人工智能与物理学应用-人工智能与物理学应用领域

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能与物理学应用的问题，于是小编就整理了6个相关介绍人工智能与物理学应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能物理用学好吗？
2. 物理学专业能考人工智能研究生吗？
3. 物理学能转人工智能专业吗？
4. 浅谈物理学与计算机技术的关系？
5. 人工智能需要哪些物理知识？
6. 物理专业跨考人工智能方向研究生的难度如何以及该怎么准备？

人工智能物理用学好吗？

物理学中电气工程电子电路都涉及人工智能，人工智能潜力很大但是还要设计计算机程序设计等等专业知识，想学人工智能不仅仅要学好物理。人工智能本身就是一个综合学科，结合其具体应用更是广泛。

如果只是从学习角度来说，对于数学要求较高，要求概率论、统计学等，如果你是物理相关研究方向，想结合人工智能方法来做，对应的就需要物理方面的知识，但是人工智能本身是没有什么物理知识需求的。

物理学专业能考人工智能研究生吗？

可以，如果你物理学的非常好，数学成绩也不赖，能手推物理课本上的大部分公式的话，那么你去研究AI已经完全戳戳有余了。

统计物理如果学好了，能推导波耳兹曼分布分布率，那么你的水平只要稍加练习就能理解贝叶斯网络与多层感知机之间的关系。

如果你能从牛顿力学推导出拉格朗方程，那么你就能看懂变分推断、VAE、SVM。

机器学习里的吉布斯***样、MCMC实际上都是物理学家发明的，模拟退火算法来自于热力学固体退火模型。总而言之，机器学习很多的模型都照搬物理学模型，有相应的物理基础后再去学这些模型时，简直就如同砍瓜切菜一般简单。

物理学能转人工智能专业吗？

可以转。

在大学本科阶段，如果你学的是物理学，这个专业通过大学四年的学习，你积累了自然科学强大的实力基础，同时也系统的学习过高等数学的很多课程，那么在硕士研究生阶段，你可以跨考人工智能这个专业，人工智能主要是以数学作为基础课的研究，计算机类的某一个方向的一门学科，所以物理学是可以转的。

浅谈物理学与计算机技术的关系？

量子力学的发现帮助理解半导体，导致现代电子时代，产生核能。

量子力学导致核能发展，在研制核弹途中，科学家可以忽略爱因斯坦的警告，导致核事故，造成生物消失和环境恶化；

网络科学导致信息智能化，在研制网络武器过程中，政治家和商人可以回避网络武器化的现实，导致伊朗铀离心机毁坏，同时增加伊朗网络军人的数量。而且，武器化的信息开始危害制造网络武器的人；

物理学是现代科学技术的支撑。每发现一条物理学规律，科学技术就会有所扩展。由于人的趋利避害，往往高智商和拥有权力的不遵守规则教化的人类拥有主动权或者生存权。

牛顿发现万有引力，导致现代宇宙探索；爱因斯坦发现量子力学，导致人工智能和核能出现......

物理学是现代科学技术的基础，哲学是保证科学不损害生命的基础。

人工智能需要哪些物理知识？

ai的基础应该是数学，把现在已知的，甚至未知的数学理解、探索、融汇贯通达到先有“能”，有计算与判断的能力；再有“智”，有理性、感性去分析判断问题的智力。

人工智能对物理知识的需求应该是较少的，他对语言学、哲学、心理学、社会学的需求都可能比物理学多

物理专业跨考人工智能方向研究生的难度如何以及该怎么准备？

这是不少同学都比较关心的问题，我结合当前人工智能方向的考研和科研现状来回答一下。

首先，虽然当前人工智能方向的热度非常高，而且2023年大概率会迎来一个创新的***，但是我并不建议更多同学跨考人工智能方向研究生，一方面考研过程会遇到很大的障碍，另一方面在读研期间也会遇到很多的困难。

对于数学、物理专业的同学来说，如果以后明确要往人工智能方向发展，[_a***_]跨考人工智能方向研究生确实也是一种顺应时代发展的选择，而且基础学科专业的同学读研人工智能方向还存在一定的优势。

目前多个专业都可以培养人工智能方向的研究生，包括计算机、数学、控制等专业都有人工智能相关方向的课题组，所以可以结合自己的知识基础来选择在不同的专业读研。

我在计算机专业带学生，所以我就以计算机专业的考研流程为例，来说一下跨考生需要如何准备考研。

考研计算机专业要从准备初试开始，目前很多学校的专业课都会考408（数据结构、操作系统、计算机网络、计算机组成原理），所以建议按照408来准备初试，这样也会给自己构建一个更完整的知识结构。

计算机专业的专业课不仅内容比较多，学习难度也相对比较大，所以不建议完全***用自学的方式，建议在专业老师的指导下开展复习，这样不仅会提升学习效率，也会少走不少弯路。

除了初试之外，复试往往是跨考生劣势比较明显的环节，很多跨考生就是因为复试没有发挥好而丧失了上岸的机会，而要想在复试环节有更好的发挥，就一定要在备考期间重视科研和项目经验的积累，如果能够参加一些计算机专业相关的竞赛也是有积极影响的。

如果没有参加项目的机会，可以多做几个成熟案例的复现，比如我个人对于复现案例也是认可的，但是要至少复现两个有明显差异的案例。

从当前产业领域的创新趋势和人才需求趋势来看，人工智能方向研究生未来的就业前景还是非常值得期待的，拿到高附加值岗位的机会也比较多。

到此，以上就是小编对于人工智能与物理学应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能与物理学应用的6点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/70720.html