正文

學人工智能需要什么基礎

發(fā)布時間：2023-05-23 11:00:00 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 110

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于學人工智能需要什么基礎的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關鍵詞，就能返回你想要的內容，有小程序、在線網頁版、PC客戶端和批量生成器

問友Ai官網：https://ai.de1919.com。

本文目錄:

人工智能需要什么基礎？
人工智能需要什么基礎？
人工智能需要什么基礎？
人工智能需要什么基礎？
人工智能需要什么基礎

學人工智能需要什么基礎

人工智能需要什么基礎？

人工智能需要學習的基礎內容——1、認知與神經科學：具體包括認知心理學、神經科學基礎、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經工程等課程。2、人工智能倫理：具體包括人工智能、社會與人文，人工智能哲學基礎與倫理等課程。3、科學和工程：需要腦科學、神經科學、認知心理學、信息科學等相關學科的配合。4、先進機器人學：具體包括先進機器人控制、認知機器人、機器人規(guī)劃與學習、仿生機器人等課程。5、人工智能平臺與工具：具體包括群體智能與自主系統(tǒng)、無人駕駛技術與系統(tǒng)實現(xiàn)、游戲設計與開發(fā)、計算機圖形學、虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實等課程。6、人工智能核心：具體包括人工智能的現(xiàn)代方法、問題表達與求解、人工智能的現(xiàn)代方法、機器學習、自然語言處理、計算機視覺等課程。
人工智能，英文縮寫為AI。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、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。

人工智能需要什么基礎？

首先，你需要學一門適合人工智能的語言并學習其基礎知識（如Python、R）,推薦選擇Python,下文我會說明Python怎么學習人工智能。

人工智能的本質是數(shù)學。如果你想真正透徹理解人工智能算法原理的話，你需要學習高等數(shù)學，具體內容如下圖：

人工智能數(shù)學基礎

如果你選擇了Python,還需要學習一下人工智能所需要的第三方庫（Pandas、Numpy、openCV、Matplotlib等），Pandas、Numpy是數(shù)據(jù)處理的，openCV是圖像處理的，Matplotlib是畫圖的。

以上是人工智能的基礎，下文將闡述人工智能學習路線：

一.機器學習：

你需要學習一下機器學習的經典算法（如線性回歸、邏輯回歸、KNN、K-Means等）以及一些機器學習的第三方庫,如scikit-learn.

練習。練習是鞏固所學知識的一個重要方法。可以在Kaggle平臺上參加一些新手比賽，如著名的泰坦尼克號乘客生存率預測。

二.深度學習：

購買顯卡。深度學習的學習對顯卡的要求比較高，因此一張不錯的顯卡是十分必要的。而且注意要買英偉達的顯卡，也就是N卡。因為一些深度學習的框架（特別是tensorflow）只能在英偉達的顯卡上跑，目前推薦購買RTX2070，性價比較高。買別的也可以，但是顯存最好大于等于6G。

在深度學習的學習中，你將接觸一個新的概念——神經元網絡。你需要學習一些神經網絡的經典神經網絡，如CNN、RNN。還有一些由它們衍生出來的神經網絡結構，如YOLO。

其次，你需要學習至少一個深度學習庫，如tensorflow（常用于工業(yè)開發(fā)）、pytorch（適合用于研究）。

練習。練習是鞏固所學知識的一個重要方法?？梢栽贙aggle平臺上參加一些正式比賽，也就是有獎金的比賽來提高自己的水平。

人工智能需要什么基礎？

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業(yè)形態(tài)。隨著算法的創(chuàng)新、算力的增強、數(shù)據(jù)資源的累積，傳統(tǒng)基礎設施將借此東風實現(xiàn)智能化升級，并有望推動經濟發(fā)展全要素的智能化革新。讓人類社會從信息化進入智能化。

（1）算力：

在AI技術當中，算力是算法和數(shù)據(jù)的基礎設施，支撐著算法和數(shù)據(jù)，進而影響著AI的發(fā)展，算力的大小代表著對數(shù)據(jù)處理能力的強弱。

（2）算法：

算法是AI的背后“推手”。

AI算法是數(shù)據(jù)驅動型算法，是AI的推動力量。

（3）數(shù)據(jù)：

在AI技術當中，數(shù)據(jù)相當于AI算法的“飼料”。
機器學習中的監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習都要用標注好的數(shù)據(jù)進行訓練，由此催生了大量數(shù)據(jù)標注公司，它們將處于未經處理的初級數(shù)據(jù)，轉換為機器可識別信息。只有經過大量的訓練，覆蓋盡可能多的各種場景才能得到一個良好的模型。

2、技術基礎：

（1）文藝復興后的人工神經網絡。

人工神經網絡是一種仿造神經元運作的函數(shù)演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據(jù)不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數(shù)的權重結構，以適應不同環(huán)境的數(shù)學模型。

（2）靠巨量數(shù)據(jù)運作的機器學習。

科學家發(fā)現(xiàn)，要讓機器有智慧，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）人工智慧的重要應用：自然語言處理。

自然語言處理的研究，是要讓機器“理解”人類的語言，是人工智慧領域里的其中一項重要分支。

自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：

其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉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換成人類可以理解的語言表達出來。

學人工智能需要什么基礎

人工智能需要什么基礎？

1、基礎數(shù)學知識：線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學、圖論；
2、基礎計算機知識：操作系統(tǒng)、linux、網絡、編譯原理、數(shù)據(jù)結構、數(shù)據(jù)庫；
3、編程語言基礎：C/C++、Python、Java；
4、人工智能基礎知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等算法的特性、性質、和其他算法對比的區(qū)別等內容；
5、工具基礎知識：opencv、matlab、caffe等。

人工智能需要什么基礎

人工智能需要什么基礎？

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），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、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能涉及的學科:哲學和認知科學，數(shù)學，神經生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論，仿生學，社會結構學與科學發(fā)展觀。

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

2.人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成。入門最基本的的知識是:機器學習、機械原理、計算機原理、計算機視覺等等。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。

以上就是關于學人工智能需要什么基礎相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。