AI学习需要哪些知识

需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。

需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言，比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

有很多方向，看你要做什么？
比如是要自己设计算法的，需要数学、线代、概率、统计
如果是做后端的话，关键就是选择合适的训练数据和网络，产物训练后的模型即可
如果是做前端预测框架的话，需要的是各个端上的开发能力，比如iOSAndroidPC等

建议你把吴恩达的课程先撸一遍，有师傅教要快很多。不走弯路。

机器学习，数据挖掘，NLP（自然语言处理），计算机视觉，算法，线性代数，概率与统计学