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2025年10月03日 06时17分26秒
【央视新闻客户端】
网上有关“学ai需要哪些基础知识”话题很是火热，小编也是针对学ai需要哪些基础知识寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
学ai需要哪些基础知识如下：
1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论
2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库
3.编程语言基础：C/C++、Python、Java
4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。
5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等
要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，先看看51cto学院人工智能的课程，会有不少帮助。
人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的，当今人工智能所使用的方法，最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。
后来随着计算机性能的提高，计算机工作者，统计学家，开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。逐步发展成为现在的人工智能局面。现在属于人工智能行业发展初期，各种可用的api函数都比较少，所以自己编写算法是必须要会的。
问题一：自学人工智能需要学那些专业知识 人工智能是一个综合学科，如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语伐主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。
人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智动以及土壤环境背景值高是造成土壤污染或超标的主要原因。从污染分布情况看，南方土壤污染重于北方；长江三角洲、珠江三角洲、东北老工业基地等部分区域土壤污染问题较为突出，西南、中南地区土壤重金属超标范围较大；镉、汞、砷、铅4种无机污染物含量分布呈现从西北到东南、从东北到西南方向逐渐升高的态势。
环保部有关负责人说，我国土壤污染是在经济社会发展过程中长期累积形成的。工矿企业生产经营活动中排放的废气、废水、废渣是造成其周边土壤污染的主要原因。特别是尾矿渣、危险废物等各类固体废物堆放等，导致其周边土壤污染。汽车尾气排放导致交通干线两侧土壤铅、锌等重金属和多环芳烃污染。农业生产活动也是造成耕地土壤污染的重要原因，污水灌溉、化肥、农药、农膜等农业投入品的不合理使用和畜禽养殖等，导致耕地土壤污染。
资料显示，仅就耕地修复而言，国土资源部于2013年底称，全国有5000万亩耕地中重度污染，国家每年将拿出几百亿元，启动重金属污染耕地修复、地下水严重超采综合治理。一旦要启动全国土壤修复工程，钱从何来是一个很大的问题。对于经济效益不好的农耕地修复，难度更大。
党永富认为：土壤和地下水修复都只是一种“亡羊补牢”的补救措施，关键还在于现阶段的防控。早在1958年，毛泽东同志就根据我国农民群众的实践经验和科学技术成果，提出了农业八项增产技术措施，即土、肥、水、种、密、保、管、工的“农业八字宪法”。重点强调的就是“土”要深耕、改良土壤、土壤普查和土地规划，“肥”要标准化施肥、施药，实现环境污染在农业生产过程管控。
新中国成立以来，我国的农业也从传统农业走向了化学农业。随着科技的发展，人们耕种田地越来越依赖农药化肥，施用过量的化肥农药造成土地土壤酸化。过量地滥施化肥，使土地像人吸毒一样。原来每亩地施40～50公斤化肥，现在就要达到150公斤，蔬菜更是达到每亩300公斤。而实际上，肥料真正被土壤吸收的只有2%，其他的不能被土地吸收，随着地下水渗出，再流到河里，由于亚硝酸盐含量高，致使土壤板结，河里连鱼儿都没法生存。部分地区甚至出现粮食逐年减产的“癌症田”。
是什么原因让我们赖以生存的土地出现了癌化？
党永富说，除草剂是一把双刃剑。上世纪80年代末，他就在自家责任田的试验中得出结论：除草剂除草，省工省时，但与手工除草相比是减产的。除草剂不仅影响当茬作物生长，还会产生残留影响后茬作物生长。
为了解决除草剂副作用问题，党永富呕心沥血16年，可谓吃尽苦头。他领办的河南奈安生物科技股份有限公司，长期致力于寻找农药污染安全解决之道，在中国科学院动物所乔传令博士等专家的配合帮助下，在青海省植保站、青海省草原工作总站的支持下，他终于在2006年取得突破
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