在开始人工智能（AI）的学习之路时，新手往往会感到既兴奋又不知所措。对于那些对编程或数学不太熟悉的人来说，了解哪些数学和编程技能是必须掌握的，对于避免未来的困难至关重要。因此，在本文中，我们将探讨作为人工智能新手必须掌握的一些关键技能。
数学基础
线性代数：向量与矩阵
线性代数是理解机器学习算法的基础之一。在进行深度学习之前，你需要有良好的向量空间知识，这包括加法、外积、内积等运算，以及矩阵乘法。这部分内容对于理解神经网络中的权重更新至关重要。
微积分：导数与微分
微积分尤其是在机器学习领域，是一种强大的工具，它能够帮助我们分析系统行为，并使得计算变得更加高效。导数允许我们研究函数如何随着输入参数改变而变化，而微分则涉及到求解极值问题，这在优化过程中非常重要。
统计学：概率论与统计推断
统计学提供了数据分析的框架，使得从数据中提取信息成为可能。你需要了解概率论来处理不确定性的概念，并且学会如何使用统计方法来做出决策。
编程语言选择
选择合适的编程语言
虽然Python现在被广泛认为是AI研究和开发中的首选语言，但其他如Java, C++, R等也同样适用于不同的应用场景。在开始你的旅途时，最好先从Python入手，因为它简洁易读，而且拥有大量现成库，如TensorFlow, Keras, PyTorch等，支持快速构建模型并进行测试。
实践经验：
实际项目实践经验
理论知识固然重要，但是实际操作更能锻炼你的思维能力以及解决复杂问题的能力。通过参与开源项目或者自己的小型项目，可以让你对AI技术有更直观的认识，同时也是提升自己实战技巧的手段之一。
结语：
总结一下，如果你想成为一名优秀的人工智能工程师，那么一定要掌握以上提到的数学和编程技能。此外，不断地实践并跟踪最新发展也十分关键。在这个不断进步和变革的行业里，只有持续学习才能保持竞争力。如果你已经决定踏上这条道路，那么准备好迎接挑战吧！
