线性代数啊， 听起来就头疼，其实就是数学里面的一门，它主要就是搞搞那些线性方程组啦、 试试水。 向量啦、矩阵啦这些东西。

这玩意儿在人工智Neng里头可是挺重要的，咱们搞数据、搞模型，dou得靠它。

学习这东西， 你得先搞懂矩阵怎么玩，向量怎么搞，还有那些什么正交、线性变换，这些dou是基础知识，我狂喜。。

一、 线性代数

线性代数是数学的一个分支，主要研究线性方程组、向量空间、矩阵等对象。在人工智Neng领域，线性代数是处理数据和的重要工具。学习者需要理解矩阵的基本概念和运算，以及向量和向量的运算、正交、线性变换等概念。

二、 概率论与数理统计

概率论和数理统计，听起来就复杂，其实就是教我们怎么算概率啦、怎么统计数据啦。

这俩玩意儿在人工智Neng里头可有用啦，咱们Zuo机器学习啊，预测啊，dou得用到这些，我们一起...。

学这个， 你得先明白什么是概率分布，什么是统计量，还有那些什么大数定律、 看好你哦！ 中心极限定理，dou是基础中的基础。

三、 微积分

简单来说... 微积分，听起来就高大上，其实就是研究函数的极限、导数、积分这些东西。

这玩意儿在人工智Neng里头也是关键，咱们搞神经网络啊，优化算法啊，dou得用到微积分。

学微积分，你得先搞懂什么是导数，什么是积分， 奥利给！ 还有那些微分方程，这些dou是基本操作。

四、 离散数学

离散数学，听起来就挺乱，其实就是研究那些不连续的数学问题，醉了...。

在人工智Neng里头，离散数学也hen有用，咱们搞算法设计啊，逻辑推理啊，dou得用到它。

我不敢苟同... 学离散数学， 你得先搞懂什么是图论，什么是逻辑，还有那些什么集合论，这些dou是基础中的基础。

五、 机器学习基础

机器学习，听起来就挺高级，其实就是让计算机自己学东西，C位出道。。

什么鬼？ 这玩意儿在人工智Neng里头是Zui核心的，咱们搞智Neng助手啊，自动驾驶啊，dou得用到机器学习。

打脸。 学机器学习， 你得先搞懂什么是监督学习，什么是无监督学习，还有那些什么决策树、神经网络，这些dou是基本操作。

六、 深度学习基础

深度学习，听起来就geng高级了其实就是机器学习中的一种，就这样吧...。

我持保留意见... 在人工智Neng里头， 深度学习是当前Zui热门的技术，咱们搞语音识别啊，图像识别啊，dou得用到深度学习。

学深度学习， 你得先搞懂什么是神经网络，什么是卷积神经网络，还有那些什么优化算法，这些dou是基础中的基础。

七、 数据分析基础

数据分析，听起来就挺实用，其实就是用数学的方法来分析数据。

在人工智Neng里头， 数据分析也是必不可少的，咱们搞大数据分析啊， 我怀疑... 商业智Neng啊，dou得用到数据分析。

学数据分析， 你得先搞懂什么是数据清洗，什么是数据可视化，还有那些什么统计分析，这些dou是基础中的基础。

八、编程基础

编程，听起来就挺枯燥，其实就是写代码让计算机干活，扯后腿。。

在人工智Neng里头，编程是基本技Neng，咱们得会用Python啊、 我不敢苟同... Java啊这些编程语言。

学编程，你得先搞懂什么是变量，什么是循环，还有那些什么函数，这些dou是基础中的基础，这家伙...。

九、实践操作

实践操作，听起来就挺实际，其实就是动手ZuoZuo项目，总结一下。。

中肯。 在人工智Neng里头，实践操作是ZuiNeng提升技Neng的，咱们得ZuoZuo项目，才Neng学到真本事。

学实践操作，你得先从简单的项目Zuo起，慢慢来一步步提高。

十、持续学习

持续学习，听起来就挺重要，其实就是不断学习新知识，扯后腿。。

可以。 在人工智Neng里头，技术geng新换代hen快，咱们得持续学习，才Neng跟上时代的步伐。

不靠谱。 学持续学习，你得养成每天学习新知识的好习惯，不断充实自己。

好了