人工智能不像其他編程一樣，需要一種特定的計(jì)算機(jī)語言去開發(fā)它。人工智能這塊領(lǐng)域包含了很多計(jì)算機(jī)這方面的技術(shù)。且聽我一一道來。

很多人知道，不管學(xué)習(xí)哪種編程，你的數(shù)學(xué)知識一定要好，而搞算法的那一群工程師數(shù)學(xué)水平則更是要猶有過之。

階段一-高等數(shù)學(xué)

人工智能的基礎(chǔ)，其中高等數(shù)學(xué)是必需必會的。而高等數(shù)學(xué)則包括數(shù)據(jù)分析、概率論、線性代數(shù)及矩陣、凸優(yōu)化等。良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，也是有利于以后同學(xué)們在后續(xù)的課程中更好的理解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。同時(shí)對于AI研究尤為重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率論”實(shí)現(xiàn)的。

階段二-python的高級應(yīng)用

需要對python的高級應(yīng)用。python語言在人工智能上有著不可或缺的地位。機(jī)器學(xué)習(xí)則是非常的復(fù)雜龐大，通常會涉及組裝工作流和管道、設(shè)置數(shù)據(jù)源及內(nèi)部和云部署之間的分流。而python則能更好地對其中的數(shù)據(jù)管道進(jìn)行處理。使得我們能在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候更加的輕松。

階段三-機(jī)器學(xué)習(xí)

開始進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。而機(jī)器學(xué)習(xí)中則涉及到很多復(fù)雜的算法，通過算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和進(jìn)行學(xué)習(xí)。然后對現(xiàn)實(shí)的情況作出判斷并對其進(jìn)行回應(yīng)。比如說語音識別，從外部用戶身上獲取語音數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行算法分析，最后識別為文字顯示在你的設(shè)備上。

階段四-數(shù)據(jù)挖掘

進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行收集分析。顧名思義，數(shù)據(jù)挖掘就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，通過算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集然后分析，模擬人的原始學(xué)習(xí)形態(tài)。而數(shù)據(jù)挖掘涉及到了很多的知識，比如數(shù)據(jù)庫技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)等。

階段五-深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，同時(shí)深度學(xué)習(xí)也給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來了很多實(shí)際的應(yīng)用。從TensorFlow、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)概述、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)、自動編碼機(jī)，序列到序列網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)，孿生網(wǎng)絡(luò)，小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)等方面講解深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法。

階段六-自然語言

自然語言的處理。自然語言的處理一直是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域一個(gè)重要的方向。自然語言就是如漢語、英語這樣的語言。這類語言一直是我們?nèi)祟惖莫?dú)有的特權(quán)。而這階段的自然語言處理就是讓機(jī)器能聽懂并能處理自然語言。

階段七-圖像處理

圖片處理就是計(jì)算機(jī)通過獲取圖像并對圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。已經(jīng)廣泛地應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。

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