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ai基礎(chǔ)知識(shí)總結(jié)簡(jiǎn)單（ai基礎(chǔ)知識(shí)總結(jié)簡(jiǎn)單易懂）

發(fā)布時(shí)間：2023-05-20 02:57:23 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 150

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于ai基礎(chǔ)知識(shí)總結(jié)簡(jiǎn)單的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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人工智能需要什么基礎(chǔ)？
學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí)?

ai基礎(chǔ)知識(shí)總結(jié)簡(jiǎn)單（ai基礎(chǔ)知識(shí)總結(jié)簡(jiǎn)單易懂）

人工智能需要什么基礎(chǔ)？

人工智能（AI）基礎(chǔ)：
1、核心三要素——算力、算法、數(shù)據(jù)（三大基石）：
算法、算力、數(shù)據(jù)作為人工智能（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業(yè)中形成了不一樣的產(chǎn)業(yè)形態(tài)。隨著算法的創(chuàng)新、算力的增強(qiáng)、數(shù)據(jù)資源的累積，傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施將借此東風(fēng)實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)，并有望推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展全要素的智能化革新。讓人類社會(huì)從信息化進(jìn)入智能化。
1）算力：
在AI技術(shù)當(dāng)中，算力是算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施，支撐著算法和數(shù)據(jù)，進(jìn)而影響著AI的發(fā)展，算力的大小代表著對(duì)數(shù)據(jù)處理能力的強(qiáng)弱。
（2）算法：
算法是AI的背后“推手”。
AI算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型算法，是AI的推動(dòng)力量。
（3）數(shù)據(jù)：
在AI技術(shù)當(dāng)中，數(shù)據(jù)相當(dāng)于AI算法的“飼料”。
機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)都要用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，由此催生了大量數(shù)據(jù)標(biāo)注公司，它們將處于未經(jīng)處理的初級(jí)數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為機(jī)器可識(shí)別信息。只有經(jīng)過(guò)大量的訓(xùn)練，覆蓋盡可能多的各種場(chǎng)景才能得到一個(gè)良好的模型。
2、技術(shù)基礎(chǔ)：
（1）文藝復(fù)興后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種仿造神經(jīng)元運(yùn)作的函數(shù)演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據(jù)不同刺激影響的權(quán)重轉(zhuǎn)換成輸出的反應(yīng)，或用以改變內(nèi)部函數(shù)的權(quán)重結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)不同環(huán)境的數(shù)學(xué)模型。
（2）靠巨量數(shù)據(jù)運(yùn)作的機(jī)器學(xué)習(xí)。
科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，要讓機(jī)器有智慧，并不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲(chǔ)存資料并具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。
（3）人工智慧的重要應(yīng)用：自然語(yǔ)言處理。
自然語(yǔ)言處理的研究，是要讓機(jī)器“理解”人類的語(yǔ)言，是人工智慧領(lǐng)域里的其中一項(xiàng)重要分支。
自然語(yǔ)言處理可先簡(jiǎn)單理解分為進(jìn)、出計(jì)算機(jī)等兩種：
其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成程式可以處理的型式；
其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉(zhuǎn)換成人類可以理解的語(yǔ)言表達(dá)出來(lái)。

學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí)?

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。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問(wèn)題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。線性代數(shù)將研究對(duì)象形式化，概率論描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

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。

需要掌握至少一門(mén)編程語(yǔ)言，比如C語(yǔ)言，MATLAB之類。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。

拓展資料：

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)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(mén)新的技術(shù)科學(xué)。

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(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能從誕生以來(lái)，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(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)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(guò)人的智能。

人工智能是一門(mén)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。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國(guó)媒體十大流行語(yǔ)”。

參考資料：百度百科—人工智能：計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支

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