人工智能是一個包含很多學科的交叉學科，你需要了解計算機的知識、信息論、操縱論、圖論、心理學、生物學、熱力學，要有一定的哲學基礎(chǔ)，有科學方法論作保障。

首先你需要數(shù)學基礎(chǔ)：高等數(shù)學，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學，數(shù)值分析；

其次需要算法的積存：人工神經(jīng)網(wǎng)絡，支持向量機，遺傳算法等等算法；

固然還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環(huán)境導航和建圖就需要研究SLAM；

①機?學習的基礎(chǔ)是數(shù)學，入門AI必須掌握一些必要的數(shù)學基礎(chǔ)，但是并不是全部的數(shù)學知識都要學，只學工作上實際實用到的，比如是微積分、概率論、線性代數(shù)、凸優(yōu)化等這些。

②數(shù)據(jù)分析里需要應用到的內(nèi)容也需要掌握，但不是網(wǎng)上所說的從0開始幫你做數(shù)據(jù)分析的那種，而是數(shù)據(jù)挖掘或者說是數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域相關(guān)的東西，比如要知道計算機里面怎么挖掘數(shù)據(jù)、相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘工具等。

補足了以上數(shù)學和數(shù)據(jù)挖掘基本知識，才可以正式進行機器學習算法原理的學習。③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，數(shù)據(jù)方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后臺開辟、app開辟、數(shù)據(jù)分析、項目治理，則是一個學習算法的一個加分項。

校企構(gòu)建“平臺+方向+項目實戰(zhàn)”專業(yè)課程體系，教學過程采納學校教師與企業(yè)工程師共同授課的“一課雙師”制教學模式。引入企業(yè)工場化真實場景環(huán)境進行專業(yè)實訓實踐教學。

主要課程：Python語言程序設(shè)計、數(shù)據(jù)預處理技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(Python)、機器學習算法應用、深度學習平臺實踐、圖像處理技術(shù)應用、自然語言技術(shù)應用、Python Web框架開辟技術(shù)、軟件工程與UML建模、Python編程項目實踐、機器學習項目實戰(zhàn)、深度平臺項目實戰(zhàn)等。學生經(jīng)過本專業(yè)學習可以考取“AI計算機視覺應用開辟”、“人工智能深度學習工程應用”、“人工智能語音應用開辟”等職業(yè)資格證書以提高專業(yè)技能，增強其就業(yè)競爭力。畢業(yè)生亦可升本繼續(xù)深造，對應本科專業(yè)如：人工智能技術(shù)與應用、智能科學與技術(shù)、計算機科學與技術(shù)等。

來源：高三網(wǎng)