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學(xué)ai需要哪些基礎(chǔ)知識(shí)

發(fā)布時(shí)間：2023-05-23 00:57:01 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 135

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于學(xué)ai需要哪些基礎(chǔ)知識(shí)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:

ai新手入門(mén)教程
人工智能需要什么基礎(chǔ)？
學(xué)習(xí)人工智能都需要學(xué)哪些知識(shí)？
自學(xué)人工智能需要學(xué)那些專業(yè)知識(shí)

學(xué)ai需要哪些基礎(chǔ)知識(shí)

ai新手入門(mén)教程

AI新手入門(mén)教程是：學(xué)習(xí)編程基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析、學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景。

1、學(xué)習(xí)編程基礎(chǔ)

AI開(kāi)發(fā)需要一定的編程基礎(chǔ)，因此學(xué)習(xí)編程基礎(chǔ)是非常重要的。初學(xué)者可以選擇Python或者Java作為編程語(yǔ)言，學(xué)習(xí)基本的語(yǔ)法和編程思想。

2、學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的核心技術(shù)之一，初學(xué)者應(yīng)該學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，如監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)等，以及常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如決策樹(shù)、支持向量機(jī)等。

3、學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，也是AI的核心技術(shù)之一。初學(xué)者應(yīng)該學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，以及常用的深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch等。

4、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析

在AI開(kāi)發(fā)中，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析也非常重要。初學(xué)者應(yīng)該學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識(shí)，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)可視化等，以及常用的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析工具，如Pandas、NumPy等。

5、學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景

AI可以應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，初學(xué)者應(yīng)該了解AI在不同行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，如醫(yī)療、金融、教育等，以便更好地了解AI的應(yīng)用前景。

人工智能需要什么基礎(chǔ)？

人工智能需要學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)內(nèi)容——1、認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)：具體包括認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)、人類的記憶與學(xué)習(xí)、語(yǔ)言與思維、計(jì)算神經(jīng)工程等課程。2、人工智能倫理：具體包括人工智能、社會(huì)與人文，人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理等課程。3、科學(xué)和工程：需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、信息科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的配合。4、先進(jìn)機(jī)器人學(xué)：具體包括先進(jìn)機(jī)器人控制、認(rèn)知機(jī)器人、機(jī)器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)、仿生機(jī)器人等課程。5、人工智能平臺(tái)與工具：具體包括群體智能與自主系統(tǒng)、無(wú)人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)、游戲設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)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(wèn)題表達(dá)與求解、人工智能的現(xiàn)代方法、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等課程。
人工智能，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)。

學(xué)ai需要哪些基礎(chǔ)知識(shí)

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)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。

自學(xué)人工智能需要學(xué)那些專業(yè)知識(shí)

一、人工智能是一個(gè)綜合學(xué)科，如樓上所說(shuō)。而其本身又分為多個(gè)方面如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人等。一個(gè)人想自學(xué)所有人工智能方面并不是很容易的一件事。對(duì)于你想知道人工智能在編程方面需要多深的要求。怎么說(shuō)好呢?zé)o論C++還是匯編他都是一門(mén)語(yǔ)言主要會(huì)靈活運(yùn)用。大多機(jī)器人仿真都用的混合編程模式，也就是運(yùn)用多種編程軟件及語(yǔ)言組合使用。之所以這樣是為了彌補(bǔ)語(yǔ)言間的不足。prolog在邏輯演繹方面比突出。C++在硬件接口及windos銜接方面比較突出，MATLAB在數(shù)學(xué)模型計(jì)算方面比較突出。如果單學(xué)人工智能算法的話prolog足以，如果想開(kāi)發(fā)機(jī)器仿真程序的話VC++ MATLAB應(yīng)該多學(xué)習(xí)點(diǎn)。對(duì)于你想買什么書(shū)學(xué)習(xí)。我只能對(duì)我看過(guò)的書(shū)給你介紹一下，你再自己酌量一下。

1.人工智能算法方面:《人工智能及其應(yīng)用》第三版、人工智能與知識(shí)工程。這兩本感覺(jué)買一本就可以了。第一本感覺(jué)能簡(jiǎn)單并且全面點(diǎn)。這類書(shū)其實(shí)很多可是。大多內(nèi)容都是重復(fù)的所以買一到兩本即可。

2.機(jī)器視覺(jué)算法方面:《機(jī)器視覺(jué)算法與應(yīng)用》這本書(shū)講的大多都是工業(yè)化生產(chǎn)中機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用。從內(nèi)容來(lái)說(shuō)并不是很簡(jiǎn)單，建議不要當(dāng)入門(mén)教材來(lái)學(xué)習(xí)。

3.機(jī)器人方面：新版《機(jī)器人技術(shù)手冊(cè)》日譯的書(shū)，可能這是我當(dāng)初在當(dāng)當(dāng)網(wǎng)里找到唯一一本比較全面實(shí)用的機(jī)器人方面的書(shū)。這本書(shū)由基礎(chǔ)到應(yīng)用以及一些機(jī)器人實(shí)際問(wèn)題上講述得很全面。強(qiáng)烈建議買一本。

二、學(xué)習(xí)人工智能AI需要下列最基礎(chǔ)的知識(shí)：

1.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。

2.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。

3.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。

以上就是關(guān)于學(xué)ai需要哪些基礎(chǔ)知識(shí)相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。