人工智能有哪些(學習人工智能要準備哪些)
1.學習人工智能要準備哪些基礎知識
需要必備的知識有： 1、線性代數：如何將研究對象形式化？ 2、概率論：如何描述統計規(guī)律？ 3、數理統計：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：如何實現抽象推理？ 7、線性代數：如何將研究對象形式化？人工智能簡介： 1、人工智能（Artificial Intelligence），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。
2.人工智能都學習哪些方面的知識
基于人工智能的發(fā)展優(yōu)勢，很多小伙伴都想要在這個領域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。
門檻一、數學基礎
我們應該了解過，無論對于大數據還是對于人工智能而言，其實核心就是數據，通過整理數據、分析數據來實現的，所以數學成為了人工智能入門的必修課程！
數學技術知識可以分為三大學科來學習：
1、線性代數，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實，如果平常不用可能忘的比較多；
2、高數+概率，這倆只要掌握基礎就行了，比如積分和求導、各種分布、參數估計等等。
提到概率與數理統計的重要性，因為cs229中幾乎所有算法的推演都是從參數估計及其在概率模型中的意義起手的，參數的更新規(guī)則具有概率上的可解釋性。對于算法的設計和改進工作，概統是核心課程，沒有之一。當拿到現成的算法時，僅需要概率基礎知識就能看懂，然后需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。
3、統計學相關基礎
回歸分析（線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維）
聚類分析（K-Means）
分布（正態(tài)分布、t分布、密度函數）
指標（協方差、ROC曲線、AUC、變異系數、F1-Score）
顯著性檢驗（t檢驗、z檢驗、卡方檢驗）
A/B測試
門檻二、英語水平
我這里說的英語，不是說的是英語四六級，我們都知道計算機起源于國外，很多有價值的文獻都是來自國外，所以想要在人工智能方向有所成就，還是要讀一些外文文獻的，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。
門檻三、編程技術
首先作為一個普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點關注爬蟲、數值計算、數據可視化方面的應用。
人工智能入門的三道門檻，都是一些必備的基礎知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎很關鍵！
3.自學人工智能需要學那些專業(yè)知識
需要數學基礎：
高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數學基礎知識。線性代數將研究對象形式化，概率論描述統計規(guī)律。
需要算法的積累：
人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等等算法；當然還有各個領域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環(huán)境導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。畢竟算法的實現還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類基礎課必不可少。
4.研究人工智能的知識需要哪些基礎知識
人工智能是一個包含很多學科的交叉學科，你需要了解計算機的知識、信息論、控制論、圖論、心理學、生物學、熱力學，你要有一定的哲學基礎，有科學方法論作保障。
這些學科的每一門都是博大精深的，但同時很多事物都是相通的，你學了很多知識有了一定的基礎的時候再看相關知識就會觸類旁通，很容易。在這中間關鍵是要有自己的思考，不能人云亦云，畢竟人工智能是一個正在發(fā)展并具有無窮挑戰(zhàn)和樂趣的學科，如果你對人工智能感興趣，那歡迎到百度的人工智能吧做客，那里有對人工智能豐富而深刻的討論。
5.人工智能專業(yè)需要學習什么知識
1.基礎數學知識：線性代數、概率論、統計學、圖論；2.基礎計算機知識：操作系統、linux、網絡、編譯原理、數據結構、數據庫；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。
我們知道，目前國家也相繼出臺了一些扶持人工智能發(fā)展的政策，人工智能正處于發(fā)展的紅利期，所以越早學習就越有就業(yè)優(yōu)勢。人工智能火起來就是這一兩年的事兒，因此不管是上市企業(yè)，還是一些中小型企業(yè)，對于人工智能人才的需求量都非常大。
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，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領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等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
目前來看，現在學習人工智能是一個很好的時機！學習人工智能，就來北京尚學堂。
6.求關于人工智能知識入門
1.首先選擇一門語言
比如：Python、R,
2.再其他的就是你選擇一個方向
比如：
3.就是一個系統性的學習對你學完后的一個目的
第一階段：Python工具庫實戰(zhàn)
學習安排：2周快速入門Python語言，掌握機器學習與數據挖掘必備Python庫，全稱代碼實戰(zhàn)！使用 notebook 一步步分模塊演示 Python 必備基礎功能。詳細介紹與演 Python 數據科學必備四大庫為后續(xù)機器學習與數據挖掘打下基礎，全程通俗解讀，代碼實戰(zhàn)！
第二階段：Python網絡爬蟲
第三階段：機器學習入門篇
第四階段：機器學習提升篇
第五階段：數據挖掘實戰(zhàn)
第六階段：深度學習-網絡與框架篇
第七階段：深度學習-項目實戰(zhàn)篇
選修1:Python數據與統計分析
選修2:Python Web框架Flask實戰(zhàn)系列
其他的就是是否你有基礎，高數、英語、編程基礎，估計你問這個問題是沒有任何的編程基礎的，想學，是否有決心和恒心來長期的學習，畢竟這是一個抉擇，說不定以后你就從事這個行業(yè)了，碼字結束！！！
7.自學人工智能需要學那些專業(yè)知識
當下，人工智能成了新時代的必修課，其重要性已無需贅述，但作為一個跨學科產物，它包含的內容浩如煙海，各種復雜的模型和算法更是讓人望而生畏。
對于大多數的新手來說，如何入手人工智能其實都是一頭霧水，比如到底需要哪些數學基礎、是否要有工程經驗、對于深度學習框架應該關注什么等等。那么，學習人工智能該從哪里開始呢？人工智能的學習路徑又是怎樣的？本文節(jié)選自王天一教授在極客時間 App 開設的“人工智能基礎課”，已獲授權。
更多相關文章，請下載極客時間 App，訂閱專欄獲取。數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜算法的必備要素。
今天的種種人工智能技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數學基礎知識，具體來說包括： 線性代數：如何將研究對象形式化？概率論：如何描述統計規(guī)律？數理統計：如何以小見大？最優(yōu)化理論： 如何找到最優(yōu)解？信息論：如何定量度量不確定性？形式邏輯：如何實現抽象推理？ 想要有關于人工智能的相關資料的 可以私聊我獲取哦。
