1.學(xué)習(xí)人工智能要準(zhǔn)備哪些基礎(chǔ)知識

需要必備的知識有： 1、線性代數(shù)：如何將研究對象形式化？ 2、概率論：如何描述統(tǒng)計規(guī)律？ 3、數(shù)理統(tǒng)計：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)，計算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)，社會結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。

2.想進(jìn)入人工智能領(lǐng)域,該學(xué)習(xí)哪些東西

當(dāng)前學(xué)習(xí)人工智能是不錯的選擇，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，整個行業(yè)領(lǐng)域會釋放出大量的相關(guān)人才需求。

學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)通常要根據(jù)自身的知識基礎(chǔ)來選擇一個學(xué)習(xí)切入點(diǎn)，對于初學(xué)者來說，可以按照三個階段來學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)，分別是基礎(chǔ)知識階段、人工智能平臺階段和實(shí)踐階段。想學(xué)好人工智能，這些一定要學(xué)好1. 機(jī)器學(xué)習(xí)首先要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。

在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法理論同時，建議大家使用scikit-learn 這個python 機(jī)器學(xué)習(xí)的庫，試著完成一些小項(xiàng)目。同時關(guān)注一下能否各種算法結(jié)合使用來提高預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率。

在學(xué)習(xí)的過程中不必強(qiáng)求自己能夠完全掌握各種算法推導(dǎo)，抓住重點(diǎn)理解算法，然后把算法用起來才是王道。掌握一種編程工具，比如說 PyCharm 或者 Jupyter Notebook，當(dāng)然工具掌握不難，大約只需要 30 分鐘。

2. 深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今非常熱門的一個領(lǐng)域，是機(jī)器學(xué)習(xí)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的延申，是把機(jī)器學(xué)習(xí) 的擬人更加發(fā)揚(yáng)光大的領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)工程師也是各大公司需要的人才。

學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)可以從 Google 開源的 tensorflow 框架開始學(xué)習(xí)如何完成 DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的構(gòu)建以及應(yīng)用。然后還是使用 tensorflow 框架來學(xué)習(xí)如何完成 CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的構(gòu)建以及應(yīng)用。

最后來使用 tensorflow 框架來學(xué)習(xí)如何完成 RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的構(gòu)建以及應(yīng)用。3. Python 數(shù)據(jù)分析模塊Python 當(dāng)今作為數(shù)據(jù)科學(xué)的第一語言，熟練掌握 numpy、scipy、pandas、matplotlib 等數(shù)據(jù)分析的模塊不光是作為數(shù)據(jù)分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認(rèn)為自己的 python 語言掌握的不夠熟練，可以從學(xué)習(xí)這些基礎(chǔ)的模塊開始，來鍛煉自己。

因?yàn)?scikit-learn 機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫是基于 numpy、scipy、matplotlib 開發(fā)的，所以大家掌握好了這些基礎(chǔ)庫，對于分析別人封裝的算法源代碼，甚至日后自己開發(fā)一些算法也 有了可能性。4. Spark MLlib 機(jī)器學(xué)習(xí)庫如果說當(dāng)今有什么是算法工程師的加分項(xiàng)，那么分布式計算框架 Spark 中算法庫MLlib 就是一個，如果想掌握 Spark MLlib首先需要會使用 spark 計算框架， 建議大家還是使用python 語言通過 pyspark 來學(xué)習(xí)，在掌握了前面的機(jī)器學(xué)習(xí)部分后，這里再來學(xué)習(xí)里面的算法使用將變得異常容易。

5. 做一個人工智能項(xiàng)目學(xué)了這么多，也做了一些小項(xiàng)目，最后一定要做一些個大項(xiàng)目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領(lǐng)域的譬如醫(yī)療圖像識別、人臉識別、自動聊天機(jī)器人、推薦系統(tǒng)、用戶畫 像等的大項(xiàng)目才是企業(yè)很需要的經(jīng)驗(yàn)。

可以將理論結(jié)合實(shí)際的運(yùn)用也是成為高手的必經(jīng)之路， 也是在企業(yè)工作所需要的能力。6. 數(shù)學(xué)數(shù)學(xué)是一個誤區(qū)，很多人說自己的數(shù)學(xué)不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司里面的算法工程師誰又敢說自己的數(shù)學(xué)真的好？數(shù)學(xué)是在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)階段算法推導(dǎo)用的到的，但是這里的推導(dǎo)你又不需要非要一步步扣數(shù)學(xué)計算過程，舉個例子，2+2=4， 那么數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是 1+1=2，但是咱們需要證明 1+1=2 嗎？不需要，對吧，所以在機(jī)器學(xué)習(xí)階段算法推導(dǎo)這里更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導(dǎo)理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導(dǎo)，又何須非自己沒頭緒的補(bǔ)數(shù)學(xué)然后走那個彎路呢？。

3.學(xué)習(xí)人工智能怎么入門

想要學(xué)習(xí)人工智應(yīng)該怎么入門：業(yè)余愛好的話，最好把算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)學(xué)好，這是基礎(chǔ)，最好有良好的編程水平，多思考什么才是智能這個問題，對實(shí)際的一些問題或者經(jīng)典的問題提出自己的解法，然后去實(shí)現(xiàn)，逐漸地就會找到自己對人工智能的理解。

一、有關(guān)人工智能的介紹：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)。

人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，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、語言識別、圖像識別、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，將會是人類智慧的“容器”，也可能超過人的智能。

二、研究價值：例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔(dān)的，如今計算機(jī)不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確，因此當(dāng)代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(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)也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。

通常，“機(jī)器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計學(xué)”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學(xué)學(xué)科。

這類“機(jī)器學(xué)習(xí)”對“經(jīng)驗(yàn)”的依賴性很強(qiáng)。計算機(jī)需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗(yàn)中獲取知識，學(xué)習(xí)策略，在遇到類似的問題時，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)知識解決問題并積累新的經(jīng)驗(yàn)，就像普通人一樣。

我們可以將這樣的學(xué)習(xí)方式稱之為“連續(xù)型學(xué)習(xí)”。但人類除了會從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)之外，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學(xué)習(xí)”。

這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機(jī)最難學(xué)會的就是“頓悟”。

或者再嚴(yán)格一些來說，計算機(jī)在學(xué)習(xí)和“實(shí)踐”方面難以學(xué)會“不依賴于量變的質(zhì)變”，很難從一種“質(zhì)”直接到另一種“質(zhì)”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因?yàn)槿绱耍@里的“實(shí)踐”并非同人類一樣的實(shí)踐。

人類的實(shí)踐過程同時包括經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)造。這是智能化研究者夢寐以求的東西。

4.人工智能怎么學(xué)習(xí)

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

人工智能學(xué)習(xí)路線最新版本在此奉上：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)計和隨機(jī)過程，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；算法很多需要時間的積累。然后，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，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。

剛才提到的這些學(xué)科的每一門都是博大精深的，但同時很多事物都是相通的，你學(xué)了很多知識有了一定的基礎(chǔ)的時候再看相關(guān)知識就會觸類旁通，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，人工智能是一個正在發(fā)展并具有無窮挑戰(zhàn)和樂趣的學(xué)科。人工智能的首選語言是Python，因此大家一定要學(xué)好Python語言。

人工智能學(xué)習(xí)的重點(diǎn)是機(jī)器學(xué)習(xí)：1、斯坦福大學(xué)公開課 ：機(jī)器學(xué)習(xí)課程2、數(shù)據(jù)分析競賽kaggle3、Deep learning-author Joshua Bengio機(jī)器學(xué)習(xí)書單python實(shí)戰(zhàn)編程1、Python for Data Analysis2、SciPy and NumPy3、Machine Learning for Hackers4、Machine Learning in Action。

5.我想學(xué)習(xí)人工智能,我應(yīng)該具備一些什么知識

如果你只是學(xué)習(xí)人工智能的話，不大需要學(xué)習(xí)電子方面的東西，除非你是研究機(jī)電一體化，或者是機(jī)器人方面的，如果只是研究智能算法，頂多學(xué)習(xí)一門編程語言，并熟悉下算法及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)學(xué)起碼有一定基礎(chǔ)，其他么生物學(xué)有一定了解就行。人工智能大部分領(lǐng)域都是在研究智能算法，也就是如何用算法來實(shí)現(xiàn)智能。

你真的想學(xué)的話，可以先去買一本研究生或者大學(xué)關(guān)于人工智能方面的教材，參考一下，并且可以了解一下其設(shè)計知識，看自己側(cè)重于哪一方面，畢竟人工智能研究領(lǐng)域比較廣，側(cè)重點(diǎn)也不一樣。

最后出于個人給你提個醒，人工智能理論知識比較多實(shí)踐方面比較少，所以學(xué)起來挺枯燥的，所以你想學(xué)的話一定要有點(diǎn)心理準(zhǔn)備。

6.學(xué)習(xí)人工智能,需要什么數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

需要必備的知識有：1、線zhidao性代數(shù)：如何將研究對象形式化？2、概率論：如何描述統(tǒng)計規(guī)律？3、數(shù)理統(tǒng)計：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)展人的智能的版理論、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)，權(quán)數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)，社會結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。

7.在教育行業(yè),我們怎么利用人工智能

1.智能批改+自適應(yīng)學(xué)習(xí)智能批改+自適應(yīng)學(xué)習(xí)，主要應(yīng)用到圖像識別、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，從教師線上布置作業(yè)，到人工智能自動批改、生成學(xué)情報告和錯題集，而后對教師、家長和學(xué)生進(jìn)行反饋，并根據(jù)學(xué)生的學(xué)情進(jìn)行自適應(yīng)推薦習(xí)題。

北極星AI，就致力于為學(xué)校和老師開發(fā)自適應(yīng)教學(xué)的工具。他們的產(chǎn)品是一款集課件設(shè)計、課堂授課、實(shí)時反饋、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、智能測評、智能輔導(dǎo)等功能于一體的平臺。

2.教育機(jī)器人教育機(jī)器人主要是應(yīng)用于兒童早教和STEAM教育。通過語音識別、圖像識別、自然語言處理等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對兒童的陪伴和教育，達(dá)到寓教于樂的效果。

位于紐約的“CogniToys”在2015年推出了一款叫“Dino”的機(jī)器人，可以直接和孩子對話。這個機(jī)器人在聽到孩子的問題之后，可以自動連接網(wǎng)絡(luò)尋找答案，并且通過和孩子的交流逐漸學(xué)習(xí)和了解孩子的情緒和個性。

機(jī)器人和孩子交流得越多，對孩子的了解就越深，和孩子的對話也就越個性化，越貼近孩子的喜好。3.基于VR/AR的場景式教育將虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）運(yùn)用在教育中，課堂不再局限于小小的教室、黑板，而是整個宇宙。

很多家公司，包括互聯(lián)網(wǎng)巨頭谷歌和Facebook，都傾注了不小的精力研究如何將VR/AR應(yīng)用到教育中。位于愛爾蘭的“Immersive VR Education”就是一家專注于開發(fā)VR/AR教學(xué)內(nèi)容的公司。

他們的旗艦產(chǎn)品之一是“阿波羅11號 VR”，用戶只要帶上VR眼鏡，就可以“親身”體驗(yàn)阿波羅11號登月的整個過程。不用多解釋，這樣的經(jīng)歷一定比老師在課堂上苦口婆心說幾個小時的效果要好得多。

8.對人工智能很感興趣,打算學(xué)習(xí),請問需要什么數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

1.命題邏輯和謂詞邏輯 2.多值邏輯 3.概率論 4.模糊理論 數(shù)理邏輯、離散數(shù)學(xué)、微積分是絕對重要的。

人工智能有很多分支，從各分支的總和來看，幾乎所有的數(shù)學(xué)都是重要的。不過不論你將從事哪些分支的研究，有幾項(xiàng)始終是重要的：數(shù)理邏輯、離散數(shù)學(xué)、微積分。

對AI理論研究，需要很深的邏輯；象模態(tài)邏輯、時序邏輯等等非經(jīng)典邏輯，還需要范疇學(xué)。對傳統(tǒng)符號式機(jī)器學(xué)習(xí)，需要數(shù)理邏輯和離散數(shù)學(xué)、概率統(tǒng)計。

對連接主義機(jī)器學(xué)習(xí)，需要概率統(tǒng)計、微積分。對強(qiáng)化學(xué)習(xí)和Agent，需要邏輯和運(yùn)籌學(xué)。

祝你在學(xué)習(xí)中取得進(jìn)步。