京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
现阶段人工智能是一个十分火热的事物,火热到什么地步呢?火热到很多高校都开始设立人工智能方面的专业和课程,并且加大力度培养人工智能人才,那么人工智能人才需要具备什么样的知识架构呢?人工智能人才需要学习什么知识呢?下面我们就给大家介绍一下这个内容。
首先,人工智能的学习需要高水平的人工智能人才,而对人工智能人才的要求就是需要数学基础好、计算/软件程序功底扎实、人工智能专业知识全面。首先,无论是在抽象建模还是模型算法分析设计环节,都需要依赖良好的数学基础,因为人工智能所面对的问题千变万化,这导致了其所涉及的数学工具种类多样。事实上,人工智能的核心领域,即机器学习是计算机科学中对数学基础要求最高的分支之一。所以人工智能对人才的有很多的要求。
其次就是复杂现实任务通常可以从多种角度进行抽象,而不同的抽象将导致巨大的差异。这就需要注意很多的问题,比如抽象出的问题是否可计算?从程序代码的角度是否易实现?从计算平台的角度是否便于高效处理?等等。要想回答一下这个问题就需要在算法分析、程序设计、计算系统方面具备扎实的基础。事实上,对一些现代大型人工智能程序而言,甚至连高维数组的存储顺序都需做到优化,这如果没有扎实的计算、软件程序功底显然是不行的。
最后,在我们解决现实的人工智能应用任务时,往往同时涉及多种人工智能专业知识,需有效进行融合发挥。因此,高水平的、能解决企业关键技术难题的人工智能人才,必须具备全面的人工智能专业知识。这些知识能够方便我们理解人工智能并能够朝着更好的方向发展。所以说,如果数学不好的同学那么就需要考虑考虑数据自己究竟是否适合这个专业。
在最后需要提醒大家的是,学习人工智能还是需要学习计算机、自动化、电子、软件等内容。人工智能所解决的问题都是充满不确定性的复杂问题,这就需要很高的处理事务的能力,如果我们不擅长处理事情,并且不适应随时随地出现的不确定性工作,那也不适合这个行业,就不建议大家学习这个专业,希望这篇文章能够给大家带来参考价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06