學(xué)ai要什么(學(xué)習人工智能AI需要哪些知識?)
1.學(xué)習人工智能AI需要哪些知識?
人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時(shí)我們會(huì )要考慮什么是人力所能及制造的，或著(zhù)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”就是通常意義下的人工系統。
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（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無(wú)意識的思維（unconscious_mind）等等問(wèn)題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀(guān)點(diǎn)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構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人的智能本身的研究。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題。
人工智能目前在計算機領(lǐng)域內，得到了愈加廣泛的重視。并在機器人，經(jīng)濟政治決策，控制系統，仿真系統中得到應用--機器視覺(jué)：指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專(zhuān)家系統等。
人工智能（Artificial Intelligence）是研究解釋和模擬人類(lèi)智能、智能行為及其規律的一門(mén)學(xué)科。其主要任務(wù)是建立智能信息處理理論，進(jìn)而設計可以展現某些近似于人類(lèi)智能行為的計算系統。AI作為計算機科學(xué)的一個(gè)重要分支和計算機應用的一個(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(chēng)為20世紀三大尖端科技。
人工智能學(xué)科研究的主要內容包括：知識表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機器學(xué)習和知識獲取、知識處理系統、自然語(yǔ)言理解、計算機視覺(jué)、智能機器人、自動(dòng)程序設計等方面。
知識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，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調推理、定性推理就是從不同角度來(lái)表達常識和處理常識的。
問(wèn)題求解中的自動(dòng)推理是知識的使用過(guò)程，由于有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。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。結構化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要，近幾年來(lái)提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類(lèi)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(zhù)問(wèn)題求解的一個(gè)推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關(guān)系。可分為無(wú)信息導引的盲目搜索和利用經(jīng)驗知識導引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識常由啟發(fā)式函數來(lái)表示，啟發(fā)式知識利用得越充分，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(kāi)始注意那些具有百萬(wàn)節點(diǎn)的超大規模的搜索問(wèn)題。
機器學(xué)習是人工智能的另一重要課題。機器學(xué)習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過(guò)程，按照學(xué)習機制的不同，主要有歸納學(xué)習、分析學(xué)習、連接機制學(xué)習和遺傳學(xué)習等。
知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時(shí)，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問(wèn)題求解時(shí)，規定使用知識的基本方法和策略，推理過(guò)程中為記錄結果或通信需設數據庫或采用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領(lǐng)域（如醫療診斷）的專(zhuān)家知識，則這樣的知識系統稱(chēng)為專(zhuān)家系統。為適應復雜問(wèn)題的求解需要，單一的專(zhuān)家系統向多主體的分布式人工智能系統發(fā)展，這時(shí)知識共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現和處理將是研究的關(guān)鍵問(wèn)題。
人工智能是人類(lèi)設計創(chuàng )造出來(lái)的，它們的存在無(wú)疑為人類(lèi)現在和將來(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，以為人類(lèi)造福為福祉，那就是有利的。
但可能對人的就業(yè)要求會(huì )更高，也可能使得一部分人的工作因為被人工只能替代而造成事業(yè)。
2.學(xué)習人工智能AI需要哪些知識?
需要數學(xué)基礎：高等數學(xué)，線(xiàn)性代數，概率論數理統計和隨機過(guò)程，離散數學(xué)，數值分析。
數學(xué)基礎知識蘊含著(zhù)處理智能問(wèn)題的基本思想與方法，也是理解復雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數學(xué)基礎知識。
線(xiàn)性代數將研究對象形式化，概率論描述統計規律。需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，支持向量機，遺傳算法等等算法；當然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環(huán)境導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(mén)編程語(yǔ)言，比如C語(yǔ)言，MATLAB之類(lèi)。畢竟算法的實(shí)現還是要編程的；如果深入到硬件的話(huà)，一些電類(lèi)基礎課必不可少。
拓展資料：人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。
人工智能是計算機科學(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(lèi)智能相似的方式做出反應的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語(yǔ)言識別、圖像識別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì )是人類(lèi)智慧的“容器”。
人工智能可以對人的意識、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(mén)極富挑戰性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，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，如機器學(xué)習，計算機視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復雜工作。
但不同的時(shí)代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語(yǔ)”。
參考資料：百度百科—人工智能：計算機科學(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)嚴格限制的，高度簡(jiǎn)化的EPS子集。AI代表Adobe Illustrator。
在準備學(xué)習AI之前，可以先在網(wǎng)上學(xué)習一些基本的基礎理論知識，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，也可以看一些網(wǎng)課進(jìn)行學(xué)習鞏固。此外，要想真正學(xué)好AI的話(huà)，就要給自己制定好一個(gè)目標，并且堅持耐心下來(lái)進(jìn)行學(xué)習，不要半途而廢。
4.學(xué)習人工智能要準備哪些基礎知識?
需要必備的知識有： 1、線(xiàn)性代數：如何將研究對象形式化？ 2、概率論：如何描述統計規律？ 3、數理統計：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)現抽象推理？ 7、線(xiàn)性代數：如何將研究對象形式化？人工智能簡(jiǎn)介： 1、人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。
2、它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能涉及的學(xué)科： 哲學(xué)和認知科學(xué)，數學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計算機科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)，社會(huì )結構學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀(guān)。
5.請問(wèn)自學(xué)AI算法需要懂什么知識
首先你需要數學(xué)基礎：高等數學(xué)，線(xiàn)性代數，概率論數理統計和隨機過(guò)程，離散數學(xué)，數值分析
其次需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，支持向量機，遺傳算法等等算法；當然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環(huán)境導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(mén)編程語(yǔ)言，畢竟算法的實(shí)現還是要編程的；如果深入到硬件的話(huà)，一些電類(lèi)基礎課必不可少；
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，畢竟需要的基礎課過(guò)于龐大。
6.人工智能專(zhuān)業(yè)需要學(xué)習什么知識
1.基礎數學(xué)知識：線(xiàn)性代數、概率論、統計學(xué)、圖論；2.基礎計算機知識：操作系統、linux、網(wǎng)絡(luò )、編譯原理、數據結構、數據庫；3.編程語(yǔ)言基礎：C/C++、Python、Java;4.人工智能基礎知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類(lèi)器、等算法的特性、性質(zhì)、和其他算法對比的區別等內容；5.工具基礎知識：opencv、matlab、caffe等。
我們知道，目前國家也相繼出臺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)習就越有就業(yè)優(yōu)勢。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)，對于人工智能人才的需求量都非常大。
人工智能是計算機科學(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(lèi)智能相似的方式做出反應的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語(yǔ)言識別、圖像識別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì )是人類(lèi)智慧的“容器”。
目前來(lái)看，現在學(xué)習人工智能是一個(gè)很好的時(shí)機！學(xué)習人工智能，就來(lái)北京尚學(xué)堂。
