作者为研一学生讲授机器学习课程

人工智能技能目前有六大紧张研究方向，个中打算机视觉、自然措辞处理、机器人学和机器学习这几个方向的热度比较高，干系领域正在有越来越多的产品开始落地运用，比如目前大型互联网（科技）公司推出的人工智能平台，多以视觉和措辞处理为根本进行打造。
对付初学者来说，从机器学习开始学起则是不错的选择。

机器学习本身的定义可以理解为从一堆凌乱无章的数据中找到一定的规律并予以运用，以是机器学习也是目前大数据剖析的两种紧张办法之一。
学习机器学习须要有两方面根本，其一是数学根本（线性代数、概率论），其二是编程措辞根本，目前Python措辞在机器学习领域的运用比较广泛。
初期学习机器学习知识并不会碰着非常繁芜的数学知识，以是纵然数学根本比较薄弱，也可以学习。

机器学习的步骤涉及到数据网络、算法设计、算法实现、算法演习、算法验证和算法运用，以是机器学习的根本是数据，而核心则是算法设计，因此要想在机器学习领域走得更远，一定要重视数学干系知识的学习。
实际上，人工智能领域的研发对付数学的哀求还是比较高的，但是在人工智能平台落地之后，基于人工智能平台进行的运用级开拓（行业创新）对付数学的哀求会大幅降落。

目前人工智能领域专业人才的培养依然以研究生教诲为主，如果自学人工智能知识，常日须要较长一段韶光，而且学习效果未必会得到保障，要想有较好的学习效果，最好能在岗位上边用边学，常日在一年旁边就能够入门。

我从事互联网行业多年，目前也在带打算机专业的研究生，紧张的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收成。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！