學(xué)人工智能要掌握機器學(xué)習(xí)、語言處理等技術(shù)，AI人工智能這個職業(yè)無疑是當(dāng)下比較火的崗位了，人工智能領(lǐng)域出現(xiàn)了各種創(chuàng)新。特別是以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)在計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理等方面取得了突破。
 

　　1.人工智能需要的基礎(chǔ)能力

　　很多人一提到數(shù)學(xué)就害怕，但如果想入手AI，數(shù)學(xué)可以說是避無可避。入門階段不需要太高深的數(shù)學(xué)，主要是高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)和概率論，也就是說大一和大二的數(shù)學(xué)知識完全夠用。我個人的建議是多學(xué)點數(shù)學(xué)知識，好的數(shù)學(xué)在工作中會有很大的優(yōu)勢。建議大家先學(xué)C++。C++作為基礎(chǔ)編程軟件，非常適合零基礎(chǔ)的人學(xué)習(xí)，非常受歡迎。可以說是使用比較多的編程語言，所以Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學(xué)習(xí)和使用的，學(xué)習(xí)Python也會受益匪淺。

 

　　2.人工智能需要的算法能力

　　需要掌握一些基礎(chǔ)框架：python、spark mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，數(shù)據(jù)需要了解HQL、numpy、pandas，另外還需要一些實際操作，如果你是后端開發(fā)、應(yīng)用程序開發(fā)、數(shù)據(jù)分析和項目管理是學(xué)習(xí)算法的加分項。大數(shù)據(jù)分析廣泛用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘?？梢詮挠脩舻乃阉麝P(guān)鍵詞、標(biāo)簽關(guān)鍵詞或其他輸入的語義分析來判斷用戶需求，從而達(dá)到更好的用戶體驗和廣告匹配。
 

　　除了學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，別忘了參加一些企業(yè)項目，這樣可以更好積累經(jīng)驗，這一崗位可是很看重經(jīng)驗的，有經(jīng)驗才能找到更適合自己的高薪崗位。