1樓：永無止境
一些基礎性的深層網路結構，是有必要學習的，例如① 卷積神經網路（AlexNet）AlexNet在2023年的ImageNet競賽中奪得冠軍，使得卷積神經網路一舉封神。
AlexNet
② 殘差網路
殘差網路是卷積神經網路最為經典的改進形式，下圖中的identity（即恒等路徑）是其核心貢獻。
深度殘差網路
③ 深度殘差收縮網路
如果資料中的雜訊對演算法效果造成了顯著不利影響，那麼可以考慮深度殘差收縮網路[1]。通過引入軟閾值化，增強強噪、高冗餘資料上的效果[2]。
（面向強雜訊情況的）深度殘差收縮網路
2樓：尚學堂人工智慧學院
Python基礎語法
科學計算模組Numpy
資料處理分析模組Pandas
資料視覺化模組
微積分基礎
線性代數基礎
多元函式微分學
線性代數高階
概率論最優化
線性回歸演算法
多元線性回歸 、 梯度下降法 、 歸一化 、 正則化 、 Lasso回歸、Ridge回歸、多項式回歸
線性分類演算法
邏輯回歸、Softmax回歸、SVM支援向量機、SMO優化演算法無監督學習演算法、決策樹系列演算法、概率圖模型演算法等等；
3樓：曼孚科技
人工智慧主要由三個板塊組成，分別為演算法、算力與資料。
演算法層面，目前主流的演算法為深度學習，常見的演算法包括卷積神經網路、迴圈神經網路以及生成對抗網路；
算力層面，主要包含AI計算架構以及各種AI晶元；
資料層面，包含資料採集、資料清洗、資料標註等。
以上這些內容構成AI行業的基礎。
4樓：星巨集慧眼
需要對大資料模組的基本掌握吧，還得有相應的演算法結構，我覺得可以找專業的人去做就行，而且這也得看你是什麼需求了，人工智慧也不可能只靠技術就可以完成的~
學習人工智慧需要哪些基礎知識？
新疆新華電腦學校 人工智慧需要學習的主要內容包括 數學基礎課學科基礎課，包括程式設計基礎 資料結構 人工智慧導論 計算機原理 數位電路 系統控制等 專業選修課，比如神經網路 深度學習以及認知科學 神經科學 計算金融 計算生物學 計算語言學等交叉課程。 knnay 從現在來看，卷積神經網路是最熱門的人...
人工智慧包括哪些新技術？
出海網EZsourcing AI Artificial Intelligence，讓機器以人類智慧型相似的方式，完成通常只有人類才能勝任的工作。NLP Neuro Linguistic Programming，神經語言程式學，把大腦的思維過程看作程式語言來進行研究。 機器貓 人工智慧的技術包括的技術...
想要在人工智慧領域深造，需要什麼數學基礎？
小浣熊 這個問題其實還是有點問題的。呃呃呃好繞口啊 數學是萬物之母！不管你從哪個學科哪個領域刨根接地都是數學的問題這也是為什麼最近很多自然科學不容易發展的重大原因因為數學沒怎麼發展啊。數學一旦沒有什麼新的突破，其他學科也很難有突破的。人工智慧的話，你說你學的是線代這一下子就知道你是非數學專業的所以建...