人工智能技术需要学那些-人工智能技术需要学那些课程

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术需要学那些的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术需要学那些的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能专业能力要求？
2. 人工智能的三大专业知识？
3. 怎样学习人工智能？

人工智能专业能力要求？

人工智能是一门极富挑战性的科学，必须懂得计算机知识，心理学和哲学等多方面的知识。是一个包含很多学科的交叉学科，需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上：

首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；

其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

　　学习人工智能需要具备最最最总要的是学习态度和学习能力，毕竟是前沿科学行业，其次才是数学知识和编程能力，数学知识如果你是做学问做算法突破，那么对于你的数学能力要求是相当高的，如果是做工程等，数学这块要求并不高，大概大专文化水平就行。而编程能力是后面长期累积的，这个不是必要条件。

人工智能的三大专业知识？

人工智能产业技术的：算法、计算能力、信息大数据融合，成为人工智能发展最基本、最基础的基本三要素。

收集的大量数据，数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素;

落实在产品应用上，算法可表现为：视频结构化(对***数据的识别、分类、提取和分析)、生物识别(人脸、虹膜、指纹、人脸识别等)、物体特征识别(不同物体识别，不同物体代表性物体识别，如：车牌识别系统)等几大类。

互联网时代大数据迎来爆发式增长，全球的数据总量都飞快的增长，数据高速积累的同时现有算力根本无法匹配。

传统架构基础硬件的计算力也不能满足大量增长的多数据信息计算的同时，更无法满足人工智能相关的高性能计算需求，多PU硬件组合+强大的多功能并行处理计算能力，成为当下人工智能必备的基本平台。

数据总量飞速的增长、积累的同时，信息数据的收集、整理与融合成为了人工智能深度学习和算法升级与服务应用落地的根本，大数据与融合计算成为了人工智能发展必然的关键。

怎样学习人工智能？

1. 首先推荐找一本宏观角度介绍人工智能的书籍来看看

因为要学习一样[_a***_]之前，先要知道它是什么，能干什么，有什么用。

这里推荐李开复和王咏刚著作的《人工智能》，里面讲了好多人工智能的应用场景，是如何在金融，生活，医疗，艺术等领域落地的，其中还有比较有启发的问题：人工智能还不能做什么？AI 的创业机会？以及我们非常关心的，AI 时代个人要如何学习？

2. 找到一个自己感兴趣的项目主题

通过读书已经了解了人工智能是什么，能干什么，那么其中应该有一个领域是能够吸引你的，实践是成长的最快方式，所以要动手做一个项目最好，可以先找到一个项目目标，虽然不能很快就追求做出来，但是可以先有个方向。

然后去找这个项目的解决方案，可以通过找书，找代码，现在有很多关于人工智能项目的书籍，比如自然语言处理的相关书籍中，都会有两三个常见的小项目，聊天机器人，情感分析等等，可以先作为自己项目的最简单解决方案，一边写代码一边学习。

然后再去不断地补充知识，不断地改进项目。

3. 找一两门课程系统地学习

想要长期地学习 AI，成为领域的人才或者专家，就需要有过硬的基础知识，所以系统学习 AI 的知识很有必要。

这里推荐三个比较好的入门***，都是在线的免费学习课程：

到此，以上就是小编对于人工智能技术需要学那些的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术需要学那些的3点解答对大家有用。

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