本文将从以下几个角度阐述AI的知识体系：基础算法&模型，NLP，机器学习（深度学习），大数据（人工智能）平台核心架构，开发语言选择，主流第三方库（框架）。
简单来说，我们要开始人工智能的工作，基础设施有三个重要部分，1. 开发语言（python及其主流的类库和工具包）；2. 数据计算引擎（spark及其基本算法类库，es，以及大数据存储）；3. 机器学习（深度学习）框架的熟练运用Scikit-learn，TensorFlow。
更新记录
*2021年12月1日 对大数据（人工智能）整体架构图做了更新，请查阅“大数据（人工智能）平台核心架构”章节
更新原因：大型的互联网平台，大数据平台目前的趋势都是需要一个成熟和稳定基础设施层，目前的趋势是以容器化技术进行构建，以达到云原生的能力，并在上层依次搭建算法模型、技术和业务的基础设施，以及大数据主流分析计算框架，再辅以针对业务服务的规则引擎，报表引擎。以此形成数据中台，技术中台和业务中台，为大型企业构建自己的大数据产品平台打下坚实的基础。
基础算法
首先说说涉及到的基础知识，包括高等数学，线性代数，概率论以及统计学。基础算法有线性回归，逻辑回归，决策树，贝叶斯，神经网络等等。常用算法如下图：
注意算法与模型的关系：算法是指一系列解决问题的清晰指令，它代表着用系统的方法解决问题的策略机制。模型是一种相对抽象的概念，在机器学习领域特指通过各种算法对数据训练后得到的中间件，当有新的数据后会有相应的结果输出，这个中间件就是模型。模型会因算法和训练数据的不同而产生变化。
两个最常用的模型：逻辑回归和决策树。逻辑回归解决分类问题，对看似没有规律，聚合在一起的数据，进行二分化，找到最准确的分类线条是他的主要工作。逻辑回归可以理解为拟合，用一条直线对一些数据点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），而拟合过程称作回归。通常都会每个特征上都乘以一个回归系数，而逻辑回归的主要工作就是求这个最佳的回归系数。
逻辑回归参考：逻辑回归算法 逻辑回归原理及其python和sklearn实现
决策树参考：决策树算法原理
NLP（自然语言处理）
该领域分为以下三个部分：
1.语音识别：将口语翻译成文本。
2.自然语言理解：计算机理解人类的能力。
3.自然语言生成：计算机生成自然语言。
其中，声学模型，语言模型，语意分析，句法分析非常重要。
具体的搭建方式，参考基于深度学习的中文语音识别系统框架
机器学习与深度学习
1. 首先看看他们的关系与区别：机器学习就是机器通过一系列「任务」从「经验」（数据）中学习，并且评估「效果」如何，是人工智能传统且重要的应用方式，可替换大量人工重复的劳动。但是如果无法从数据中「学习到」更好的特征表达，也是徒劳。同样的数据，使用不同的表达方法，可能会极大影响问题的难度。一旦解决了数据表达和特征提取问题，很多人工智能任务也就迎刃而解。但是对机器学习来说，特征提取并不简单。特征工程往往需要人工投入大量时间去研究和调整，就好像原本应该机器解决的问题，却需要人一直在旁边搀扶。深度学习便是解决特征提取问题的一个机器学习分支。它可以自动学习特征和任务之间的关联，还能从简单特征中提取复杂的特征。简言之，深度学习是发现内在规律，总结重大特征的机器学习方式。让机器能够像人脑进行演变和进化。
参考机器学习与深度学习的区别
2. 机器学习（深度学习）算法与框架推荐：Scikit-Learn和Tensorflow, Keras(Keras 更适合作为接口来使用。它提供了更高级别，更直观的抽象集合，使得无论后端科学计算库如何，都可以轻松配置神经网络)
3. 深度学习框架选择要素
深度学习框架是一种界面、库或工具，它使我们在无需深入了解底层算法的细节的情况下，能够更容易、更快速地构建深度学习模型。深度学习框架利用预先构建和优化好的组件集合定义模型，为模型的实现提供了一种清晰而简洁的方法。
利用恰当的框架来快速构建模型，而无需编写数百行代码，一个良好的深度学习框架具备以下关键特征：
- 优化的性能
- 易于理解和编码
- 良好的社区支持
- 并行化的进程，以减少计算
- 自动计算梯度
4. 深度学习高级开发框架Keras 与 TensorFlow的比较
Keras用Python编写，可以在TensorFlow（以及CNTK和Theano）之上运行。TensorFlow的接口具备挑战性，因为它是一个低级库，新用户可能会很难理解某些实现。而Keras是一个高层的API，它为快速实验而开发。因此，如果希望获得快速结果，Keras会自动处理核心任务并生成输出。Keras支持卷积神经网络和递归神经网络，可以在CPU和GPU上无缝运行。
可以将Keras中的模型大致分为两类：
4.1. 序列化
模型的层是按顺序定义的。这意味着当我们训练深度学习模型时，这些层次是按顺序实现的
4.2. Keras 函数API
用于定义复杂模型，例如多输出模型或具有共享层的模型。
大数据（人工智能）平台核心架构-数据挖掘（大数据处理）
人工智能离不开背后的数据平台，需要实时运算，实时处理的引擎。这里会涉及到大数据平台架构，如何做出更好的人工智能产品，搭建一个高效的数据平台至关重要。
如上图所示，我们可以看到Spark Storm，ES等大数据技术栈在其中所处的关键位置。除了能提供分布式高性能的流式处理以外，如Spark，已有强大的SparkMLlib机器学习库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。那么在数据处理平台（框架）中直接部署&应用需要的机器学习算法，变得非常高效和方便。
*上图中的模型盒子是数据平台锻造算法模型的关键流程，容器部署算法盒子，用数据锻造真实模型，通过模型挑战者等方式选出最优模型。
参考机器学习-数据处理技术栈
开发语言选择
了解了算法，基本概念，机器学习，数据处理之后。让我们回到日常工作中最使用频率最高的话题：开发语言的选择。开发语言的选择要从一下几个角度考虑：团队技术栈的掌握范围和集中度，主流第三方类库的丰富程度和稳定性。
目前的选择是Python和Java，主要的考虑是目前数据团队以Python为主要开发语言，而核心系统，大数据平台团队使用Java
Python作为开发语言的优势：
Python 中可用库的数量是其他语言所无法企及的。NumPy 已经变得如此普遍，以至于几乎成为了张量运算的标准 API，Pandas 将 R 的强大而灵活的数据帧带入 Python。对于自然语言处理（NLP），您可以使用久负盛名的 NLTK 和快如闪电的 SpaCy。对于机器学习，有经过实战检验的 Scikit-learn。当谈到深度学习时，当前所有的库（TensorFlow，PyTorch，Chainer，Apache MXNet，Theano 等）都是在 Python 上首先实现的项目。
推荐一个非常棒的在线开发手册
Java的优势：
Java的优势在于团队对他天然的亲近^_^，Anyway, JVM 系列语言（Java，Scala，Kotlin，Clojure 等）对 AI 应用开发的来说，也是非常棒的选择。自然语言处理（CoreNLP）、张量运算（ND4J）还是完整的 GPU 加速深度学习堆栈（DL4J），都可以使用大量的库来管理流水线的各个部分。最重要的是，Java体系里面的大数据技术栈，可以让人工智能平台轻松与Spark和Hadoop等大数据平台进行构建和整合。
参考：最适合的人工智能开发语言