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人工智能要學(xué)硬件嗎（人工智能要學(xué)硬件嗎）

發(fā)布時間：2023-03-27 23:05:17 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1454 問大家

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本文目錄:

1、人工智能需要學(xué)習(xí)哪些課程？
2、人工智能需要什么基礎(chǔ)？
3、人工智能需要什么基礎(chǔ)？
4、學(xué)習(xí)人工智能要準(zhǔn)備哪些基礎(chǔ)知識？

人工智能要學(xué)硬件嗎（人工智能要學(xué)硬件嗎）

一、人工智能需要學(xué)習(xí)哪些課程？

人工智能的學(xué)習(xí)，簡單點來說，就是有3點，做到就相當(dāng)于學(xué)會了人工智能，然后找工作實習(xí)就可以了。

第一點學(xué)好數(shù)學(xué)知識

人工智能就是計算機科學(xué)的一個分支，不過也有借助其他計算機技術(shù)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(tài)。它們都是硬件和軟件相配合，硬件就是實實在在可以看見，可以觸碰到的物品，而軟件則是在內(nèi)部運行的，是一種可以對硬件進行控制，實現(xiàn)“智能”的程序。而軟件主要是經(jīng)由程序設(shè)計來完成的。

程序設(shè)計就是一大堆的英文字母，被組合在一起，表達一種獨有的信息，不過除了這些還會需要到數(shù)學(xué)知識，雖然在一些比較基礎(chǔ)的或者是簡單的程序上用的數(shù)學(xué)知識很少，不過隨著程序越復(fù)雜，用到的數(shù)學(xué)知識就會越多，比如邏輯思維、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法等等。

第二點學(xué)習(xí)編程語言

人工智能編程語言有一個共同的特點，那就是這些語言都是面向所要解決的問題、結(jié)合知識表示、完全脫離當(dāng)代計算機的諾依曼結(jié)構(gòu)特性而獨立設(shè)計的；它們又處于比面向過程的高級編程語言更高的抽象層次。因此，用這些語言編寫的程序，在現(xiàn)代計算機環(huán)境中，無論是解釋或編譯執(zhí)行，往往效率很低。尤其當(dāng)程序規(guī)模很大、很復(fù)雜時，將浪費大量系統(tǒng)資源(主要指處理機占用時間和存儲空間占用量)，使系統(tǒng)性能下降到難以容忍的地步。

第三點實戰(zhàn)

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(xiàn)在現(xiàn)實中，也是沒有用的，所以基礎(chǔ)知識學(xué)完后就需要進行實習(xí)了，把學(xué)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。

二、人工智能需要什么基礎(chǔ)？

人工智能包括五大核心技術(shù)：

1.計算機視覺：計算機視覺技術(shù)運用由圖像處理操作及機器學(xué)習(xí)等技術(shù)所組成的序列來將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)。

2.機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)模式，模式一旦被發(fā)現(xiàn)便可以做預(yù)測，處理的數(shù)據(jù)越多，預(yù)測也會越準(zhǔn)確。

3.自然語言處理：對自然語言文本的處理是指計算機擁有的與人類類似的對文本進行處理的能力。例如自動識別文檔中被提及的人物、地點等，或?qū)⒑贤械臈l款提取出來制作成表。

4.機器人技術(shù)：近年來，隨著算法等核心技術(shù)提升，機器人取得重要突破。例如無人機、家務(wù)機器人、醫(yī)療機器人等。

5.生物識別技術(shù)：生物識別可融合計算機、光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器、生物統(tǒng)計學(xué)，利用人體固有的生體特性如指紋、人臉、虹膜、靜脈、聲音、步態(tài)等進行個人身份鑒定，最初運用于司法鑒定。

三、人工智能需要什么基礎(chǔ)？

人工智能需要什么基礎(chǔ)？

人工智能是一個包含很多學(xué)科的交叉學(xué)科，你需要了解計算機的知識、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，如果你對人工智能感興趣，那歡迎到百度的人工智能吧做客，那里有對人工智能豐富而深刻的討論。

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)和認知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計算機科學(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。

1.人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。

2. 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。入門最基本的的知識是:機器學(xué)習(xí)、機械原理、計算機原理、計算機視覺等等?？偟恼f來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機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。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。

四、學(xué)習(xí)人工智能要準(zhǔn)備哪些基礎(chǔ)知識？

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(consciousness)、自我(self)、思維(mind)(包括無意識的思維(unconscious_mind)等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(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人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題。

人工智能目前在計算機領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機器人，經(jīng)濟政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用--機器視覺:指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，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，進而設(shè)計可以展現(xiàn)某些近似于人類智能行為的計算系統(tǒng)。AI作為計算機科學(xué)的一個重要分支和計算機應(yīng)用的一個廣闊的新領(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：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面。

知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。

常識，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，由于有多種知識表示方法，相應(yīng)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(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、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題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關(guān)系。可分為無信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗知識導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識常由啟發(fā)式函數(shù)來表示，啟發(fā)式知識利用得越充分，求解問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始注意那些具有百萬節(jié)點的超大規(guī)模的搜索問題。

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

知識處理系統(tǒng)主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統(tǒng)所需要的知識，當(dāng)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(guī)定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫或采用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問題的求解需要，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，這時知識共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問題。

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)計和隨機過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。

需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機，遺傳算法等等算法;當(dāng)然還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時間的積累。

需要掌握至少一門編程語言，畢竟算法的實現(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。

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