Artificial intelligence 根据每个A.I.字段列出的请购单

是的，人工智能领域是非常广阔的领域。我已经浏览了A.I.的wiki页面，并阅读了它的不同领域。我认为任何一个热情的初学者都可以根据自己的兴趣选择其中一个领域进入A.I.但在进入A.I.之前，最好先具备相应领域的基本条件

对于任何一个A.I.初学者（像我一样），列出每个A.I.领域的每个必备条件是非常有用的，这样他就可以一次更新自己的知识并开始实际领域。有人把它们列在这里吗

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谢谢

这个问题没有简单的答案。所需的知识程度取决于您希望进入适用领域的深度

例如，要使用简单的神经网络API，几乎没有任何先决条件。要知道神经网络是否适用于特定问题或编写自己的神经网络，你需要至少具备高中水平的数学知识，以了解神经网络的内部结构和局限性（或者你可以尝试将其全部记住）。为了能够辩论和理解特定方法的论点，你可能需要大学水平的数学

如果你想更多地了解人工智能和其中的不同领域（并了解一些需求），我建议你参加一门人工智能入门课程或你感兴趣的子领域课程。org是一个不错的课程网站（而且是免费的）。许多课程会在你报名之前给你一份先修课程的清单

根据我的经验，人工智能许多领域的主要先决条件是统计学、线性代数或微积分

对数据结构和算法的良好理解对于大多数人工智能领域（以及一般编程）也非常重要

我认为与其让别人把所有的先决条件都放在这里，不如选择一个看起来有趣的子领域，学习一门入门课程，看看你是否理解它。你可以随时学习先决条件

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如果你没有高中数学知识，在考虑人工智能之前，最好先上一两门数学课。

你不能简单地更新或复习统计学、信息论、图论、复杂性理论、拓扑学、数学优化、微分学、代数几何、，变分法、球面三角法、大地测量学、博弈论和各种工程学科。人工智能在所有领域都需要在新的水平上进行大量的学习。也就是说，如果你能告诉我们更多关于你的特殊背景，我会更乐意。您对数据结构和算法的熟练程度如何？你认为目前为止最先进的数学/统计书是什么？至少，请阅读Stuart Russell和Peter Norvig的人工智能简介：现代方法（1995）。它不再那么现代了，但可能有助于理解您仍然错过的先决条件。@DeerHunter-谢谢您的评论。我毕业于数学和统计学（12年前毕业）。作为一名程序员工作。老实说，我最近没有读过任何与数学/统计相关的书。根据你的评论，我认为首先我应该阅读彼得·诺维格（Peter Norvig）的人工智能书籍，并在学习人工智能领域课程时学习所需的知识。是的，这就是要点。因为你大部分时间都在学习围栏的这一边，你必须在你选择的领域更加具体。如果你提出的问题足够狭隘（关于无人驾驶汽车/无人机/无人驾驶汽车等，或者关于机器学习…），那么有比诺维格更好的书。还有完整的系列（斯普林格的人工智能课堂讲稿），可以在图书馆浏览。