1樓：環球青藤
現階段人工智慧是乙個十分火熱的事物，火熱到什麼地步呢？火熱到很多高校都開始設立人工智慧方面的專業和課程，並且加大力度培養人工智慧人才，那麼人工智慧人才需要具備什麼樣的知識架構呢？人工智慧人才需要學習什麼知識呢？
下面我們就給大家介紹一下這個內容。
首先，人工智慧的學習需要高水平的人工智慧人才，而對人工智慧人才的要求就是需要數學基礎好、計算/軟體程式功底紮實、人工智慧專業知識全面。首先，無論是在抽象建模還是模型演算法分析設計環節，都需要依賴良好的數學基礎，因為人工智慧所面對的問題千變萬化，這導致了其所涉及的數學工具種類多樣。事實上，人工智慧的核心領域，即機器學習是電腦科學中對數學基礎要求最高的分支之一。
所以人工智慧對人才的有很多的要求。
其次就是複雜現實任務通常可以從多種角度進行抽象，而不同的抽象將導致巨大的差異。這就需要注意很多的問題，比如抽象出的問題是否可計算？從程式**的角度是否易實現？
從計算平台的角度是否便於高效處理？等等。要想回答一下這個問題就需要在演算法分析、程式設計、計算系統方面具備紮實的基礎。
事實上，對一些現代大型人工智慧程式而言，甚至連高維陣列的儲存順序都需做到優化，這如果沒有紮實的計算、軟體程式功底顯然是不行的。
最後，在我們解決現實的人工智慧應用任務時，往往同時涉及多種人工智慧專業知識，需有效進行融合發揮。因此，高水平的、能解決企業關鍵技術難題的人工智慧人才，必須具備全面的人工智慧專業知識。這些知識能夠方便我們理解人工智慧並能夠朝著更好的方向發展。
所以說，如果數學不好的同學那麼就需要考慮考慮資料自己究竟是否適合這個專業。
在最後需要提醒大家的是，學習人工智慧還是需要學習計算機、自動化、電子、軟體等內容。人工智慧所解決的問題都是充滿不確定性的複雜問題，這就需要很高的處理事務的能力，如果我們不擅長處理事情，並且不適應隨時隨地出現的不確定性工作，那也不適合這個行業，就不建議大家學習這個專業，希望這篇文章能夠給大家帶來參考價值。
2樓：江哥伴你學
人工智慧需要數學和英語嗎？
3樓：
最後，在我們解決現實的人工智慧應用任務時，往往同時涉及多種人工智慧專業知識，需有效進行融合發揮。因此，高水平的、能解決企業關鍵技術難題的人工智慧人才，必須具備全面的人工智慧專業知識。這些知識能夠方便我們理解人工智慧並能夠朝著更好的方向發展。
所以說，如果數學不好的同學那麼就需要考慮考慮資料自己究竟是否適合這個專業。
人工智慧專業需要學習什麼知識？
4樓：鄭州千鋒教育
一定的事實證明，python語言更適合初學者，python語言並不會讓初學者感到晦澀，它突破了傳統程式語言入門困難的語法屏障，初學者在學習python的同時，還能夠鍛鍊自己的邏輯思維，同時python也是入門人工智慧的首選語言。
學習程式設計並非那麼容易，有的人可能看完了python語法覺得特別簡單，但再往後看就懵了，因為到後期發現並不能學以致用，理論結合專案才是學好一門程式語言的關鍵。可以選擇報班入門，一般在2w左右，根據自己的實際需要實地了解，可以先在試聽之後，再選擇適合自己的。
5樓：top網域名稱
.top網域名稱給你解答：從事人工智慧，需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。
需要演算法的積累：人工神經網路，支援向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機械人自己在位置環境導航和建圖就需要研究slam;總之演算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門程式語言：畢竟演算法的實現還是要程式設計的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。
6樓：中國教育電視台
人工智慧專業主要學的是核心課程包括：數學、統計、計算機、自動化等，這些學科都屬於人工智慧專業的核心課程。
7樓：匿名使用者
人工智慧的方向有：計算機視覺（人臉識別、指紋識別、以圖搜圖、影象語義理解、目標識別等）、自然語言處理（問答系統、機器翻譯等）、知識工程（知識圖譜在個性化推薦、問答系統、語義搜尋等場景的應用）、語音識別（ai音箱）、移動機械人（slam、路徑規劃）、工業機械人（motion planning、3d視覺）等等；
8樓：郎夢雨
一般需要學習網路互聯技術，linux作業系統，c語言程式設計，mysql資料庫管理與應用，web前端開發，人工智慧導論，pyhton入門及提高，python核心程式設計。
9樓：重慶千鋒教育
課程階段一：python基礎
課程階段二：python高階
課程階段三：資料庫實戰開發
課程階段四：web前端開發
課程階段五：python爬蟲開發
課程階段六：django框架
課程階段七：雲計算平台
課程階段八：資料分析
課程階段九：人工智慧
千鋒人工智慧的課程推薦你去試試
10樓：
人工智慧專業主要學什麼？
11樓：陝西新華電腦學校
人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧是電腦科學的乙個分支，它企圖了解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，該領域的研究包括機械人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧型的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。
人工智慧不是人的智慧型，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧型。
人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧型的「容器」，也可能超過人的智慧型。
人工智慧的定義可以分為兩部分，即「 人工」和「 智慧型」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智慧型程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。
但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
學習人工智慧一般需要學習哪些內容？
12樓：尚學堂前端學院
首先說一下人工智慧這一領域具體的內容：
人工智慧(artificial intelligence)是研究解釋和模擬人類智慧型、智慧型行為及其規律的一門學科。其主要任務是建立智慧型資訊處理理論，進而設計可以展現某些近似於人類智慧型行為的計算系統。ai作為電腦科學的乙個重要分支和計算機應用的乙個廣闊的新領域，它同原子能技術，空間技術一起被稱為20世紀三大尖端科技。
人工智慧學科研究的主要內容包括：
知識表示、自動推理和搜尋方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智慧型機械人、自動程式設計等方面。
常識，自然為人們所關注，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表達常識和處理常識的。
問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由於有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過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效能推理是非演繹性的。由於知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連線機制推理、模擬推理、基於示例的推理、反繹推理和受限推理等。
搜尋是人工智慧的一種問題求解方法，搜尋策略決定著問題求解的乙個推理步驟中知識被使用的優先關係。可分為無資訊導引的盲目搜尋和利用經驗知識導引的啟發式搜尋。啟發式知識常由啟發式函式來表示，啟發式知識利用得越充分，求解問題的搜尋空間就越小。
典型的啟發式搜尋方法有a*、ao*演算法等。近幾年搜尋方法研究開始注意那些具有百萬節點的超大規模的搜尋問題。
機器學習是人工智慧的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連線機制學習和遺傳學習等。
知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫儲存系統所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通訊需設資料庫或採用黑板機制。
如果在知識庫中儲存的是某一領域(如醫療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統稱為專家系統。為適應複雜問題的求解需要，單一的專家系統向多主體的分布式人工智慧系統發展，這時知識共享、主體間的協作、矛盾的出現和處理將是研究的關鍵問題。
綜上所述，我們需要學習的內容如下：
需要數學基礎：
高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。
需要演算法的積累：
人工神經網路，支援向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機械人自己在位置環境導航和建圖就需要研究slam;總之演算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門程式語言，畢竟演算法的實現還是要程式設計的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。
13樓：
1) 認知ai （cognitive ai）認知計算是最受歡迎的乙個人工智慧分支，負責所有感覺「像人一樣」的互動。認知ai必須能夠輕鬆處理複雜性和二義性，同時還持續不斷地在資料探勘、nlp（自然語言處理）和智慧型自動化的經驗中學習。
現在人們越來越傾向於認為認知ai混合了人工智慧做出的最好決策和人類工作者們的決定，用以監督更棘手或不確定的事件。這可以幫助擴大人工智慧的適用性，並生成更快、更可靠的答案。
2) 機器學習ai （machine learning ai）機器學習（ml）ai是能在高速公路上自動駕駛你的特斯拉的那種人工智慧。它還處於電腦科學的前沿，但將來有望對日常工作場所產生極大的影響。機器學習是要在大資料中尋找一些「模式」，然後在沒有過多的人為解釋的情況下，用這些模式來**結果，而這些模式在普通的統計分析中是看不到的。
14樓：
一般需要學習網路互聯技術，linux作業系統，c語言程式設計，mysql資料庫管理與應用，web前端開發，人工智慧導論，pyhton入門及提高，python核心程式設計。
人工智慧需要學習哪些課程？
15樓：陽香羽
人工智慧的學習，簡單點來說，就是有3點，做到就相當於學會了人工智慧，然後找工作實習就可以了。
第一點學好數學知識
人工智慧就是電腦科學的乙個分支，不過也有借助其他計算機技術的時候，它和計算機的主要組成部分非常相似，差異的地方主要就是形態。它們都是硬體和軟體相配合，硬體就是實實在在可以看見，可以觸碰到的物品，而軟體則是在內部執行的，是一種可以對硬體進行控制，實現「智慧型」的程式。而軟體主要是經由程式設計來完成的。
程式設計就是一大堆的英文本母，被組合在一起，表達一種獨有的資訊，不過除了這些還會需要到數學知識，雖然在一些比較基礎的或者是簡單的程式上用的數學知識很少，不過隨著程式越複雜，用到的數學知識就會越多，比如邏輯思維、資料結構、演算法等等。
第二點學習程式語言
人工智慧程式語言有乙個共同的特點，那就是這些語言都是面向所要解決的問題、結合知識表示、完全脫離當代計算機的諾依曼結構特性而獨立設計的；它們又處於比面向過程的高階程式語言更高的抽象層次。因此，用這些語言編寫的程式，在現代計算機環境中，無論是解釋或編譯執行，往往效率很低。尤其當程式規模很大、很複雜時，將浪費大量系統資源(主要指處理機占用時間和儲存空間佔用量)，使系統效能下降到難以容忍的地步。
第三點實戰
理論知識只是理論知識和實際運用是兩回事，擁有再好的理論，不能實現在現實中，也是沒有用的，所以基礎知識學完後就需要進行實習了，把學來的知識在實際的案例中慢慢吸收一遍，會得到不一樣的理解。
什麼是人工智慧，人工智慧是什麼？
人工智慧 ai 是指可模仿人類智慧型來執行任務，並基於收集的資訊對自身進行迭代式改進的系統和機器。ai 就是與人類思考方式相似的電腦程式。ai 就是能遵照思維裡的邏輯規律進行思考的電腦程式。ai 就是與人類行為相似的電腦程式。ai 就是會學習的電腦程式。ai 就是根據對環境的感知，做出合理的行動，並...
哪些專業學習有關於人工智慧，學習人工智慧需要哪些學習哪些專業知識？
14年的問題。我回答一下吧。不知道樓主目前學習的怎麼樣了。目前學界的人工智慧和一般人 不從事人工智慧行業的人 意義上的 智慧型 還相差甚遠。主要應用有 推薦系統，計算機視覺，自然語言處理等。目前我國的大學學科設定裡面，最接近目前學術界意義的人工智慧專業是控制工程與科學下的 模式識別與智慧型系統。但是...