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ai基礎(chǔ)知識總結(jié)簡單（ai基礎(chǔ)知識總結(jié)簡單易懂）

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

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本文目錄:

人工智能需要什么基礎(chǔ)？
學習人工智能AI需要哪些知識?

ai基礎(chǔ)知識總結(jié)簡單（ai基礎(chǔ)知識總結(jié)簡單易懂）

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、數(shù)據(jù)資源的累積，傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施將借此東風實現(xiàn)智能化升級，并有望推動經(jīng)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(shù)當中，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(qū)動型算法，是AI的推動力量。
（3）數(shù)據(jù)：
在AI技術(shù)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(xùn)練，由此催生了大量數(shù)據(jù)標注公司，它們將處于未經(jīng)處理的初級數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為機器可識別信息。只有經(jīng)過大量的訓(xùn)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(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(yīng)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(lǐng)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(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言表達出來。

學習人工智能AI需要哪些知識?

需要數(shù)學基礎(chǔ)：高等數(shù)學，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學，數(shù)值分析。數(shù)學基礎(chǔ)知識蘊含著處理智能問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)學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學基礎(chǔ)知識。線性代數(shù)將研究對象形式化，概率論描述統(tǒng)計規(guī)律。

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，比如C語言，MATLAB之類。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。

拓展資料：

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。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(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)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、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”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

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。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，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(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。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。