大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于用java语言画出正弦的问题，于是小编就整理了1个相关介绍用j***a语言画出正弦的解答，让我们一起看看吧。
一个对人工智能毫无了解的计算机应用专业人士，自学人工智能的话，可行吗？
学啥都要一步一个脚印 如果你连基本的高等数学都不懂 不懂微积分 不通高等代数 你学人工智能也学不会。就像天龙八部里面 那些高深莫测的武功 一般人练习只会走火入魔。同理，不扎实的高等数学去玩人工智能只会让你怀疑人生。
如果想深入学习，需要复习一下数学，包括高等数学，概率统计，线性代数，其中线性代数需要比本科稍微深一点，要涉及一些矩阵的微积分，用来推导模型极值的表达式，概率方面主要是几个基本的分布和他们的共轭分布，正态分布，二项分布之类的，性质要比较熟，因为模式识别与一般的经典程序的差别在于，模式识别中通常认为样本数据的概率密度才是数据本体，比如一个有高斯噪声的正弦信号，经典程序通常认为正弦波是本体，高斯噪声是叠加在信号上的随机噪声，但模式识别中刚好相反，我们通常认为高斯噪声的分布是本体，带杂波的信号实际上是整个噪声在波动，简单点说，经典程序这样表达y=sinθ+et，et代表噪声。模式识别这样表达y=N(sinθ, β^-1)。如上，金典程序通常认为输出应该是一个具体的值，而模式识别则认为输出应该是一个概率分布，事实上不只是输出，输入，似然甚至期望方差都是概率分布，在顺序学习中后验概率会被当成下一次运算的先验导入。
至于编程语言之类的不用太在意，基本上只要是有实数加减乘除幂运算三角函数的都可以，最好有完善图形库的，有的时候需要粗略看一下运行效果，其实我觉得js就行了，只要你确信你推倒出来的公式可以达到预期效果，用别的语言很快就能弄出来。
人工智能还是偏向技术驱动的领域，无论从事开发还是产品，关键看两点，第一：良好的数学基础，人工智能技术语音识别、图像识别、处理等都是建立在深度学习的基础之上的，而深度学习依赖的算法模型以神经网络为主，如果没有良好的数学基础，基本上就是一脑袋浆糊；第二：代码基础，自己动手调试程序，是学习一切以技术为主的领域最好和最快的途径。正在整理相关的内容，写了系列博文，可以关注一下：
21天实战人工智能系列：人工智能产品经理最佳实践（2）
自学当然可以，不过难度确实有点大：
因此学习人工智能，首先需要学习的是编程语言python、、数据结构、高数、算法等等多门学科，仅仅学习其中之一是远远不够的。而自学的情况下，很难形成专业化、体系化的知识体系。
而AI是一门综合性的学科，建议您报一个靠谱线下培训班更为合适，在这里[_a***_]一些书和学习资料来扩充知识面：
《achine Learning Yearning》：吴恩达 著《Deeeeeeep Learning》：权威著作
《深度学习：方法及应用》：有数学知识别深究
《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》
《人机情感交互》：人工智能时代势必会出现新的交互方式
《未来简史》
《奇点临近》
《如何创造思维》
《大智能时代》
《大数据云图》
人工智能确实是基于目前计算机系统的，但是与大学里面教的知识还有很大差距，大学学习的都是基础，不仅要及格还要良好的掌握。在此基础上学习人工智能的知识才不会显得手无足措。
另外也要多多与行业内的人士进行交流，多多进行实践，相信在一段时间的努力下，掌握人工智能方面的一技之长是没有问题的！
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