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学习人工智能需要首先做什么？

C语言

必须你要数学基础：微积分，离散数学，概率统计计量经济学和概率模型，离散数学，数值计算方法

主要要算法的学习积累：神经网络，贝叶斯网络，粒子群算法就这些算法一；肯定还有文化领域必须的运算方法，比如说你要让大机器人他们在的地方环境有没导航功能和建图就是需要研究SLAM；反正算法实现很多必须多少时间的再积累；

接着，要手中掌握至多一门计算机语言，要知道运算方法的实现那就要编程的；如果没有探索到其他硬件的话，一些电类基础专业课必不可少；

机器智能好象要到考研才能够去学，一般本科也就是浅吻看看吧只不过是，要知道不需要的基础课程太浩大。

首先要再理解未来人工智能压制原理比较。

简单的方法要有大学本科学历，建议是211，985的，国情不同是需要。学术领域方面，要会线性代数，这是最比较普遍也是要的api底层的数学逻辑。要会python语言，这是物联网比较比较可以帮忙程序设计语言，要会caffe2框架，也不是会用，是要懂api的数学英语逻辑或和实际本质。而后就算是也可以初学者了。左右吧一切准备的前提建议是有肯定会实际中编程相关工作经验。

1学我的英语，提升到四级左右吧水平，可以不看的懂书籍资料，2会编写程序node.js是至多的，3数学这点的那些知识，线性代数，线代，概率，4深度学习根本原理，监督执行式非监督和指导，全通，卷积核，循环等深度学习网络，5付魔怎么学习，完全控制理论原理，相册再控制等

如何在Python代码中可视化卷积特征？

你想看哪那一层，在哪那一层输出低，然后把输出来的是一组非零向量，现实就是现实为百度图片就这个可以咯

人工智能需要学些什么内容？

阶段是一是Python教学模式：那些类型与运算结果、词句与语法、分段函数、效用域、产品迭代和推导。系统模块、面向对象的编程、异常处理等)

阶段二是数学和英语：解析几何、离散数学、概率很低最基础、贝叶斯公式、高斯分布特点、参数估计、信息论基础基础等.

阶段是三是框架支撑：广泛数据处理一般框架、Tensorflow等。

中间阶段四是机器学习和深度学习：机器学习和深度学习做基础、卷积网络、卷积神经网络、化合式相抗衡脊髓网等、深度强化学习等。

中间阶段五是地产企业级项目实战：Tensorflow、MTCNN、surveyLOSS小人脸监视系统和人脸识别功能、YOLOV2多一个目标多不同种类监视系统、GLGAN后图像不完全绝大部分补齐、NLP手机智能接话、高级语言呼醒等。

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