人工智能技术能学到什么-人工智能技术能学到什么东西

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能学到什么的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术能学到什么的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能主要是学什么的？
2. 人工智能专业怎么样？
3. 学习人工智能的相关知识需要有哪些能力？
4. 人工智能专业需要学习什么？

人工智能主要是学什么的？

谢谢邀请！

作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。

目前一部分高校在本科阶段开设了人工智能专业，从课程体系结构来看，主要分成四大部分，第一部分是基础学科部分，主要涉及到数学和物理相关课程；第二部分是计算机基础课程，涉及到编程语言、操作系统、算法设计等课程；第三部分是人工智能基础课程，涉及到人工智能基础、机器学习、控制学基础、神经科学、语言学基础等内容；第四部分涉及到人工智能平台相关知识。

由于人工智能是典型的交叉学科，所以人工智能专业需要学习的内容还是相对比较多的，而且学习难度也相对比较大，因此如果在本科阶段选择人工智能专业需要具有较强的学习能力。由于人工智能专业的学习过程对于学习环境有较高的要求，所以开设人工智能专业的高校往往都会有专门的数据中心、计算中心，以便于为学生提供数据和算力的支撑。

人工智能目前有六大研究方向，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器人学、自动推理、机器学习和知识表示，这些研究方向之间也存在比较紧密的联系，目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习这三个方向的热度相对比较高。由于不同的高校往往有不同的***整合能力，在人工智能领域也有一定的侧重点，所以在选择具体学习方向的时候，应该结合所在高校的实际情况，尽量选择学科实力比较强的方向，这样会有一个更好的学习体验。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

人工智能是一个多技术交叉学科

人工智能不是哪个学科深度细分的学科，它是计算机科学、数学、电子学、统计学、信息处理技术、传感技术等发展到一定成都后，解决用机器代替人类的感觉器官感知环境变化，并对收集到的信息按照人类的需要进行自动、高效的处理的技术。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能亦称智械、机器智能，指由人[_a***_]出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。

理工科的基础学科，包括：

外语，通常是英语：看懂资料以及编程的需要

数学，包括：高等数学、线性代数、概率论、统计学、逻辑代数、模糊数学，根据专业方向不同，还要学习其他数学课程

计算机专业课程：计算机原理（微机原理、计算机组成原理、计算机系统原理、编译原理、操作系统原理）、计算机网络、软件工程、数据库

计算机语言：汇编语言、高级语言、人工智能高级语言、计算机仿真与计算语言

计算机算法：数据结构、信号分析、模式识别、神经网络算法、深度学习算法

大数据处理：大数据分析、数据挖掘

人工智能主要是学习数学、算法、编程语言等内容，以及其他相关的学科，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。需要学习一些基础课程，如高等数学、线性代数、概率统计、数值分析、离散数学等。同时也需要学习一些编程语言和算法，如python、C++、J***a、MATLAB等，以及电子信息类的课程，如信号与系统、数字信号处理、通信原理等。

学习人工智能可以从以下几个方面入手：

1. 数学基础：包括高中数学和大学微积分，这是人工智能的基础。需要掌握线性代数、概率论与数理统计等知识。
2. 编程语言：Python是一种流行的编程语言，也是AI开发的主流语言，因此学习Python是必须的。如果有C++或J***a基础，则会更好。另外，R语言、MATLAB也是常用的编程语言，熟悉这些语言的基本语法和常用库也很重要。
3. 机器学习算法：机器学习算法是人工智能的核心，需要学习各种算法，如回归、分类、聚类、降维等。推荐使用《Python深度学习》作为入门教材。
4. 深度学习框架：选择一个适合自己的深度学习框架，比如TensorFlow、PyTorch等。同时，了解神经网络的原理和应用也很重要。
5. 数据科学和机器学习工具：熟悉常用的数据科学和机器学习工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn等。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，由于人的思维的复杂性，人工智能涉及的不仅仅是计算机科学，还涉及到心理学、哲学和语言学等学科，是一个典型的交叉学科。

对于一个初学者而言，想要入门人工智能领域，可以从机器学习入手，掌握经典机器学习理论算法，如：回归算法、聚类算法、基于实例的算法、基于正则化方法等，学习这些算法自然离不开数学这个工具，高等数学、线性代数、概率论等都需要在一定程度上掌握。当热，既然是计算机科学，当然离不开编程，可以从python语言学起，目前python语言在机器学习领域的应用也比较普遍。

总言而之，人共智能领域是一门交叉学科，涉及到了几乎是自然科学和社会科学的所有学科，想要精通这门领域，需要学习的东西可太多了。但是在IT领域，想要学习这门学科，需要学习数学、机器学习、深度学习、python等编程语言。

一、人工智能是一个综合学科

而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。

• 1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了。第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。
• 2.机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。
• 3.机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。

二、学习人工智能AI需要下列最基础的知识：

• 1.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。

• 2.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；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

• 3.需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

• 人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。

人工智能专业怎么样？

目前，人工智能专业是高校发展的最新学科，也是未来最热门的就业领域。人工智能专业是高校人才***设立的专业，推动人工智能一级学科建设。2018年4月，教育部在制定了《高等学校引领人工智能创新行动***》，这更加完善了高校人工智能学科体系。2019年3月，教育部印发《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》。从国家对专业学科建设的重视程度看，这将是未来5-8年世界发展和国家战略的重点方向。尤其是近年国家重点推进新基建的建设，这必将需要对人工智能领悟的专业人才，所以，以人工智能为主的相关专业也将会成为近年学科建设的重点专业。

学习人工智能的相关知识需要有哪些能力？

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。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。

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；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言，比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

人工智能专业需要学习什么？

大家好，我认为人工智能技术的学习需要循序渐进。

首先从机器学习ML开始，机器学习经历了多年的发展形成了丰富的模型结构，例如线性回归、决策树、逻辑回归、向量机、贝叶斯、神经网络等，我们只有修改一下模型的参数，对其进行训练输出最优模型即可；

第二要学习深度学习DL,深度学习可以构建一套复杂的网络输入大量的数据进行训练输出最优的模型，这个过程是对于计算机的计算能力要求很高，所以随着云计算与大数据的发展也加快了深度学习的步伐，深度学习有很多网络结构需要学习，如DNN、CNN、RNN、LSTM、GAN等,每种网络结构应用的领域不一样，如CNN用在图像识别分析领域，RNN、LSTM用在语音识识别；

第三要学习一下python编程语言,python在大数据处理这一块有其自身的优势，支持Pytorch、TensorFlow等人工智能框架；

希望我的回答能帮到您，谢谢。

到此，以上就是小编对于人工智能技术能学到什么的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术能学到什么的4点解答对大家有用。

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