摘要: 人工智能是计算机科学的一个分支，研究如何使计算机能够模拟且实现人类智能的学科。了解人工智能的分支领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。推荐学习资源：「知乎知学堂」联合「AGI课堂」推出的「程序员的AI大模型进阶之旅」公开课。了解基础知识的重要性，包括数学基础和编程基础。

人工智能：初学者必备的基础知识

人工智能的广阔领域

这真是个好问题！我当初研究生在学习人工智能的时候，就是因为一些基础知识掌握的不行，走了很多弯路！在硬生生走的过程中，我慢慢入门了人工智能，积累了一些经验，为了不让大家再重蹈我的老路，这个回答我就好好给大家分享一下！

人工智能是计算机科学的一个分支，它是一个很大的方向。从人工智能的研究范围就可见一斑，它是一门研究如何使计算机能够模拟且实现人类智能的学科。直白点说就是，它通过模拟人的认知过程和思维意识，使计算机具有类似人的智力水平，去做人可以做的事情。要达成这个目的，要做方方面面的努力，这又使得人工智能产生了很多的分支。

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机器学习：让机器具有人工智能的方法

比如如何模拟人的认知过程和思维意识，帮助计算机能像人类那样思考，就产生了「机器学习」这门计算机理论。通过训练数据和算法模型让机器具有人工智能的方法，比如大家都知道的深度学习，是机器学习的其中一个研究方向，它是使用神经网络模拟人类大脑的工作方式。

自然语言处理：让计算机与人对话

比如如何让计算机和人对话，这就需要计算机能够理解人类语言的含义，并进行回复，这就产生了 NLP 「自然语言处理」。用来研究计算机与人类自然语言之间的交互，比如一些智能客服，问答系统，手机上常用的 Hi Siri。

计算机视觉：让计算机具备感知视觉信息

比如如何让计算机具备感知视觉信息，理解它看到的东西，就产生了「计算机视觉」。从图像或视频中提取有用的特征，进行识别、分析和理解，现在应用在视频监控、自动驾驶、医学影像诊断等方面。

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其他研究方向

还有很多其他的研究方向，比如通过智能体与环境的交互学习最优行为的「强化学习」，改进人与机器之间交互方式的「人机交互」等。这些都是人工智能领域中的研究方向。

随着人工智能的快速发展，CHAT GPT、GPT-4 等新产品和新技术的发布，再次让人工智能变得火热。在夸克发布的《2023高考志愿》报告中，人工智能相关专业的关注度上升最快，我很高兴大家能够去关注 AI，尤其是在当今这个时代，AI 正在成为各行各业的核心驱动力。

推荐学习资源

我一直认为在当今，人人都应该去了解一下 AI 技术，借着这股技术热潮助力自己。正好最近「知乎知学堂」联合「AGI课堂」推出的「程序员的AI大模型进阶之旅」公开课，我建议大家去看一下。邀请的都是圈内的技术大佬解读最前沿的技术，只有两天的课程。通过这个课好好了解像我们这样的普通人如何做 CHAT GPT 浪潮中的超级个体，一定别忘了添加助教老师微信可以免费领 AI 大模型资料，不要白不要！

基础知识的重要性

不同的研究领域侧重点各不相同，需要的基础知识也是不同的。比如机器学习需要掌握数学基础、编程基础、数据结构与算法基础；自然语言处理则需要数学基础、编程基础、数据结构与算法基础以及语言学基础；计算机视觉则需要数学基础、编程基础、数据结构与算法基础以及数字图像处理基础。

因为篇幅原因，再多就不列了。你可以看到，人工智能的每个研究方向具体要做的内容不同，具体要求可能也会有所不同，但还是存在着交叉和重叠的知识内容，即数学基础、编程基础、数据结构与算法。

这些也是学习人工智能所需要的前置知识，最好在你学习某个具体方向之前要快速学一下，只需要学习我们能用到的就好。不要求到精通的程度，但最少你要了解，起码在后续的学习中碰到这个知识，就算你不熟，也知道可以去哪里找到这个知识学。

数学基础：基础中的基础

数学对于人工智能的学习至关重要，我们需要理解和应用相关的模型算法，有了数学基础，可以帮助我们理解算法模型背后的数学原理，以及后续在训练模型或者评估模型时涉及的计算过程。

数学基础主要包括微积分、线性代数、概率论与数理统计。微积分是高数中的内容，重点是在微分方面，重点看一下极限、导数、偏导数、梯度。线性代数对于人工智能的学习很重要，涉及到很多矩阵的运算，重点在向量、矩阵、线性方程组、特征值、特征向量。概率论与数理统计中的内容在人工智能中也很重要，比如最大似然估计，高斯分布等。

编程基础：掌握编程语言

编程这个的重要性就不必多说了吧，不会编程啥也干不了。刚开始你就先掌握 Python 就好了，Python 具有完善的人工智能生态系统，很多模型的代码都是基于 Python 实现的。各种配套的第三方库和工具也很完善，比如强大的数据处理库 Numpy、Pandas，比如丰富的数据可视化库 Matplotlib、Seaborn。

如何学习 Python，提高 Python 的编程能力，不是本文的重点，可以看下面这个回答：怎样提高自己的 Python 编程能力？

后续等你到了一个更高的阶段，应该也会用到 C++，它是一种编译型语言，可以直接访问和控制底层硬件以及内存，进行精细化的内存管理和优化，在处理大规模数据时至关重要。关于 C++ 的学习路线，我先给大家放在下面，需要的时候可以回头来看：Rocky0429：这才是你最想要的 C++ 学习路线

数据结构与算法：计算机基础中的重要一环

在本科阶段，数据结构与算法就是最重要的计算机基础课之一，不管是后续考研还是找工作都很重要。没想到吧，在人工智能的学习中，数据结构与算法依然重要。比如常见的社交网络分析，需要使用图算法处理和分析复杂的图结构数据，使用搜索算法解决推荐系统问题，或者使用排序算法生成最终的推荐结果。

对于学习人工智能的同学，或者想以后走研究这条路，数据结构与算法一定要如臂使指。数据结构主要包括数组、链表、栈、队列和树等。算法重要的就是排序算法、搜索算法、图等。如果你想详细的学习数据结构与算法，可以看这里：Rocky0429：这才是你最想要的数据结构与算法学习路线

最低要求就是大家一定要掌握原理，至于暂时写不出来，也没关系。

写在最后

把前置技能花点时间准备好，等你具体研究哪个方向，再去学对应方向的知识。当然不管你是出于什么目的想要学习人工智能，不管以后你是不是要从事相关行业，我都希望你能在有时间去学习的时候，多多了解一下 AI。「知乎知学堂」联合「AGI课堂」的这个「程序员的AI大模型进阶之旅」公开课一定可以帮助到你！两天的课程，找到可以借助 AI 帮助自己破局的方法，做 CHAT GPT 浪潮中的超级个体！

之前看到一句很有意思的对话：

问：人工智能的巅峰是什么？

答：人工智能的巅峰时 AI 们集体讨论该如何解决人类问题。

想象一下，如果 AI 们来到知乎提出这样的问题：“学习人类需要哪些基础知识”，那会是怎样一副场景？

画面太美，难以想象。

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你是因为什么而喜欢上编程的？