學(xué)ai要什么(學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí)?)

1.學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí)?

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭(zhēng)議性也不大。有時(shí)我們會(huì)要考慮什么是人力所能及制造的，或著人自身的智能程度有沒(méi)有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來(lái)說(shuō)，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

關(guān)于什么是“智能”，就問(wèn)題多多了。這涉及到其它諸如意識(shí)（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無(wú)意識(shí)的思維（unconscious_mind）等等問(wèn)題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對(duì)人的智能本身的研究。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。

人工智能目前在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用--機(jī)器視覺(jué)：指紋識(shí)別，人臉識(shí)別，視網(wǎng)膜識(shí)別，虹膜識(shí)別，掌紋識(shí)別，專家系統(tǒng)等。

人工智能（Artificial Intelligence）是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學(xué)科。其主要任務(wù)是建立智能信息處理理論，進(jìn)而設(shè)計(jì)可以展現(xiàn)某些近似于人類智能行為的計(jì)算系統(tǒng)。AI作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支和計(jì)算機(jī)應(yīng)用的一個(gè)廣闊的新領(lǐng)域，它同原子能技術(shù)，空間技術(shù)一起被稱為20世紀(jì)三大尖端科技。

人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。

知識(shí)表示是人工智能的基本問(wèn)題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識(shí)表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。

常識(shí)，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來(lái)表達(dá)常識(shí)和處理常識(shí)的。

問(wèn)題求解中的自動(dòng)推理是知識(shí)的使用過(guò)程，由于有多種知識(shí)表示方法，相應(yīng)地有多種推理方法。推理過(guò)程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識(shí)處理的需要，近幾年來(lái)提出了多種非演澤的推理方法，如連接機(jī)制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。

搜索是人工智能的一種問(wèn)題求解方法，搜索策略決定著問(wèn)題求解的一個(gè)推理步驟中知識(shí)被使用的優(yōu)先關(guān)系?？煞譃闊o(wú)信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識(shí)常由啟發(fā)式函數(shù)來(lái)表示，啟發(fā)式知識(shí)利用得越充分，求解問(wèn)題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬(wàn)節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問(wèn)題。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識(shí)表示意義下獲取新知識(shí)的過(guò)程，按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。

知識(shí)處理系統(tǒng)主要由知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)組成。知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)系統(tǒng)所需要的知識(shí)，當(dāng)知識(shí)量較大而又有多種表示方法時(shí)，知識(shí)的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問(wèn)題求解時(shí)，規(guī)定使用知識(shí)的基本方法和策略，推理過(guò)程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)或采用黑板機(jī)制。如果在知識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)的是某一領(lǐng)域（如醫(yī)療診斷）的專家知識(shí)，則這樣的知識(shí)系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問(wèn)題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時(shí)知識(shí)共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問(wèn)題。

人工智能是人類設(shè)計(jì)創(chuàng)造出來(lái)的，它們的存在無(wú)疑為人類現(xiàn)在和將來(lái)的生活工作效率等等都是很大的幫助，其實(shí)一種事物是否有害，是看用它的是什么樣的人，出于什么目的，要是用的得當(dāng)，以為人類造福為福祉，那就是有利的。

但可能對(duì)人的就業(yè)要求會(huì)更高，也可能使得一部分人的工作因?yàn)楸蝗斯ぶ荒芴娲斐墒聵I(yè)。

2.學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí)?

需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問(wèn)題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。

線性代數(shù)將研究對(duì)象形式化，概率論描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律。需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法；當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時(shí)間的積累。

需要掌握至少一門編程語(yǔ)言，比如C語(yǔ)言，MATLAB之類。畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類基礎(chǔ)課必不可少。

拓展資料：人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。

人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。

但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國(guó)媒體十大流行語(yǔ)”。

參考資料：百度百科—人工智能：計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。

3.什么是AI,怎么學(xué)AI,要學(xué)什么?

AI是Adobe Illustrator的文件擴(kuò)展名，是一種矢量圖形文件格式。Adobe Illustrator是一種流行的基于矢量圖形的繪圖程序。AI格式是一個(gè)嚴(yán)格限制的，高度簡(jiǎn)化的EPS子集。AI代表Adobe Illustrator。

在準(zhǔn)備學(xué)習(xí)AI之前，可以先在網(wǎng)上學(xué)習(xí)一些基本的基礎(chǔ)理論知識(shí)，了解一下AI的界面以及工具欄等功能。簡(jiǎn)單熟悉之后安裝好軟件，就是進(jìn)入AI進(jìn)行基本操作學(xué)習(xí)了，多練多看慢慢就能夠熟悉起來(lái)。熟悉軟件之后可以在網(wǎng)上找一些簡(jiǎn)單的素材進(jìn)行臨摹學(xué)習(xí)，也可以看一些網(wǎng)課進(jìn)行學(xué)習(xí)鞏固。此外，要想真正學(xué)好AI的話，就要給自己制定好一個(gè)目標(biāo)，并且堅(jiān)持耐心下來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)，不要半途而廢。

4.學(xué)習(xí)人工智能要準(zhǔn)備哪些基礎(chǔ)知識(shí)?

需要必備的知識(shí)有： 1、線性代數(shù)：如何將研究對(duì)象形式化？ 2、概率論：如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律？ 3、數(shù)理統(tǒng)計(jì)：如何以小見(jiàn)大？ 4、最優(yōu)化理論： 如何找到最優(yōu)解？ 5、信息論：如何定量度量不確定性？ 6、形式邏輯：如何實(shí)現(xiàn)抽象推理？ 7、線性代數(shù)：如何將研究對(duì)象形式化？人工智能簡(jiǎn)介： 1、人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。

2、它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能涉及的學(xué)科： 哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)，社會(huì)結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。

5.請(qǐng)問(wèn)自學(xué)AI算法需要懂什么知識(shí)

首先你需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析

其次需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法；當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時(shí)間的積累；

然后，需要掌握至少一門編程語(yǔ)言，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類基礎(chǔ)課必不可少；

人工智能一般要到研究生才會(huì)去學(xué)，本科也就是蜻蜓點(diǎn)水看看而已，畢竟需要的基礎(chǔ)課過(guò)于龐大。

6.人工智能專業(yè)需要學(xué)習(xí)什么知識(shí)

1.基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識(shí)：線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、圖論；2.基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)知識(shí)：操作系統(tǒng)、linux、網(wǎng)絡(luò)、編譯原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)；3.編程語(yǔ)言基礎(chǔ)：C/C++、Python、Java;4.人工智能基礎(chǔ)知識(shí)：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等算法的特性、性質(zhì)、和其他算法對(duì)比的區(qū)別等內(nèi)容；5.工具基礎(chǔ)知識(shí)：opencv、matlab、caffe等。

我們知道，目前國(guó)家也相繼出臺(tái)了一些扶持人工智能發(fā)展的政策，人工智能正處于發(fā)展的紅利期，所以越早學(xué)習(xí)就越有就業(yè)優(yōu)勢(shì)。人工智能火起來(lái)就是這一兩年的事兒，因此不管是上市企業(yè)，還是一些中小型企業(yè)，對(duì)于人工智能人才的需求量都非常大。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。

目前來(lái)看，現(xiàn)在學(xué)習(xí)人工智能是一個(gè)很好的時(shí)機(jī)！學(xué)習(xí)人工智能，就來(lái)北京尚學(xué)堂。