“人工智能”成为热点词汇，风靡互联网圈子已有一段时间！以深度学习为代表的机器学习近年来取得了非常多的瞩目性成果！它的普遍应用诸如，无人驾驶，文章生成，翻译，图像识别，增强，风格转换，生成，语音识别等领域都让大众看到了不少的惊喜！大家同步时代，见证了互联网科技的长足发展！
那么宏观上来看，人工智能包含很多方法！其要义在于让程序自己进行问题解决，如同智能体一般！机器学习是人工智能的一种方法，他不完全依靠预先设计！而是从数据中进行总结，达到模拟记忆、推理的作用。包括诸如支持向量机(SVM)、各类基于决策树的算法(包括Boosting、Bagging、Random Forest等)，各类基于人工神经网络的算法(例如简单网络及深度网络等)，以及多方法的集成等。
因而，在人工智能飞速的发展势头之下，很多同学想要进入这一领域，一展身手！勇气可嘉！好程序员十分看好大家的眼光！我们为大家总结了学习人工智能即将面对的三大拦路虎！供大家分享！
拦路虎一：数学基础
想必大家都知道，无论是大数据还是人工智能，其核心都是数据，通过对数据的整理和分析实现我们的最终目的！因此学习人工智能必须突破数学这一关卡。
那么，数学相关学科我们又要掌握哪些知识点呢？
线性代数！模型计算依赖于它的应用，十分重要的一门学科。
高数+概率。主要侧重于积分，求导，各种分布，参数等，要求大家至少掌握基础的要领。
统计学。这里就显得更为复杂啦。它主要包括了回归分析(线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维)，聚类分析(K-Means)，分布(正态分布、t分布、密度函数)，指标(协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score)，显著性检验(t检验、z检验、卡方检验)，A/B测试。
拦路虎二：英语
编程的各位兄弟想必对英语都比较熟悉，它并非指代英语四六级！计算机起源于国外，我们现在作为参考的有价值的文献记录也都来源于国外的一些论述性总结。所以，如果大家想要在人工智能学科进行深入的探究，进行长足性的发展，就势必去查阅外文文献。所以，大家做好心理准备，你的英语水平至少要达到能够读懂外文文献的英语水平！
拦路虎三：
最后要说的当然就是我们的基本功！作为一名程序员，至少你要掌握C++ / Java / Python 这样的语言技能，其中 Python 需要重点关注爬虫、数值计算、数据可视化方面的应用。
以上就是我们为大家总结的人工智能学习路上的拦路虎！学习之路漫长而曲折！想要学有所成，就必须付出努力！一份努力一份收获！