学人工智能先要学什么？

想学人工智能首先应该了解人工智能。

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人工智能的定义，核心，现在的发展状况，趋势，前景。这些基础的认知还是要有的。

还有人工智能的基础入门就是先要学会python这门语言。

python派森是一种高级的编程语言，简单易学，开源，在计算机领域所有的关于程序代码的专业都与python有关系，所以它也是人工智能的基础语言。学好python入门是关键，入门知识不需要老师自己在网上找资料就可以我推荐你去尚学堂的官网上学习，里面有免费的视频入门资料，而且还可以免费试学。如果你是在找不到的话可以关注我，留言个我，我会把入门的视频资料发给你。

数学与应用数学专业的主要课程有哪些？

我本人虽然不是数学专业的，但我有一个好哥们是数学专业的，平时常在一起玩。所以对他们专业学的内容还算比较了解。

一般刚入学时，大一主要学习公共必修课，这个时候全部理工类学生学习的内容都是差不多的。像数学类基础课《高等数学》、《高等代数》、《微分方程》、《概论统计》、《复变函数》等，数学专业和非数学理工类专业都要学。当然，数学专业的学生可能会学得更深一些，比如他们不学《高等数学》而学《数学分析》，后者在前者基础上更强调逻辑推理和证明。但这一现象并不一定只存在于数学专业上，我自己所在的学校（某985）全部工科专业都是学《数学分析》，跟数学专业学的一样。

当然除了这些数学类的公共必修课，还会学习《大学英语》、《计算机基础》、《毛概》等必修课。几乎所有理工类的专业，都离不开程序语言，所以大一还会学习编程语言，一般高校都开设《C语言程序设计》，最近几年，听说有些学校不学C语言了，改学Python，毕竟Pthon 现在很火。以上这几门课所有的高校都会开设的。另外，有些学校还会有自己的特色，我所在的学校还把《大学语文》这种课作为大一学生的必修课，问过其他学校的同学，人家都不学的。

到了大二，就要学一些专业基础课了，为学专业课打基础。这个时候，不同专业之间所学习课程的差异就体现出来了。像我哥们，他们是数学专业，就要学一些《微分几何》、《实变函数》等课程。而我自己因为是电学类专业，就不会学这些，而是学一些电相关的《电路》等课程。

大三、大四就进入到专业课的学习了。数学专业会有《偏微分方程》、《泛函分析》、《拓扑学》、《小波分析》、《模糊数学》等课程。我自己作为非数学类专业，到了研究生时才会学习《泛函分析》和《小波分析》，当然，是选修课。

以上就是我从我哥们处了解到的一些数学专业学习的课程内容，肯定不全面，欢迎大家补充。

信息工程专业主要学什么 未来从事什么工作

一、信息工程专业主要学什么

数学课：高等数学、线性代数、概率统计、复变函数、数理方程，

英语课：大学英语、专业英语，

政治课：邓小平理论、毛泽东思想、哲学、政治经济学、法律基础、思想品德修养，

实践课：军训、金工实习、专业实习，

电路课：电路分析、数字电路、模拟电路、高频电路、微波电路，信号与系统、数字信号处理、随机信号分析、图像处理、电磁场理论、天线理论、通信原理、信息论、编码理论、数字通信、电视原理、移动通信、卫星通信、数字视频处理、数字交换技术。

二、信息工程专业未来从事什么工作

研发技术类：软件开发：各种语言编程类C，Java，python等（你得会实践）；

算法类：机器学习，大数据，云计算等（要求高）；

嵌入式软件开发：C、ARM等

硬件开发：这个比较少，一般是微电子专业，不过也看个人情况。

测试类

软件测试、硬件测试

数据挖掘方向，Python中还需要学习哪些内容

就题论题，还包括：

1. Python 数据库连接库，例如MySQL 连接库的应用，这决定你的数据从哪里来。这里面涉及到sql语法和数据库基本知识，是你在学习的时候必须一起学会的。

2. Python 做基本数据计算和预处理的库，包括numpy ，scipy，pandas 这三个用得最多。

3. 数据分析和挖掘库，主要是sklearn，Statsmodels。前者是最广泛的机器学习库，后者是侧重于统计分析的库。（要知道统计分析大多时候和数据挖掘都错不能分开使用）

4. 图形展示库。matpotlib，这是用的最多的了。

说完题主本身 要求，楼上几位说的对，你还需要一些关于数据挖掘算法的基本知识和认知，否则即使你调用相关库得到结果，很可能你都不知道怎么解读，如何优化，甚至在什么场景下还如何选择算法等。因此基本知识你得了解。主要包括：

1.统计学相关，看看深入浅出数据分析和漫画统计学吧，虽然是入门的书籍，但很容易懂。

2.数据挖掘相关，看看数据挖掘导论吧，这是讲算法本身得书。

剩下的就是去实践了。有项目就多参与下项目，看看真正的数据挖掘项目是怎么开展的，流程怎样等。没有项目可以去参加一些数据挖掘或机器学习方面的大赛，也是增加经验得好方法。

算法工程师工作期间需要掌握什么知识？学到哪些核心技术？

算法工程师的主要核心技术基于数学，并辅以语言。要全面掌握的知识包括高级数学，复变函数，线性代数的离散数学，数据结构以及数据挖掘所需的概率论和数学统计知识。不要太受约束去平时阅读教科书并多练习，并培养良好的思维能力。只有那些有想法的人才能拥有技术的未来。尝试实现您遇到的任何算法，无论算法的优劣总是有其自身的特征。此外，您必须具有一定的英语水平（至少6级），因为该领域的大多数官方材料都是外语。

治疗很高，但要求也很高。由于图像处理的阈值相对较高，因此，首先，从理论上讲，您必须具有强大的数学基础，再加上坚实的图像处理基础（算法）；另外，您必须具有强大的编程能力：matlab（算法验证），C ++（项目实现）opencv。近年来，算法工程师越来越受薪水高，开发空间大，工作要求高的欢迎。仅凭薪水，许多人就可以轻松获得50万的年薪。另外，在今日头条和豆阴的崛起之后，推荐算法工程师和其他职位的差距越来越大。如果我想简单地说一句算法工程师的工作，那就是使用机器学习方法来实现人工智能和数据挖掘。

具体职位描述是：负责特定技术方向的深入研究和业务场景实施，例如搜索，推荐，流量排名建模，关联挖掘，文本分析，用户画像和产品质量；负责搜索推荐，流量算法和体系结构长期布局包括技术资源的集成和技术系统规划的促进。工作要求

计算机及相关专业本科以上学历，在互联网搜索，推荐，流量或相关领域有2年以上工作经验。熟悉机器学习/自然语言处理/数据挖掘/深度学习中至少一项的原理和算法，并且能够熟练地建模和解决业务问题。精通Linux平台下的C / C ++ / Java语言开发，精通使用gcc / gdb等开发工具，并精通Python / Linux Shell / SQL等脚本开发。熟悉hadoop / hbase / storm等分布式计算技术，并熟悉其运行机制和体系结构。具有出色的分析和解决问题的能力，思路清晰，并对工作挑战充满热情。具有强烈的工作责任感和团队合作精神，并能够交流和更好地学习。

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