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2019年12月28日 星期六

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小白學習人工智能編程可以嗎?好學嗎?

       2020年因為疫情的原因,很多行業都受到了沖擊,比如說零售業、奢侈品行業等等,更甚至有些門店還直接關閉了,不過還有一個行業不降反升,快速的出現在人們的眼前,那就是——人工智能編程。人工智能剛出現就受到國家的大力培養,以待遇高的特點備受年輕人的青睐。可是有些朋友表示,沒有選相關的專業,但是對它比較得感興趣,那小白一個學習人工智能可以嗎?對此小編下面就來聊聊這個問題。

      一般來說人工智能編程零基礎學習也是可以的,至于好不好學,主要看個人的能力了。不過小編在一些招聘市場上發現,面試人工智能編程的職位對AI方面的知識熟悉些,還是比較好的。那需要用的關于AI的知識都是什麼呐?下面一起來看。

微積分基礎

導數的定義

左導數、右導數、可導函數

導數幾何意義、物理意義

基本函數求導公式

四則運算法則

複合函數求導法則

神經網絡激活函數的導函數求解

高階導數

導數與函數單調性

極值定理

導數與函數凹凸性

一元函數泰勒展開


線性代數基礎

向量與其運算

行向量和列向量

向量加減、數乘、内積、轉置

向量範數5) 特殊向量

矩陣與其運算

方陣、對稱陣、單位陣、對角陣

矩陣加減、數乘、矩陣乘法、轉置

逆矩陣

行列式

多元函數微分學

偏導數

高階偏導數

梯度

雅可比矩陣

Hessian矩陣

極值判别法則


線性代數高級

二次型

特征值和特征向量

特征值分解

多元函數的泰勒展開

矩陣和向量的求導公式

奇異值分解

奇異值分解計算方式

奇異值分解性質

SVD用于數據壓縮

SVD用于PCA降維

SVD用于協同過濾

SVD用于矩陣求逆

概率論

随機事件和随機事件概率

條件概率和貝葉斯公式

随機事件的獨立性

随機變量

數學期望和方差

常用随機變量服從的分布

随機向量

随機變量獨立性

協方差與協方差矩陣

随機向量的常見分布

最大似然估計


       以上幾點都是關于AI的一些知識,看完這些有沒有發懵的感覺,其實這些都是一些比較專業的知識,用詞都是一些專業詞。如果你是一名小白看不懂很正常,因為在學習中這些都有專業的老師為大家詳細解釋的,不用顧慮學不會的問題。而有些培訓的課程因為是專門為就業開設的學習班,所以主要講述的是在工作中會用到的一些知識點。因此學習這些課程也不用擔心就業的問題。