如果想从事人工智能方面的研究,应该考研或者有什么好的发展建议么?都需要学些什么知识?

如题所述

�考研,国内的,国外的都行。觉得AI的研究还是国外的研究比较好,而且实用化走在了前面,最好的例子就是Siri了。国内微软亚洲研究院和IBM研究院都很棒啊,但是如果不考研的话,无法证明科研实力。需要的知识:数学是一定要的。人工智能太广了,如果是做机器学习和数据挖掘,那么概率论和统计学(注意,不是大学的数理统计,是两门学科)是必修课。优化论也是非常必要的。而高等代数、数学分析自然是不必说的。当然,泛函分析,拓扑学的相关知识也是需要了解一些的。至于模糊数学,并不是所有研究都会用到。编程知识。C/C++作为基础是必须的。JAVA不好说,是一门很强的工业语言,在机器学习中的地位比较尴尬。有些程序是用JAVA写的,但是,与其他语言沟通结合的例子就比较少见。C语言经常会作为提高速度的方法和R、Python、Matlab相结合。除了基础的C之外,做科研算法实现还是需要学会几种脚本语言的。Matlab由于历史原因,用的很广泛,不过不开源。最近几年,Python由于其自身的扩展性和活跃的社区,在numpy,scipy,Cython和最近的PyPy等项目的推动下,逐渐成为主流。(抱歉,因为个人原因,这个判断有个人因素在其中,可能有失公允,不过Python势头的确很猛)另一方面,由于统计机器学习理论的盛行,统计学在数据分析,机器学习,模式识别,以及AI中起的作用越来越大,所以R语言也逐渐流行起来。和Python相比,R就专注于统计相关的任务,不像Python那样多面手。R社区也非常活跃,而且统一化,所以不会有Python那种某些package需要考虑版本的问题,安装package也容易些,直接去CRAN拿下来就可以。Python和R都是在逐渐发展壮大的,也有很多由于自身的缺陷造成的问题,不过社区都在努力解决,使其更加强大。而且,Google都用Python和R,我们做科研的还有什么好在那唧唧歪歪,吵闹的说这个不好那个不好呢。(好像说多了 --.--||)其他的我没法归类,但是我觉得做AI,知识面要广泛,现在的AI已经不是狭义的定义为人工智能,去模拟人的行为,而是扩展到生活的各个方面,比如相机中的人脸识别,Google做的自动驾驶的小车,Siri中用到的自然语言处理,推荐系统背后的协同过滤。这些方面很多一部分是人在通过算法这种手段学习/模拟人类这个整体的活动规律。所以我觉得了解一些社会学知识,管理学知识也是非常必要的。从另一个方面讲,AI也是去探索智能的学科,最近由于fMRI技术的成熟,搞AI的学者们也和其他领域的学者合作,利用fMRI技术,研究人脑中产生智慧的机理,所以从这个角度上说,如果想从事这个方面的研究,了解相关知识也是很有必要的。还有,AI与其他领域另一个完美结合的例子是生物信息学,这个就不必说了,懂生物学是做生物信息学的必要条件。
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