1樓：匿名使用者
好吧bai
。。之前兩個回答du
明顯是copy過來的。。zhi。但講的大概是對的。dao。。
目前回國內比較熱門的應該有機答器學習(ml)，資料探勘(dm)，自然語言處理(nlp)，這些方向國內還是比較強的，因為不依賴硬體，純理論和軟體。其他方向比如智慧機器人，生物智慧，這些比較依賴硬體實力，國內相對較弱，歐美日這些方面比較強。看以後是準備在國內還是國外發展而定(當然外國ml,dm,nlp也很強。。
只是國內相對來說比較好。。)
有一點是肯定的，絕大部分理工科，數學都是要求非常高的。。。當然我說的是研究，如果是做ai方向的程式設計師的話，要求不是很高。。。ai的所有方向都會用到線性代數，概率論。
至於樓上說的什麼離散數學，微積分，用是用的到 不過並不是非常難，因為他們只是基礎 某個函式你知道怎麼積分就行了，沒有太多難處。。切身感覺是，概率論非常非常重要，基本上人工智慧裡面的「智慧」就靠概率來實現。。。。（生物智慧不是很瞭解 不過也應該是差不多）
2樓：熱情的
需要必備的知識有:
1、線性代數：如何將研究物件形式化？
2、概率論：如何描
內述統計規律？
3、數理統容計：如何以小見大？
4、最優化理論： 如何找到最優解？
5、資訊理論：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：如何將研究物件形式化？
人工智慧簡介:
1、人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。
2、它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧涉及的學科:
哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，電腦科學，資訊理論，控制論，不定性論，仿生學，社會結構學與科學發展觀。
3樓：cda資料分析師
人工bai智慧技術歸根到底都建立du在數學模zhi型之上，要了解人dao工智慧，首先要掌握內
必備的數容學基礎知識，具體來說包括：
線性代數：如何將研究物件形式化？
概率論：如何描述統計規律？
數理統計：如何以小見大？
最優化理論： 如何找到最優解？
資訊理論：如何定量度量不確定性？
形式邏輯：如何實現抽象推理？
4樓：朱軍號
1.命題
邏輯和謂詞邏輯 2.多值邏輯 3.概率論 4.
模糊理論 數理邏輯、離散數學、微積分回是絕對重要答的。 人工智慧有很多分支，從各分支的總和來看，幾乎所有的數學都是重要的。不過不論你將從事哪些分支的研究，有幾項始終是重要的：
數理邏輯、離散數學、微積分。對ai理論研究，需要很深的邏輯；象模態邏輯、時序邏輯等等非經典邏輯，還需要範疇學。對傳統符號式機器學習，需要數理邏輯和離散數學、概率統計。
對連線主義機器學習，需要概率統計、微積分。對強化學習和agent，需要邏輯和運籌學。 祝你在學習中取得進步。
學習人工智慧，需要什麼數學基礎？
5樓：熱情的
需要必備抄
的知識有襲:
1、線性代數：如何bai將研究物件形式化du？
2、概率論：zhi如何描述統計規律？
3、數理dao統計：如何以小見大？
4、最優化理論： 如何找到最優解？
5、資訊理論：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：如何將研究物件形式化？
人工智慧簡介:
1、人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。
2、它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧涉及的學科:
哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，電腦科學，資訊理論，控制論，不定性論，仿生學，社會結構學與科學發展觀。
6樓：長沙新華電腦學院
這個問題比較大。一般來說，學好數學是基礎。邏輯推理和映像思維也十分重要。
可以到這邊看看
7樓：cda資料分析師
人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智慧，首先要掌握專必備的數學屬基礎知識，具體來說包括：
線性代數：如何將研究物件形式化？
概率論：如何描述統計規律？
數理統計：如何以小見大？
最優化理論： 如何找到最優解？
資訊理論：如何定量度量不確定性？
形式邏輯：如何實現抽象推理？
學習人工智慧的數學基礎是甚麼
8樓：匿名使用者
數理邏輯、來離散數學、微積分是絕源
對重要bai的。 人工智慧有很多分支，du從zhi各分支的總和來看dao，幾乎所有的數學都是重要的。不過不論你將從事哪些分支的研究，有幾項始終是重要的：
數理邏輯、離散數學、微積分。對ai理論研究，需要很深的邏輯；象模態邏輯、時序邏輯等等非經典邏輯，還需要範疇學。對傳統符號式機器學習，需要數理邏輯和離散數學、概率統計。
對連線主義機器學習，需要概率統計、微積分。對強化學習和agent，需要邏輯和運籌學。 祝你在學習中取得進步。
9樓：匿名使用者
模糊數學，要不然不能叫只能，只是簡單的判斷罷了
還有就是邏輯學，這個很必要
人工智慧需要學習哪些東西？沒基礎可以嗎？
10樓：it學生網
人工智慧的核心課程是機器學習和深度學習。一定要有理科的科班基礎啊，比如高數，不然沒法學。
11樓：匿名使用者
計算機會有需要學習的課程內容的，英語也會有需要學習的，數學，高等數學都有可能會涉及到
12樓：長沙新華電腦學院
大腦如何工作
如果你對人工智慧感興趣，你可能很想知道人的大腦是怎麼工作的，下面的幾本書會通過直觀有趣的方式來解釋最好的現**論。
jeff hawkins 的 on intelligence（有聲讀物）
gödel, escher, bach
我建議通過這兩本書入門，它們能很好地向你解釋大腦工作的一般理論。
其他資源：
ray kurzweil的 how to create a mind （如何建立一個頭腦ray kurzweil） (有聲讀物).
principles of neural science （神經科學原理）是我能找到的最好的書，深入ns。 它談論的是核心科學，神經解剖等。 非常有趣，但也很長 – 我還在讀它。
四、數學
以下是你開始學習ai需要了解的非常基本的數學概念：
微積分學
mit lectures on multivariable calculus（mit關於多變數微積分的講座）
線性代數
coding the matrix （編碼矩陣） – 布朗大學執行緒代數cs課程
概率和統計
edx probability course （edx概率課程）
五、電腦科學
要掌握ai，你要熟悉電腦科學和程式設計。
如果你剛剛開始，我建議閱讀 dive into python 3 （深入python 3）這本書，你在python程式設計中所需要的大部分知識都會提到。
要更深入地瞭解計算機程式設計的本質 – 看這個經典的 mit course （mit課程）。這是一門關於lisp和電腦科學的基礎的課程，基於 cs -結構和計算機程式的解釋中最有影響力的書之一。
學習人工智慧的要求？
13樓：石家莊新華電腦學院
學歷問題還有相關編碼能力！
人工智慧目前是一個快速增長的領域，人才需求量大，相比於其他技術崗位，競爭度偏低，薪資相對較高，因此，現在是進入人工智慧領域的大好時機。研究還表明，掌握三種以上技能的人才對企業的吸引力更大，且趨勢越來越明顯，因此，it技術人員在掌握一門技術的同時，需要適當掌握更多的技能！
14樓：最新資訊資料
人工智慧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、資訊理論、控制論、圖論、心理學、生物學、熱力學，要有一定的哲學基礎，有科學方**作保障。人工智慧學習路線最新版本在此奉上：
首先你需要數學基礎：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；
其次需要演算法的積累：人工神經網路，支援向量機，遺傳演算法等等演算法；
當然還有各個領域需要的演算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究slam；
演算法很多需要時間的積累。
然後，需要掌握至少一門程式語言，畢竟演算法的實現還是要程式設計的；如果深入到硬體，一些電類基礎課必不可少；
人工智慧一般要到研究生才會去學，本科也就是蜻蜓點水看看而已，畢竟需要的基礎課過於龐大。
剛才提到的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，人工智慧是一個正在發展並具有無窮挑戰和樂趣的學科。
人工智慧的首選語言是python，因此大家一定要學好python語言。人工智慧學習的重點是機器學習：
1、斯坦福大學公開課 ：機器學習課程
2、資料分析競賽kaggle
3、deep learning-author joshua bengio
機器學習書單python實戰程式設計
1、python for data analysis
2、scipy and numpy
3、machine learning for hackers
4、machine learning in action
15樓：匿名使用者
我的學歷是控制理論專業的碩士，人工只能是我碩士階段的一門必須課。人工智慧是個博大精深的領域哦！其中會細化很多種方法，比如神經網路，專家系統等等，沒有人能同時研究這幾種方法並全部非常精通，因為這真的是太前沿太高深的學問了！
我是做神經網路課題的，你可以先去圖書館借一本叫《人工智慧》的書，很厚，大開本，外文譯過來的，是我們那會的教科書，你可以先大致瞭解一下，另外看看自己到底對哪種智慧方法感興趣，之後可以再去看些那種方法方面的書籍。能做的也就是這些了！
另外，給你句忠告，如果你打算研究生學習人工智慧，你最好做好繼續讀博的準備，否則就業前景不樂觀啊！因為這屬於理論研究領域，基本都是紙上談兵！現在的公司有幾個產品是人工只能的！
最多有點模糊控制罷了！
16樓：匿名使用者
別信這些，目前地球上還沒有真正的人工智慧，再過50年都難，現在所謂的人工智慧頂多算程式自動化，靠晶片加翻題庫的型式存在，簡直就是個笑話，要實現真正意義上的人工智慧應該是生命科學＋新材料結合才有可能產生，依靠模擬人腦思維的形式。
17樓：匿名使用者
可以去看看相關專業需要些什麼準備，然後就盡力去準備就好了
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