笨笨的人，可以学UNITY么？UNITY都要学啥软件？0基础可以学么？

Posted 2023-05-03

参考技术A Unity本身就是开发工具。
0基础建议放弃
周边需要学的学科很多
不是光学Unity就够的。而且一般都是很大公司才用，就业面不宽。
再看看别人怎么说的。

学人工智能先要学啥？

想学人工智能首先应该了解人工智能。
人工智能的定义，核心，现在的发展状况，趋势，前景。这些基础的认知还是要有的。
还有人工智能的基础入门就是先要学会python这门语言。
python派森是一种高级的编程语言，简单易学，开源，在计算机领域所有的关于程序代码的专业都与python有关系，所以它也是人工智能的基础语言。学好python入门是关键，入门知识不需要老师自己在网上找资料就可以我推荐你去尚学堂的官网上学习，里面有免费的视频入门资料，而且还可以免费试学。如果你是在找不到的话可以关注我，留言个我，我会把入门的视频资料发给你。 参考技术A 人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上：
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；
当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；
算法很多需要时间的积累。
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云。毕竟，人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。
人工智能的首选语言是Python，因此大家一定要学好Python语言。人工智能学习的重点是机器学习：
1、斯坦福大学公开课 ：机器学习课程
2、数据分析竞赛kaggle
3、Deep learning-author Joshua Bengio
机器学习书单python实战编程
1、Python for Data Analysis
2、SciPy and NumPy
3、Machine Learning for Hackers
4、Machine Learning in Action 参考技术B 首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
而这些基本上机构是教不了的，顶多教一下python，而py自学即可，我便是在动力节点学习java毕业工作后在自学py的。 参考技术C 都是零基础入学的，这是人工智能的所有课程，要是感兴趣的话，可以了解一下：
第一阶段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理（计算机操作基础Windows7）
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发

第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发

第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发

第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一：WEB全栈开发
2、实训二：人工智能终极项目实战 参考技术D

首先，数学当然少不了

数学是一切理论的基础，基本上学习高等数学，线性代数，复变函数等，离散数学是以计算机工作思维的数学逻辑，所以尤其重要。

其次是数据结构

数据是人工智能的基础，人工智能必须得扎根在数据肥沃土壤上，才能更加茂盛鲜艳，所以对于数据相关课程的学习显得尤为重要

然后是编程

是将整个数学模型得以实现的技术基础，对于编程掌握一门语言便可，其它语言基本上类似相通的，建议学习Python，简单容易入手，太难的学习起来容易放弃