①机器学习的基本是数学，入门AI必要把握有些必要的数学基本，然则并不是所有的数学知识都要学，只学工作上实质有用到的，例如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。
②数据分析里必须应用到的内容亦必须把握，但不是网上所说的从0起始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或说是数据科学行业关联的东西，例如要知道计算机里面怎么挖掘数据、关联的数据挖掘器具等等
补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才能够正式进行设备学习算法原理的学习。
③算法方面必须把握有些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面必须懂得HQL、numpy、pandas，倘若你本身是后台研发、app研发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。
④最后必须对人工智能有全局的认知，包含设备学习、深度学习两大模块，关联的算法原理、推导和应用的把握，以及最要紧的算法思想。
你倘若对全部行业都不清楚，包含人工智能日前的行业状况，就业状况与方向，以
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