人工智能（AI）作为当下最热门的科技领域之一，吸引了众多学习者和从业者。如果你想踏入AI行业，或者希望在现有基础上提升技能，你可能会问：**人工智能需要学哪些课程？** 知乎上有很多相关讨论，本文将从入门到进阶，梳理人工智能学习的核心课程，帮助你高效掌握AI技术。
1. 数学基础：AI的根基
AI的核心算法基于数学原理，具备扎实的数学基础是学习人工智能的关键，主要包括以下几个方面：
- 线性代数： 矩阵运算、特征值与特征向量、奇异值分解等是机器学习（如PCA、神经网络的优化）的必备知识。
- 概率论与统计学： 很多AI算法（如贝叶斯网络、强化学习、假设检验）都依赖概率统计，理解条件概率、期望、方差、回归分析等内容尤为重要。
- 微积分： 深度学习依靠梯度下降等优化方法，因此需要理解导数、偏导数、链式法则等概念。
知乎推荐学习资源： 《线性代数》（Gilbert Strang）、Coursera《概率论》课程、《深度学习》书中数学部分。
2. 编程与算法
计算机科学与编程是AI落地的重要工具，核心课程包括：
- Python编程： AI领域最常用的语言，易学且拥有丰富的库（TensorFlow、PyTorch、NumPy）。
- 数据结构与算法： 掌握排序、搜索、动态规划等基础算法，能帮助优化AI模型的训练与计算效率。
- 计算机体系结构和并行计算： 深度学习需要GPU并行运算，了解计算机硬件可以优化训练过程。
知乎高赞回答推荐：《Python编程从入门到实践》，《算法导论》（Cormen），Google的机器学习速成课程。
