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學習人工智能AI需要哪些知識?

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。數學基礎知識蘊含著處理智能問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歸根到底都建立在數學模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必備的數學基礎知識。線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:人工神經網絡,支持向量機,遺傳算法等等算法;當然還有各個領域需要的算法,比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時間的積累。

需要掌握至少壹門編程語言,比如C語言,MATLAB之類。畢竟算法的實現還是要編程的;如果深入到硬件的話,壹些電類基礎課必不可少。

人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的壹門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的壹個分支,它企圖了解智能的實質,並生產出壹種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智能從誕生以來,理論和技術日益成熟,應用領域也不斷擴大,可以設想,未來人工智能帶來的科技產品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能是壹門極富挑戰性的科學,從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學,它由不同的領域組成,如機器學習,計算機視覺等等,總的說來,人工智能研究的壹個主要目標是使機器能夠勝任壹些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、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”。

參考資料:

百度百科—人工智能:計算機科學的壹個分支

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