廣義的說，人工智慧包含諸多不同方法，其主旨是讓程序像一個智能體一樣解決問題。機器學習是實現人工智慧的一種方法，它不完全依靠預先設計，而是從數據中進行總結，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機(SVM)、各類基於決策樹的算法(包括Boosting、Bagging、Random Forest等)，各類基於人工神經網絡的算法(例如簡單網絡及深度網絡等)，以及多方法的集成等。基於人工智慧的發展優勢，很多小夥伴都想要在這個領域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。下面，武漢維識教育科技給大家具體分析一下人工智慧入門的三道門檻。
我們應該了解過，無論對於大數據還是對於人工智慧而言，其實核心就是數據，通過整理數據、分析數據來實現的，所以數學成為了人工智慧入門的必修課程！數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解複雜算法的必備要素。今天的種種人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智慧，首先要掌握必備的數學基礎知識，具體來說包括：
1、線性代數：如何將研究對象形式化？
事實上，線性代數不僅僅是人工智慧的基礎，更是現代數學和以現代數學作為主要分析方法的眾多學科的基礎。從量子力學到圖像處理都離不開向量和矩陣的使用。而在向量和矩陣背後，線性代數的核心意義在於提供了⼀種看待世界的抽象視角：萬事萬物都可以被抽象成某些特徵的組合，並在由預置規則定義的框架之下以靜態和動態的方式加以觀察。
著重於抽象概念的解釋而非具體的數學公式來看，線性代數要點如下：線性代數的本質在於將具體事物抽象為數學對象，並描述其靜態和動態的特性；向量的實質是 n 維線性空間中的靜止點；線性變換描述了向量或者作為參考系的坐標系的變化，可以用矩陣表示；矩陣的特徵值和特徵向量描述了變化的速度與方向。
總之，線性代數之於人工智慧如同加法之於高等數學，是一個基礎的工具集。
2、概率論：如何描述統計規律？
除了線性代數之外，概率論也是人工智慧研究中必備的數學基礎。隨著連接主義學派的興起，概率統計已經取代了數理邏輯，成為人工智慧研究的主流工具。在數據爆炸式增長和計算力指數化增強的今天，概率論已經在機器學習中扮演了核心角色。
同線性代數一樣，概率論也代表了一種看待世界的方式，其關注的焦點是無處不在的可能性。頻率學派認為先驗分布是固定的，模型參數要靠最大似然估計計算；貝葉斯學派認為先驗分布是隨機的，模型參數要靠後驗概率最大化計算；正態分布是最重要的一種隨機變量的分布。
3、數理統計：如何以小見大？
在人工智慧的研究中，數理統計同樣不可或缺。基礎的統計理論有助於對機器學習的算法和數據挖掘的結果做出解釋，只有做出合理的解讀，數據的價值才能夠體現。數理統計根據觀察或實驗得到的數據來研究隨機現象，並對研究對象的客觀規律做出合理的估計和判斷。
雖然數理統計以概率論為理論基礎，但兩者之間存在方法上的本質區別。概率論作用的前提是隨機變量的分布已知，根據已知的分布來分析隨機變量的特徵與規律；數理統計的研究對象則是未知分布的隨機變量，研究方法是對隨機變量進行獨立重複的觀察，根據得到的觀察結果對原始分布做出推斷。
用一句不嚴謹但直觀的話講：數理統計可以看成是逆向的概率論。 數理統計的任務是根據可觀察的樣本反過來推斷總體的性質；推斷的工具是統計量，統計量是樣本的函數，是個隨機變量；參數估計通過隨機抽取的樣本來估計總體分布的未知參數，包括點估計和區間估計；假設檢驗通過隨機抽取的樣本來接受或拒絕關於總體的某個判斷，常用於估計機器學習模型的泛化錯誤率。
4、最優化理論： 如何找到最優解？
本質上講，人工智慧的目標就是最優化：在複雜環境與多體交互中做出最優決策。幾乎所有的人工智慧問題最後都會歸結為一個優化問題的求解，因而最優化理論同樣是人工智慧必備的基礎知識。最優化理論研究的問題是判定給定目標函數的最大值（最小值）是否存在，並找到令目標函數取到最大值 (最小值) 的數值。 如果把給定的目標函數看成一座山脈，最優化的過程就是判斷頂峰的位置並找到到達頂峰路徑的過程。
通常情況下，最優化問題是在無約束情況下求解給定目標函數的最小值；在線性搜索中，確定尋找最小值時的搜索方向需要使用目標函數的一階導數和二階導數；置信域算法的思想是先確定搜索步長，再確定搜索方向；以人工神經網絡為代表的啟發式算法是另外一類重要的優化方法。
5、資訊理論：如何定量度量不確定性？
近年來的科學研究不斷證實，不確定性就是客觀世界的本質屬性。換句話說，上帝還真就擲骰子。不確定性的世界只能使用概率模型來描述，這促成了資訊理論的誕生。
資訊理論使用「信息熵」的概念，對單個信源的信息量和通信中傳遞信息的數量與效率等問題做出了解釋，並在世界的不確定性和信息的可測量性之間搭建起一座橋梁。
總之，資訊理論處理的是客觀世界中的不確定性；條件熵和信息增益是分類問題中的重要參數；KL 散度用於描述兩個不同概率分布之間的差異；最大熵原理是分類問題匯總的常用準則。
6、形式邏輯：如何實現抽象推理？
1956 年召開的達特茅斯會議宣告了人工智慧的誕生。在人工智慧的襁褓期，各位奠基者們，包括約翰·麥卡錫、赫伯特·西蒙、馬文·閔斯基等未來的圖靈獎得主，他們的願景是讓「具備抽象思考能力的程序解釋合成的物質如何能夠擁有人類的心智。」通俗地說，理想的人工智慧應該具有抽象意義上的學習、推理與歸納能力，其通用性將遠遠強於解決西洋棋或是圍棋等具體問題的算法。
如果將認知過程定義為對符號的邏輯運算，人工智慧的基礎就是形式邏輯；謂詞邏輯是知識表示的主要方法；基於謂詞邏輯系統可以實現具有自動推理能力的人工智慧；不完備性定理向「認知的本質是計算」這一人工智慧的基本理念提出挑戰。
這裡說的英語，不是說的英語四六級，我們都知道計算機起源於國外，很多有價值的文獻都是來自國外，所以想要在人工智慧方向有所成就，還是要讀一些外文文獻的，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。
就像大多數軟體應用程式的開發一樣，開發人員也在使用多種語言來編寫人工智慧項目，但是現在還沒有任何一種完美的程式語言是可以完全速配人工智慧項目的。程式語言的選擇往往取決於對人工智慧應用程式的期望功能。關於最佳人工智慧程式語言的爭論從未停止，目前比較常用的5種人工智慧程式語言包括：Python、C ++、Java、Lisp、Prolog。
Python
由於其語法的簡單性和多功能性，Python成為開發人員最喜歡的人工智慧開發程式語言。Python最打動人心的地方之一就是便攜性，它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平臺上使用。允許用戶創建交互式的、解釋的、模塊化的、動態的、可移植的和高級的代碼。另外，Python是一種多範式程式語言，支持面向對象，過程式和功能式編程風格。由於其簡單的函數庫和理想的結構，Python支持神經網絡和NLP解決方案的開發。
優點：Python有豐富多樣的庫和工具。支持算法測試，而無需實現它們。Python的面向對象設計提高了程式設計師的生產力。與Java和C ++相比，Python的開發速度更快。
缺點：習慣使用Python來編寫人工智慧程序的程式設計師很難適應其它語言的語法。與C++和Java不同的是，Python需要在解釋器的幫助下工作，這就會拖慢在AI開發中的編譯和執行速度。此外，Python不適合移動計算。
C ++
優點：C++是最快的計算機語言，如果你的人工智慧項目對於時間特別敏感，那麼C++是很好的選擇，它提供更快的執行時間和更快的響應時間（這也是為什麼它經常應用於搜尋引擎和遊戲）。C++允許廣泛使用算法，並且在使用統計人工智慧技術方面是有效的。另一個重要的因素是C++支持在開發中重用代碼。此外，C ++適用於機器學習和神經網絡。
缺點：C ++僅適用於實現特定系統或算法的核心或基礎，多任務處理不佳。它遵循自下而上的方法，因此非常複雜。
Java
Java也是一種多範式語言，遵循面向對象的原則和一次寫入讀取/隨處運行(WORA)的原則。它是一種AI程式語言，可以在任何支持它的平臺上運行，而無需重新編譯。
在各種項目的開發中，Java都是常用語言之一，它不僅適用於NLP和搜索算法，還適用於神經網絡。
Lisp
Lisp是一門計算機程式語言，是繼Fortran之後的第二古老的程式語言。隨著時間的推移，LISP逐漸發展成為一種強大的、動態的編碼語言。有人認為Lisp是最好的人工智慧程式語言，因為它為開發人員提供了自由。在人工智慧中使用Lisp，因其靈活性可以快速進行原型設計和實驗，當然這也反過來促進Lisp在AI開發中的發展，例如，Lisp有一個獨特的宏系統，有助於開發和實現不同級別的智能。與大多數人工智慧程式語言不同，Lisp在解決特定問題時更加高效，因為它適應了開發人員編寫解決方案的需求，非常適合於歸納邏輯項目和機器學習。
但很少有開發人員熟悉Lisp編程。作為一種較古老的程式語言，Lisp需要配置新的軟體和硬體來適應它的使用。
Prolog
Prolog也是古老的程式語言之一，與Lisp一樣，它也是人工智慧項目開發的常用語言，擁有靈活框架的機制，它是一種基於規則和聲明性的語言，包含了決定其人工智慧編碼語言的事實和規則。Prolog支持基本的機制，例如模式匹配、基於樹的數據結構和人工智慧編程的自動回溯。除了在人工智慧項目中廣泛使用外，Prolog還用於創建醫療系統。
人工智慧入門的三道門檻，都是一些必備的基礎知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎很關鍵！