想学人工智能需要哪些基础呢？
人工智能当前的核心技术热点是“深度学习”，而典型的技术应用包括智能语音语义，知识图谱，计算机视觉，自动驾驶。下面分别垃圾讲讲这两个方面。
人工智能，机器学习和深度学习首先，人工智能是通过机器学习来实现的。非人工智能状态下，我们对计算机输入一组数据，它会根据固定的算法进行计算输出一个结果，而机器学习的算法则不同，它会输出给你一个算法模型，让计算机拥有了自动判断的能力，这就是人工智能。
举个不太恰当的比喻，如果把普通计算看成是手工业，那么人工智能就是计算机界的自动化产业，而机器学习就是计算机界的工业革命。
而“深度学习”就是机器学习的一个子集，是超越之前“神经网络研究”的一种机器学习方式，最大的特点是由机器自己来设计输入样本的特征，全过程完全自动化，而这种方式得益于海量数据的产生，来保证其自动设计的准确性。
人工智能典型的技术应用1. 智能语音语义：包括语音识别，自然语言处理，语音合成，机器翻译等技术，涉及到的学科包括计算机，认知科学，语音学，信息论等。
2. 知识图谱：即描述各个事物之间的关系，通过大量的结构化和非结构化的数据，将各类事物和实体联系在一起。比如智能搜索，智能推荐，智能问答等方面的应用。
3. 计算机视觉：通过摄像头感知和理解影像，例如我们现在使用的人脸识别，图像识别，文字识别，还有体感运动，包括机器人和无人车的定位导航功能等。
4. 无人驾驶和机器人：让汽车或者机器人具备自动执行命令的功能，二者拥有同样的基本原理，感知-认知-决策-控制-执行。例如让汽车从A走到B，要先通过雷达或者传感器感知到自己的位置和周围环境，然后要认知到自身所处的情况和目标，根据这些信息决策出一条路线，控制自己的硬件进行导航，然后执行行驶任务。而这里的智能决策又涉及到博弈论和运筹学的知识。
因此，广义上讲人工智能的基础，实际上覆盖了几乎所有的现代科学和技术，任何相关领域的学科和人才都可以从不同的角度切入行业，但是它的基础学科环境是“大数据”和“深度学习”
姑且把题目理解为“应用/学习人工智能需要哪些基础知识/技能”来回答。换个角度，从目前整个行业的不同岗位角色分工讨论（仅罗列学科、课程或知识要点，不展开）1.技术岗位角色
共性基础知识：概率论与数理统计、随机过程、组合数学、高等数值分析、应用随机过程、数值计算、泛函分析、近世代数、矩阵分析、现代优化方法、不确定规划、计算几何、算法复杂性理论、机器学习、模式识别、智能系统、深度学习、神经科学导论、数据结构与算法分析、最优化理论、人工智能导论、非线性系统与控制、数据采集、数据清洗与标注等语音算法方向：声学导论、工程声学、语言学概论、自然语义理解、语言哲学、语义最小论与语用多元论、语法化与语义图、现代数字信号处理、语音识别、语言模型、语音合成、语音信号处理等视觉算法方向：数字图像处理、计算机视觉、视频编码与合成、视频处理与应用、图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪等数据科学算法方向：机器学习与数据挖掘、可信计算理论、移动计算理论、信息系统建模、图论及应用等工程部署方向（云端）：数据结构、数据库原理、MySQL、并行计算理论、LINUX操作系统、SpringMVC/Struts2、Mybatis、JSP & SERVLET、HTML 5、JAVA、Spring MVC、源代码分析与实践、大型分布式网站架构设计与实践、Docker 容器与容器云、Python Cookbook、Go语言、MongoDB大数据处理、NoSQL数据库技术实战、大型网站技术架构、Devops等工程部署方向（终端/边缘）：ARM体系与架构、Rtos系统、Android系统（HAL驱动、系统定制、应用开发）、Linux系统（uboot移植、kernel移植、rootfs制作）、C/C++、汇编、Shell脚本、硬件常用知识（处理器技术、存储设别与技术、接口技术、显示、摄像头、扬声器、麦克风等各种外设、传感器技术等）、通信协议（有线通信如USB，以太网；无线协议如蜂窝移动通信、WIFI、蓝牙、Zigbee、NFC等）、物联网协议与技术、数字信号处理信号、自动控制原理与技术、信号检测与估计等工程部署方向（硬件）：模拟与数字电子技术、射频电路、微波与天线、通信原理、传感器融合理论、电子设计EDA、集成电路理论、半导体器件与工艺、音视频技术、材料工程、机械工程等测试技术方向：声学测量、视觉测量、软件测试理论、硬件测试技术、自动测试技术等2.产品岗
产品经理认证NPDP知识体系（7大模块）、产品的规划与设计、产品运营、交互体验、需求分析、原型与功能设计、文案与营销等
3.管理岗
MBA系列课程（管理经济学、营销管理、战略管理、组织行为学、会计学、公司财务管理、人力资源管理与开发、管理与沟通、经济法、国际贸易）、资产评估、领导力、市场营销、电子商务、物流管理、项目管理、合同法、公司法等
4.商务岗
市场营销、电子商务、市场调查与预测、消费者心理与行为、财务管理、商品学、商务谈判、经济学、会计学、物流管理、营销策划、品牌管理、社会心理学、零售学、品牌管理、商务礼仪、经济法、网络营销、渠道管理、销售管理、大客户营销等
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