- 数学基础 ：
- 线性代数 ：矩阵运算、特征值和特征向量、奇异值分解等。
- 概率和统计 ：概率论基础、贝叶斯理论、描述统计、推断统计等。
- 微积分 ：导数、积分、偏导数、梯度、泰勒展开等。
- 优化方法 ：凸优化、梯度下降法、牛顿法、随机梯度下降法等。
- 编程基础 ：
- Python ：AI领域最常用的编程语言，需要掌握基础语法、数据结构等。
- 数据处理 ：学会使用NumPy、Pandas等库进行数据预处理。
- 机器学习基础 ：
- 监督学习 ：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻、朴素贝叶斯等。
- 无监督学习 ：聚类、降维、密度估计等。
- 模型评估 ：交叉验证、偏差和方差、过拟合和欠拟合、性能指标（准确率、召回率、F1分数等）。
- 深度学习基础 ：
- 神经网络基础 ：前馈神经网络、反向传播算法、激活函数等。
- 卷积神经网络（CNN） ：用于图像识别、对象检测等任务。
- 循环神经网络（RNN） ：用于序列数据，如自然语言处理、时间序列分析等。
- Transformer ：用于大型语言模型（LLM）及一切可能。
- 常见框架 ：TensorFlow、PyTorch、Keras的基础知识。
- 自然语言处理（NLP） ：
- 语言模型 ：学习如何构建和评估语言模型。
- 文本分析 ：包括分词、词性标注、句法分析等。
- 机器翻译 ：学习如何将一种语言翻译成另一种语言。
- 情感分析 ：识别和分析文本中的情感倾向。
- 计算机视觉 ：
- 图像处理 ：包括图像增强、去噪、特征提取等。
- 目标检测 ：识别图像中的物体并确定其位置。
- 图像分割 ：将图像分割成多个区域或对象。
- 面部识别 ：识别和验证图像或视频中的人脸。
- 数据科学 ：
- 数据处理与分析 ：学习如何收集、清洗、处理和分析数据。
- 大数据技术 ：掌握Hadoop、Spark等大数据处理工具。
- 软件工程 ：
- 软件开发生命周期 ：了解软件设计、测试、调试和项目管理等工程实践。
- 人工智能伦理与法律 ：
- 伦理问题 ：了解人工智能的伦理问题，如隐私保护、公平性和安全性。
- 法律 ：熟悉相关的法律法规和行业标准。
- 实践经验 ：
- 项目参与 ：通过实际项目将理论知识应用于解决实际问题。
- 特定领域知识 ：
- 领域专业知识 ：根据兴趣和目标领域，学习相关的专业知识，如医疗、自动驾驶等。
本文《人工智能需要学哪些技术》系辅导客考试网原创，未经许可，禁止转载！合作方转载必需注明出处：https://www.fudaoke.com/exam/133204.html