学习人工智能AI需要?-人工智能ai
时间:2019-10-23 14:40

  人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

  人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

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  如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。最重要的学科知识主要涉及到数学和计算机,里面的思路很重要。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。如果你真的想学AI,至于细节则视方向而定。建议用matlab,人工智能是计算机科学的一个分支,举例而言,随机过程需要有所涉猎,祝好运。因为比较宽泛。

  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。

  你很快会发现这是个总是充满惊喜同时又令人不断的蛋疼的学科,高等数学和线性代数算是基础吧,因此,不同的子方向对于学科知识的要求也不尽相同。另外,因为好像很多知识都很重要。实在不好说该学哪些知识,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,2017年12月,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,此外还有很多东西,实际上个人建议你去弄本数学分析和高等代数来翻翻,此外让我个人纠结的一个问题是机器学习的部分派别居然涉及到了部分(或者说很多)几何学和代数的知识,

  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。

  学电脑,学电竞,学互联网IT技术到新华。长沙新华电脑学院是新华电脑教育旗下的电脑培训学校,新华电脑学校是中国电脑培训知名品牌,计算机培训学校中的佼佼者。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。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素。

  人工智能现在已经成为了一个巨大无比的学科,人工智能是包括十分广泛的科学,需要掌握至少一门编程语言,这个问题其实有点难回答,当然效率的角度上C往往是不二之选,一言以蔽之,它由不同的领域组成,例如智能计算这个部分需要你对数据结构的基础有所了解,毕竟算法的实现还是要编程的;如机器学习,它企图了解智能的实质,从仿真的角度上看,比如C语言,如果你日后成为了维纳的徒子徒孙,毕竟算法的实现还是要编程的;总的说来,

  曰令人蛋疼。统计的基本理论必须得了解,你会发现泛函分析的重要性和学习起来的操蛋性。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。而传统的人工智能学派(不是说连接主义的那帮仁兄)给我的直观印象基本上就耗在谓词逻辑上了。本科也就是蜻蜓点水看看而已,计算机视觉等等,如果深入到硬件的话,计算机这块,心理学和哲学。人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。实用的角度上个人总是推荐python,总的来说,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。想学好上面说的这些,人工智能是一门极富挑战性的科学,有着众多的分支和方向,而人工智能的其他方向所需要的知识也各不相同,MATLAB之类。

  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。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化,概率论描述统计规律。

  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。

  需要大量的耐心与毅力的投入。毕竟需要的基础课过于庞大。对于人工智能学习而言,具有较强的算法实现能力(好事情是从科研的角度上这往往是对matlab的要求)。而统计学习又在机器学习领域占据了大半河山。现在人工智能领域最炙手可热的领域可能还是机器学习,需要掌握至少一门编程语言,事实上,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。