1.研究人工智能的知識(shí)需要哪些基礎(chǔ)知識(shí)

人工智能是一個(gè)包含很多學(xué)科的交叉學(xué)科，你需要了解計(jì)算機(jī)的知識(shí)、信息論、控制論、圖論、心理學(xué)、生物學(xué)、熱力學(xué)，你要有一定的哲學(xué)基礎(chǔ)，有科學(xué)方法論作保障。

這些學(xué)科的每一門都是博大精深的，但同時(shí)很多事物都是相通的，你學(xué)了很多知識(shí)有了一定的基礎(chǔ)的時(shí)候再看相關(guān)知識(shí)就會(huì)觸類旁通，很容易。在這中間關(guān)鍵是要有自己的思考，不能人云亦云，畢竟人工智能是一個(gè)正在發(fā)展并具有無窮挑戰(zhàn)和樂趣的學(xué)科，如果你對(duì)人工智能感興趣，那歡迎到百度的人工智能吧做客，那里有對(duì)人工智能豐富而深刻的討論。

2.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。

3.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；3.編程語言基礎(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、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，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，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。

目前來看，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，就來北京尚學(xué)堂。

4.人工智能都學(xué)習(xí)哪些方面的知識(shí)

基于人工智能的發(fā)展優(yōu)勢(shì)，很多小伙伴都想要在這個(gè)領(lǐng)域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。本文分享一下人工智能入門的三道屏障。

門檻一、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

我們應(yīng)該了解過，無論對(duì)于大數(shù)據(jù)還是對(duì)于人工智能而言，其實(shí)核心就是數(shù)據(jù)，通過整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)的，所以數(shù)學(xué)成為了人工智能入門的必修課程！

數(shù)學(xué)技術(shù)知識(shí)可以分為三大學(xué)科來學(xué)習(xí)：

1、線性代數(shù)，非常重要，模型計(jì)算全靠它~一定要復(fù)習(xí)扎實(shí)，如果平常不用可能忘的比較多；

2、高數(shù)+概率，這倆只要掌握基礎(chǔ)就行了，比如積分和求導(dǎo)、各種分布、參數(shù)估計(jì)等等。

提到概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的重要性，因?yàn)閏s229中幾乎所有算法的推演都是從參數(shù)估計(jì)及其在概率模型中的意義起手的，參數(shù)的更新規(guī)則具有概率上的可解釋性。對(duì)于算法的設(shè)計(jì)和改進(jìn)工作，概統(tǒng)是核心課程，沒有之一。當(dāng)拿到現(xiàn)成的算法時(shí)，僅需要概率基礎(chǔ)知識(shí)就能看懂，然后需要比較多的線代知識(shí)才能讓模型高效的跑起來。

3、統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)基礎(chǔ)

回歸分析（線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維）

聚類分析（K-Means）

分布（正態(tài)分布、t分布、密度函數(shù)）

指標(biāo)（協(xié)方差、ROC曲線、AUC、變異系數(shù)、F1-Score）

顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)、z檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)）

A/B測(cè)試

門檻二、英語水平

我這里說的英語，不是說的是英語四六級(jí)，我們都知道計(jì)算機(jī)起源于國外，很多有價(jià)值的文獻(xiàn)都是來自國外，所以想要在人工智能方向有所成就，還是要讀一些外文文獻(xiàn)的，所以要達(dá)到能夠讀懂外文文獻(xiàn)的英語水平。

門檻三、編程技術(shù)

首先作為一個(gè)普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應(yīng)該是必不可少的，其中 Python 需要重點(diǎn)關(guān)注爬蟲、數(shù)值計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)用。

人工智能入門的三道門檻，都是一些必備的基礎(chǔ)知識(shí)，所以不要嫌麻煩，打好基礎(chǔ)很關(guān)鍵！.

5.自學(xué)人工智能需要學(xué)那些專業(yè)知識(shí)

一、人工智能是一個(gè)綜合學(xué)科，如樓上所說。

而其本身又分為多個(gè)方面如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器視覺、機(jī)器人等。一個(gè)人想自學(xué)所有人工智能方面并不是很容易的一件事。

對(duì)于你想知道人工智能在編程方面需要多深的要求。怎么說好呢?zé)o論C++還是匯編他都是一門語言主要會(huì)靈活運(yùn)用。

大多機(jī)器人仿真都用的混合編程模式，也就是運(yùn)用多種編程軟件及語言組合使用。之所以這樣是為了彌補(bǔ)語言間的不足。

prolog在邏輯演繹方面比突出。C++在硬件接口及windos銜接方面比較突出，MATLAB在數(shù)學(xué)模型計(jì)算方面比較突出。

如果單學(xué)人工智能算法的話prolog足以，如果想開發(fā)機(jī)器仿真程序的話VC++ MATLAB應(yīng)該多學(xué)習(xí)點(diǎn)。對(duì)于你想買什么書學(xué)習(xí)。

我只能對(duì)我看過的書給你介紹一下，你再自己酌量一下。 1.人工智能算法方面：《人工智能及其應(yīng)用》第三版、人工智能與知識(shí)工程。

這兩本感覺買一本就可以了。第一本感覺能簡單并且全面點(diǎn)。

這類書其實(shí)很多可是。大多內(nèi)容都是重復(fù)的所以買一到兩本即可。

2.機(jī)器視覺算法方面：《機(jī)器視覺算法與應(yīng)用》這本書講的大多都是工業(yè)化生產(chǎn)中機(jī)器視覺應(yīng)用。從內(nèi)容來說并不是很簡單，建議不要當(dāng)入門教材來學(xué)習(xí)。

3.機(jī)器人方面：新版《機(jī)器人技術(shù)手冊(cè)》日譯的書，可能這是我當(dāng)初在當(dāng)當(dāng)網(wǎng)里找到唯一一本比較全面實(shí)用的機(jī)器人方面的書。這本書由基礎(chǔ)到應(yīng)用以及一些機(jī)器人實(shí)際問題上講述得很全面。

強(qiáng)烈建議買一本。 二、學(xué)習(xí)人工智能AI需要下列最基礎(chǔ)的知識(shí)： 1.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)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。

2.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。 3.需要掌握至少一門編程語言，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)課過于龐大。

6.求關(guān)于人工智能知識(shí)入門

1.首先選擇一門語言 比如：Python、R, 2.再其他的就是你選擇一個(gè)方向 比如： 3.就是一個(gè)系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)對(duì)你學(xué)完后的一個(gè)目的 第一階段：Python工具庫實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)安排：2周快速入門Python語言，掌握機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘必備Python庫，全稱代碼實(shí)戰(zhàn)！使用 notebook 一步步分模塊演示 Python 必備基礎(chǔ)功能。

詳細(xì)介紹與演 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)必備四大庫為后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘打下基礎(chǔ)，全程通俗解讀，代碼實(shí)戰(zhàn)！ 第二階段：Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲第三階段：機(jī)器學(xué)習(xí)入門篇第四階段：機(jī)器學(xué)習(xí)提升篇第五階段：數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)第六階段：深度學(xué)習(xí)-網(wǎng)絡(luò)與框架篇第七階段：深度學(xué)習(xí)-項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)篇選修1:Python數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)分析選修2:Python Web框架Flask實(shí)戰(zhàn)系列其他的就是是否你有基礎(chǔ)，高數(shù)、英語、編程基礎(chǔ)，估計(jì)你問這個(gè)問題是沒有任何的編程基礎(chǔ)的，想學(xué)，是否有決心和恒心來長期的學(xué)習(xí)，畢竟這是一個(gè)抉擇，說不定以后你就從事這個(gè)行業(yè)了，碼字結(jié)束?。?。

7.學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí)

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)?，F(xiàn)在，人工智能已經(jīng)走進(jìn)了我們的生活，想加入到這個(gè)行業(yè)中來？如何開發(fā)人工智能？當(dāng)然是掌握這門技術(shù)啊。

那么，大家需要掌握哪些內(nèi)容？在百戰(zhàn)程序員官網(wǎng)有大量免費(fèi)的學(xué)習(xí)資料給大家學(xué)習(xí)。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；3.編程語言基礎(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、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，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，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。

目前來看，現(xiàn)在學(xué)習(xí)人工智能是一個(gè)很好的時(shí)機(jī)。