Compiler construction 如果我想在人工智能和机器学习领域工作，我必须了解编译器理论吗

我对人工智能和机器学习领域感兴趣，而且我在数学、统计和编程方面都相当出色。然而，我缺乏正式的CS教育，我的本科学位是在一个不相关的领域

---

为了能够攻读人工智能硕士学位，我错过的哪些传统本科课程很重要？房间里的大象是编译器理论，我对它一无所知。

不，“学术与理论”和“现实世界开发”可以互不影响。虽然，暴露在阳光下不会受伤，对吧

如何缩小你对数学/逻辑的关注范围（例如：我每天都在使用）并通过访问来参加对机器学习至关重要的课程……这是免费的！用你的大学课程补充剩下的

您真正的学习将是您的实际生活决策和日常代码应用

---

加速毕业也不会有什么坏处

不，“学术与理论”和“现实世界的发展”可以彼此独立运作。虽然，暴露在阳光下不会受伤，对吧

如何缩小你对数学/逻辑的关注范围（例如：我每天都在使用）并通过访问来参加对机器学习至关重要的课程……这是免费的！用你的大学课程补充剩下的

您真正的学习将是您的实际生活决策和日常代码应用

---

加速毕业也不会有什么坏处

不，“学术与理论”和“现实世界的发展”可以彼此独立运作。虽然，暴露在阳光下不会受伤，对吧

如何缩小你对数学/逻辑的关注范围（例如：我每天都在使用）并通过访问来参加对机器学习至关重要的课程……这是免费的！用你的大学课程补充剩下的

您真正的学习将是您的实际生活决策和日常代码应用

---

加速毕业也不会有什么坏处

不，“学术与理论”和“现实世界的发展”可以彼此独立运作。虽然，暴露在阳光下不会受伤，对吧

如何缩小你对数学/逻辑的关注范围（例如：我每天都在使用）并通过访问来参加对机器学习至关重要的课程……这是免费的！用你的大学课程补充剩下的

您真正的学习将是您的实际生活决策和日常代码应用

---

加速毕业也不会有什么坏处

计算理论可能是一门很好的基础课程。 在这门课程中，你将学到一些东西，比如某个特定问题是否有解决方案，某个特定问题的复杂性（NP难、NP完全等），图灵机（它是所有现代计算机的基础），语言和语法，有限自动机（状态机），等等

以下是一些关于计算理论的好维基文章：

---

计算理论可能是一门很好的基础课程。 在这门课程中，你将学到一些东西，比如某个特定问题是否有解决方案，某个特定问题的复杂性（NP难、NP完全等），图灵机（它是所有现代计算机的基础），语言和语法，有限自动机（状态机），等等
以下是一些关于计算理论的好维基文章：
---

计算理论可能是一门很好的基础课程。 在这门课程中，你将学到一些东西，比如某个特定问题是否有解决方案，某个特定问题的复杂性（NP难、NP完全等），图灵机（它是所有现代计算机的基础），语言和语法，有限自动机（状态机），等等
以下是一些关于计算理论的好维基文章：
---

计算理论可能是一门很好的基础课程。 在这门课程中，你将学到一些东西，比如某个特定问题是否有解决方案，某个特定问题的复杂性（NP难、NP完全等），图灵机（它是所有现代计算机的基础），语言和语法，有限自动机（状态机），等等
以下是一些关于计算理论的好维基文章：
---

如果您正在学习文本挖掘/信息提取/NLP，那么您可能想了解词法分析和解析，这是编译的一部分

---

例如，Lucene/Solr拥有定制的查询解析器
如果您正在学习文本挖掘/信息提取/NLP，那么您可能想了解词法分析和解析，这是编译的一部分

---

例如，Lucene/Solr拥有定制的查询解析器
如果您正在学习文本挖掘/信息提取/NLP，那么您可能想了解词法分析和解析，这是编译的一部分

---

例如，Lucene/Solr拥有定制的查询解析器
如果您正在学习文本挖掘/信息提取/NLP，那么您可能想了解词法分析和解析，这是编译的一部分

---

例如，Lucene/Solr拥有定制的查询解析器
我在不需要编译理论的情况下完成了人工智能的研究生学位
从学术角度来看，我相信帮助我为人工智能做好准备的学科是，正如你所说的，统计方法、数学和编程（我相信面向对象和数据结构在这方面帮助最大）。除此之外，研究方法对于阅读现有的模型以及学习如何将这些模型应用于您自己的问题非常有用
在这个问题上已经有了一些非常好的评论。正如尼尔所说，如果你想专注于某一特定领域，你就需要比其他人更高的技能。此外，Juhana还提出了一个很好的观点，即大学将是这个主题的一个很好的信息来源，因为他们