人工智能這個(gè)專業(yè)是干什么的？謝謝請?zhí)?！充?dāng)一名教育領(lǐng)域的工作者，同樣的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)都是我的主要研究方向，所以才我來解釋一下這個(gè)問題。伴隨著人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，整個(gè)科技行業(yè)是對人工智能專業(yè)人才的需求

人工智能這個(gè)專業(yè)是干什么的？

謝謝請?zhí)?/p>

充當(dāng)一名教育領(lǐng)域的工作者，同樣的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)都是我的主要研究方向，所以才我來解釋一下這個(gè)問題。

伴隨著人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，整個(gè)科技行業(yè)是對人工智能專業(yè)人才的需求量在堅(jiān)持了停止，比較傳統(tǒng)的研究生教育也又不能柯西-黎曼方程巨大的市場需求，所以才人工智能人才的教育勢必會向本科教育不下沉，目前一小部分教育資源比較十分豐富的高校（以雙一流高校為主兼顧）先后設(shè)有會計(jì)了人工智能專業(yè)。

人工智能的本質(zhì)是獲取知識、創(chuàng)造知識并比較合理句子修辭知識提升到某種目的的能力，并且是一種沒限制的能力。從能夠體現(xiàn)結(jié)構(gòu)上來說，人工智能系統(tǒng)有三個(gè)大的組成部分，四個(gè)是環(huán)境感知能力、智力系統(tǒng)和行動系統(tǒng)，當(dāng)然還都離不開環(huán)境的支持。感知系統(tǒng)和行動系統(tǒng)需要物聯(lián)網(wǎng)的支持、智力系統(tǒng)必須大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的支持，所以機(jī)器智能是個(gè)有名的交叉學(xué)科。

從知識體系結(jié)構(gòu)上來說，人工智能目前的研究內(nèi)容分散在六大方面，除開計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人學(xué)、手動推理和知識來表示，目前計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域和自然語言處理領(lǐng)域早就成長了一批具有較強(qiáng)競爭力的科技企業(yè)。

從人工智能專業(yè)的課程設(shè)置來看，重點(diǎn)以及三個(gè)部分，其一是基礎(chǔ)學(xué)科，重點(diǎn)是數(shù)學(xué)和物理；其二是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識，重點(diǎn)是操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、算法設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等內(nèi)容；其四是人工智能基礎(chǔ)知識，不屬于到人工智能基礎(chǔ)概念、推理和求解、知識表示、感應(yīng)、通訊和行動等幾個(gè)大的部分。

確實(shí)目前人工智能領(lǐng)域的熱度也很高，一部分智能體也又開始來到生產(chǎn)環(huán)境，但是人工智能行業(yè)依舊所處的初期階段，也有大量的課題需進(jìn)一步攻下，因?yàn)橹?選擇人工智能專業(yè)最好讀幫一下忙研究生。

我從事行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，通常的研究方向聚集在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸陸續(xù)續(xù)寫一些麻煩問下互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，很有興趣朋友可以不關(guān)注我，也許一定會極大。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或則是考研方面的問題，都是可以在評論區(qū)留個(gè)言！

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)？

對于搞機(jī)器學(xué)習(xí)的同學(xué)來說，高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)是最有用的三門的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)了。下面我來各那說明這三方面在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用

一.高等數(shù)學(xué)高等數(shù)學(xué)里面的微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘數(shù)法、泰勒發(fā)動等等知識點(diǎn)在機(jī)器學(xué)習(xí)中都有應(yīng)用形式到。的或在邏輯回歸模型求梯度時(shí)候需要求偏導(dǎo)、優(yōu)化軟件目標(biāo)不使用的牛頓迭代方法、帶約束力優(yōu)化問題的SVM需要都用到拉格朗日乘數(shù)法等等，另外其它高等數(shù)學(xué)的知識點(diǎn)在機(jī)器學(xué)習(xí)中些微都有吧體現(xiàn)了什么。

二.線性代數(shù)推薦系統(tǒng)不使用的SVD分解、張量分解、非負(fù)矩陣分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩陣運(yùn)算。下面我貼一下以前我用矩陣求導(dǎo)解最小二乘問題的公式推導(dǎo)過程，是可以體會到看看線性代數(shù)的重要程度。

最小二乘的解，這個(gè)可以是從梯度下降迭代或牛頓迭代方法求解，但也可以基于矩陣求導(dǎo)來換算，它的計(jì)算非常簡潔明快高效安全，不需要大量迭代，只需解一個(gè)正規(guī)方程組。

當(dāng)然，線性代數(shù)是對機(jī)器學(xué)習(xí)來說比高數(shù)還不重要。

三.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)那你更有用了，比如樸素貝葉斯分類和概率圖模型會用到的貝葉斯公式，高斯過程、大的熵模型，樣本采集方法，NLP領(lǐng)域的大部分算法都與概率論查找，像基于組件LDA的主題模型、基于條件CRF的序列上標(biāo)模型、分詞系統(tǒng)等等。

所以我要搞機(jī)器學(xué)習(xí)，高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)全是必不可少的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。