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人工智能專家需要掌握至少一種編程語言，用於算法實現和模型開發。常用的編程語言包括：
Python：是人工智能領域最常用的編程語言，具有強大的機器學習庫（如TensorFlow、Keras、PyTorch、Scikit-learn）和數據分析工具（如Pandas、NumPy）。
C++：常用於高性能計算和大規模系統開發，適用於需要快速計算的人工智能任務。
R：用於數據分析和統計建模，特別在數據科學和生物信息學領域廣泛使用。
2. 數學與統計學
人工智能的核心是數學，尤其是線性代數、概率論、統計學和優化理論。AI專家需要掌握以下知識：
線性代數：矩陣運算、特徵值和特徵向量等，廣泛應用於深度學習和支持向量機等算法中。
概率論與統計學：用於理解模型的預測結果、假設檢驗、分佈假設等，尤其在監督學習和無監督學習中非常重要。
優化理論：優化算法（如梯度下降）在機器學習和深度學習中的應用，幫助模型找到最優解。
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