1.學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí)

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(shí)（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無(wú)意識(shí)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(rèn)同的觀點(diǎn)。

但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)構(gòu)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(duì)人的智能本身的研究。

其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。人工智能目前在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。

并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用--機(jī)器視覺(jué)：指紋識(shí)別，人臉識(shí)別，視網(wǎng)膜識(shí)別，虹膜識(shí)別，掌紋識(shí)別，專家系統(tǒng)等。人工智能（Artificial Intelligence）是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學(xué)科。

其主要任務(wù)是建立智能信息處理理論，進(jìn)而設(shè)計(jì)可以展現(xiàn)某些近似于人類智能行為的計(jì)算系統(tǒng)。AI作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支和計(jì)算機(jī)應(yīng)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)一起被稱為20世紀(jì)三大尖端科技。

人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。知識(shí)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(shí)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(shí)，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來(lái)表達(dá)常識(shí)和處理常識(shí)的。

問(wèn)題求解中的自動(dòng)推理是知識(shí)的使用過(guò)程，由于有多種知識(shí)表示方法，相應(yīng)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(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。

由于知識(shí)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(jī)制推理、類比推理、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，搜索策略決定著問(wèn)題求解的一個(gè)推理步驟中知識(shí)被使用的優(yōu)先關(guān)系。

可分為無(wú)信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識(shí)常由啟發(fā)式函數(shù)來(lái)表示，啟發(fā)式知識(shí)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(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問(wèn)題。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識(shí)表示意義下獲取新知識(shí)的過(guò)程，按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。

知識(shí)處理系統(tǒng)主要由知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)組成。知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)系統(tǒng)所需要的知識(shí)，當(dāng)知識(shí)量較大而又有多種表示方法時(shí)，知識(shí)的合理組織與管理是重要的。

推理機(jī)在問(wèn)題求解時(shí)，規(guī)定使用知識(shí)的基本方法和策略，推理過(guò)程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)或采用黑板機(jī)制。如果在知識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)的是某一領(lǐng)域（如醫(yī)療診斷）的專家知識(shí)，則這樣的知識(shí)系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。

為適應(yīng)復(fù)雜問(wèn)題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時(shí)知識(shí)共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問(wèn)題。

2.學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí)

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(shí)（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無(wú)意識(shí)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(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)構(gòu)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(duì)人的智能本身的研究。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。

人工智能目前在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用--機(jī)器視覺(jué)：指紋識(shí)別，人臉識(shí)別，視網(wǎng)膜識(shí)別，虹膜識(shí)別，掌紋識(shí)別，專家系統(tǒng)等。

人工智能（Artificial Intelligence）是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學(xué)科。其主要任務(wù)是建立智能信息處理理論，進(jìn)而設(shè)計(jì)可以展現(xiàn)某些近似于人類智能行為的計(jì)算系統(tǒng)。AI作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支和計(jì)算機(jī)應(yīng)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)一起被稱為20世紀(jì)三大尖端科技。

人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。

知識(shí)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(shí)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(shí)，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來(lái)表達(dá)常識(shí)和處理常識(shí)的。

問(wèn)題求解中的自動(dòng)推理是知識(shí)的使用過(guò)程，由于有多種知識(shí)表示方法，相應(yīng)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(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識(shí)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(jī)制推理、類比推理、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，搜索策略決定著問(wèn)題求解的一個(gè)推理步驟中知識(shí)被使用的優(yōu)先關(guān)系?？煞譃闊o(wú)信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識(shí)常由啟發(fā)式函數(shù)來(lái)表示，啟發(fā)式知識(shí)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(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問(wèn)題。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識(shí)表示意義下獲取新知識(shí)的過(guò)程，按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。

知識(shí)處理系統(tǒng)主要由知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)組成。知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)系統(tǒng)所需要的知識(shí)，當(dāng)知識(shí)量較大而又有多種表示方法時(shí)，知識(shí)的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問(wèn)題求解時(shí)，規(guī)定使用知識(shí)的基本方法和策略，推理過(guò)程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)或采用黑板機(jī)制。如果在知識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)的是某一領(lǐng)域（如醫(yī)療診斷）的專家知識(shí)，則這樣的知識(shí)系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問(wèn)題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時(shí)知識(shí)共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問(wèn)題。

3.計(jì)算機(jī)中經(jīng)常提到的AI可能指哪種技術(shù)

AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。

“人工智能”一詞最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展。

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，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(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)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(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。

但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來(lái)是要人腦來(lái)承擔(dān)的， 現(xiàn)在計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算， 而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確， 因之當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”， 可見(jiàn)復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的， 人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。

它一方面不斷獲得新的進(jìn)展， 一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)， 人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。

除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外， 人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。 人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。

知識(shí)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(shí)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(shí)，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來(lái)表達(dá)常識(shí)和處理常識(shí)的。 問(wèn)題求解中的自動(dòng)推理是知識(shí)的使用過(guò)程，由于有多種知識(shí)表示方法，相應(yīng)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(chǔ)。

結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識(shí)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(jī)制推理、類比推理、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，搜索策略決定著問(wèn)題求解的一個(gè)推理步驟中知識(shí)被使用的優(yōu)先關(guān)系?？煞譃闊o(wú)信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。

啟發(fā)式知識(shí)常由啟發(fā)式函數(shù)來(lái)表示，啟發(fā)式知識(shí)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(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問(wèn)題。 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。

機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識(shí)表示意義下獲取新知識(shí)的過(guò)程，按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。 知識(shí)處理系統(tǒng)主要由知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)組成。

知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)系統(tǒng)所需要的知識(shí)，當(dāng)知識(shí)量較大而又有多種表示方法時(shí)，知識(shí)的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問(wèn)題求解時(shí)，規(guī)定使用知識(shí)的基本方法和策略，推理過(guò)程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)或采用黑板機(jī)制。

如果在知識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)的是某一領(lǐng)域（如醫(yī)療診斷）的專家知識(shí)，則這樣的知識(shí)系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問(wèn)題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時(shí)知識(shí)共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問(wèn)題。

一、人工智能的歷史 人工智能（AI）是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，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(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠象人一樣思考。

這可是不是一個(gè)容易的事情。 如果希望做出一臺(tái)能夠思考的機(jī)器，那就必須知識(shí)什么是思考，更進(jìn)一步講就是什么是智慧，它的表現(xiàn)是什么，你可以說(shuō)科學(xué)家有智慧，可你決不會(huì)說(shuō)一個(gè)路人什么也不會(huì)，沒(méi)有知識(shí)，你同樣不敢說(shuō)一個(gè)孩子沒(méi)有智慧，可對(duì)于機(jī)器你就不敢說(shuō)它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我們說(shuō)的話，我們做的事情，我們的想法如同泉水一樣從大腦中流出，如此自然，可是機(jī)器能夠嗎，那么什么樣的機(jī)器才是智慧的呢？科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車，火車，飛機(jī)，收音機(jī)等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也僅僅知道這個(gè)裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的器官，我們對(duì)這個(gè)東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。

在定義智慧時(shí)，英國(guó)科學(xué)家圖靈做出了貢獻(xiàn)，如果一臺(tái)機(jī)器能夠通過(guò)稱之為圖靈實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)，那它就是智慧的，圖靈實(shí)驗(yàn)的本質(zhì) 就是讓人在不看外型的情況下不能區(qū)別是機(jī)器的行為還是人的行為時(shí)，這個(gè)機(jī)器就是智慧的。不要以為圖靈只做出這一點(diǎn)貢獻(xiàn)就會(huì)名垂表史，如果你是學(xué)計(jì)算機(jī)的就會(huì)知道，對(duì)于計(jì)算機(jī)人士而言，獲得圖靈獎(jiǎng)就等于物理學(xué)家獲得諾貝爾獎(jiǎng)一樣，圖靈在理論上奠定了計(jì)算機(jī)產(chǎn)生的基礎(chǔ)，沒(méi)有他的杰出。

4.[轉(zhuǎn)載]AI是什么

AI是Illustrator的簡(jiǎn)稱 Illustrator是美國(guó)ADOBE（奧多比）公司推出的專業(yè)矢量繪圖工具，是出版、多媒體和在線圖像的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)矢量插畫軟件。Illustrator是由Adobe公司出品，英文全稱是Adobe Systems Inc，始創(chuàng)于 1982 年，是廣告、印刷、出版和Web領(lǐng)域首屈一指的圖形設(shè)計(jì)、出版和成像軟件設(shè)計(jì)公司，同時(shí)也是世界上第二大桌面軟件公司。公司為圖形設(shè)計(jì)人員、專業(yè)出版人員、文檔處理機(jī)構(gòu)和Web設(shè)計(jì)人員，以及商業(yè)用戶和消費(fèi)者提供了首屈一指的軟件。使用 Adobe 的軟件，用戶可以設(shè)計(jì)、出版和制作具有精彩視覺(jué)效果的圖像和文件。 AI常見(jiàn)問(wèn)題小竅門！1、在AI中，有沒(méi)有和CD一樣的調(diào)整文字間距的快捷鍵呀？

答：a.先畫個(gè)圓角矩形，用“直接選擇工具”選中這個(gè)角上的兩個(gè)點(diǎn)；

b.選中后執(zhí)行“自由變換（E鍵）”，把鼠標(biāo)放在需要調(diào)整角的“對(duì)角”上。

c.在出現(xiàn)雙向箭頭時(shí)，拖動(dòng)到想要的效果時(shí)放開(kāi)鼠標(biāo)。

答：AI沒(méi)有分頁(yè)功能，但在新建文件時(shí)你在畫板數(shù)量那里填你需要的頁(yè)面就好了；

可以安裝MultiPage(AI的多頁(yè)插件)或?qū)⒍鄠€(gè)跨頁(yè)平均分布在一個(gè)頁(yè)面上。

答：a.對(duì)文字對(duì)象應(yīng)用：效果--路徑--輪廓化對(duì)象；

b.Shift+F7打開(kāi)對(duì)齊面板，點(diǎn)右上角小三角，打開(kāi)菜單，勾選“使用預(yù)覽邊界”

這樣，就可以讓文字對(duì)象絕對(duì)的以實(shí)際邊界進(jìn)行對(duì)齊分布了！

答：在AI中選中對(duì)象執(zhí)行—對(duì)象—編組（或鎖定、隱藏）。

Ctrl+G Q組 Ctrl+2 鎖定 ctrl+3 隱藏

答：選中兩個(gè)物件，打開(kāi)透明面板，右上角的小三角形，選中創(chuàng)建不透明蒙板。

答：a.把你需要出血的漸變圖形對(duì)象“復(fù)制”一個(gè)原位粘貼，并隱藏、鎖定。

b.選中原漸變，執(zhí)行—對(duì)象—擴(kuò)展，可以看出變成了一條條的色塊。

c.F7回到圖層面板把最靠邊的留下，其他的都刪掉。

答：選中段落文本執(zhí)行—對(duì)象—拼合透明度—取消編組。

答：AI里面有四種畫筆，選擇圖形，單擊畫筆面板中的新建按鈕?；蛑苯油系疆嫻P面板中去。

書法畫筆直接單擊新建按鈕。

答：在用AI時(shí)選中一個(gè)物體后，按鍵盤上的逗號(hào)、句號(hào)、問(wèn)號(hào)鍵可以分別填充AI工具箱下方的三種填充類型，即實(shí)色填充、漸變填充、無(wú)填充。

5.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(wú)窮挑戰(zhàn)和樂(lè)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。

6.請(qǐng)問(wèn)自學(xué)AI算法需要懂什么知識(shí)

首先你需要數(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(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)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(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，比如你要讓機(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；

然后，需要掌握至少一門編程語(yǔ)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(guò)于龐大。