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1.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。cc++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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