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ai需要學(xué)什么（AI需要學(xué)什么技術(shù)）

發(fā)布時(shí)間：2023-05-05 01:48:05 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 656

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于ai需要學(xué)什么的問(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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本文目錄:

1、人工智能需要學(xué)習(xí)哪些課程？
2、人工智能需要學(xué)習(xí)哪些課程？
3、北大青鳥(niǎo)設(shè)計(jì)培訓(xùn)：學(xué)習(xí)人工智能都需要學(xué)哪些知識(shí)？
4、學(xué)習(xí)人工智能主要學(xué)習(xí)哪些課程？

ai需要學(xué)什么（AI需要學(xué)什么技術(shù)）

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(jiǎn)單點(diǎn)來(lái)說(shuō)，就是有3點(diǎn)，做到就相當(dāng)于學(xué)會(huì)了人工智能，然后找工作實(shí)習(xí)就可以了。

第一點(diǎn)學(xué)好數(shù)學(xué)知識(shí)

人工智能就是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，不過(guò)也有借助其他計(jì)算機(jī)技術(shù)的時(shí)候，它和計(jì)算機(jī)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(shí)實(shí)在在可以看見(jiàn)，可以觸碰到的物品，而軟件則是在內(nèi)部運(yùn)行的，是一種可以對(duì)硬件進(jìn)行控制，實(shí)現(xiàn)“智能”的程序。而軟件主要是經(jīng)由程序設(shè)計(jì)來(lái)完成的。

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

第二點(diǎn)學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言

人工智能編程語(yǔ)言有一個(gè)共同的特點(diǎn)，那就是這些語(yǔ)言都是面向所要解決的問(wèn)題、結(jié)合知識(shí)表示、完全脫離當(dāng)代計(jì)算機(jī)的諾依曼結(jié)構(gòu)特性而獨(dú)立設(shè)計(jì)的；它們又處于比面向過(guò)程的高級(jí)編程語(yǔ)言更高的抽象層次。因此，用這些語(yǔ)言編寫(xiě)的程序，在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)環(huán)境中，無(wú)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(shí)，將浪費(fèi)大量系統(tǒng)資源(主要指處理機(jī)占用時(shí)間和存儲(chǔ)空間占用量)，使系統(tǒng)性能下降到難以容忍的地步。

第三點(diǎn)實(shí)戰(zhàn)

理論知識(shí)只是理論知識(shí)和實(shí)際運(yùn)用是兩回事，擁有再好的理論，不能實(shí)現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)中，也是沒(méi)有用的，所以基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)完后就需要進(jìn)行實(shí)習(xí)了，把學(xué)來(lái)的知識(shí)在實(shí)際的案例中慢慢吸收一遍，會(huì)得到不一樣的理解。

二、人工智能需要學(xué)習(xí)哪些課程？

需要學(xué)習(xí):人工智能導(dǎo)論（搜索法等）、生物演化論、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)義網(wǎng)、博弈論等。需要的前置課程主要有：信號(hào)處理、線性代數(shù)、微積分、編程等。

三、北大青鳥(niǎo)設(shè)計(jì)培訓(xùn)：學(xué)習(xí)人工智能都需要學(xué)哪些知識(shí)？

如何學(xué)習(xí)人工智能(AI)?首先，興趣很重要。

人工智能本身是一個(gè)跨學(xué)科的分類，我們需要學(xué)習(xí)的方面有很多1.編程語(yǔ)言：計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)技能是非常重要的。

其中Python作為人工智能領(lǐng)域最易掌握的語(yǔ)言，是非常值得我們學(xué)習(xí)的。

2.語(yǔ)言學(xué)：對(duì)自然語(yǔ)言的處理需要語(yǔ)言學(xué)的相關(guān)知識(shí)，如果AI連人的語(yǔ)言都聽(tīng)不懂，那就不能叫人工智能了。

3.神經(jīng)科學(xué)：人工智能中很重要的一個(gè)方向就是模擬人腦，因此，我們要對(duì)人腦有足夠的了解。

4.哲學(xué)和心理學(xué)：何為智能?就是人類如何認(rèn)知，如何學(xué)習(xí)。

這些問(wèn)題都應(yīng)該由哲學(xué)和心理學(xué)來(lái)回答。

5.高等數(shù)學(xué)：人工智能需要大量的公式運(yùn)算，對(duì)高等數(shù)學(xué)的運(yùn)用非常之多。

在學(xué)習(xí)過(guò)程中，我們應(yīng)當(dāng)先看看人工智能的基本書(shū)籍。

建議先在大腦中有一個(gè)大概的概念結(jié)構(gòu)，然后再?zèng)Q定走那個(gè)分支，補(bǔ)充哪些知識(shí)。

除了看各種書(shū)，還有一個(gè)重要的途徑就是參加人工智能相關(guān)活動(dòng)，這對(duì)我們的學(xué)習(xí)有很多好處。

1.拓寬知識(shí)面，清晰自己在人工智能領(lǐng)域的前進(jìn)方向，清楚自己更應(yīng)該在哪一方面鉆研。

2.結(jié)交人脈，多結(jié)識(shí)同行，相互學(xué)習(xí)，IT培訓(xùn)http://www.kmbdqn.cn/發(fā)現(xiàn)將有助于快速提升自己的等級(jí)。

3.自我提升，學(xué)習(xí)人工智能并不容易，要用盡一切方法，各種教程、資料，各種學(xué)習(xí)途徑都要嘗試。

四、學(xué)習(xí)人工智能主要學(xué)習(xí)哪些課程？

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(mén)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。

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