學(xué)人工智能要什么基礎(chǔ)，可以自學(xué)嗎

人工智能屬于自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉性學(xué)科，它與計算機(jī)科學(xué)、信息學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)等眾多學(xué)科有極強的關(guān)聯(lián)性，學(xué)習(xí)難度還是比較大的。

學(xué)習(xí)人工智能需要什么知識

人工智能入門需要掌握的知識有：自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、知識表示、自動推理和機(jī)器人學(xué)，雖然這些領(lǐng)域的側(cè)重點各有不同，但是都需要一個重要的基礎(chǔ)，那就是數(shù)學(xué)和計算機(jī)基礎(chǔ)。人工智能的核心問題之一就是數(shù)學(xué)問題。

人工智能能不能自學(xué)

人工智能的相關(guān)技術(shù)是可以自學(xué)的，目前人工智能領(lǐng)域的很多研發(fā)人員都是通過自學(xué)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域發(fā)展的。但是如果想持續(xù)深入且取得一個較好的學(xué)習(xí)效果，還需要有科研實踐場景的支持，同時還需要有一個較好的交流環(huán)境，這是很多初學(xué)者所不具備的，也是很多普通初學(xué)者學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的主要障礙之一。

人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)對于場景也有比較高的要求，不僅需要初學(xué)者有扎實的算法設(shè)計基礎(chǔ)，同樣還需要有大量的數(shù)據(jù)支持和較強的算力支持，這就是為什么不少大學(xué)在設(shè)立人工智能專業(yè)之前，都需要先建立數(shù)據(jù)中心的重要原因。

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