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學(xué)人工智能需要什么基礎(chǔ)

發(fā)布時(shí)間：2023-05-23 11:00:00 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 110

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于學(xué)人工智能需要什么基礎(chǔ)的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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人工智能需要什么基礎(chǔ)？
人工智能需要什么基礎(chǔ)？
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人工智能需要什么基礎(chǔ)？
人工智能需要什么基礎(chǔ)

學(xué)人工智能需要什么基礎(chǔ)

人工智能需要什么基礎(chǔ)？

人工智能需要學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)內(nèi)容——1、認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)：具體包括認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)、人類的記憶與學(xué)習(xí)、語(yǔ)言與思維、計(jì)算神經(jīng)工程等課程。2、人工智能倫理：具體包括人工智能、社會(huì)與人文，人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理等課程。3、科學(xué)和工程：需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、信息科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的配合。4、先進(jìn)機(jī)器人學(xué)：具體包括先進(jìn)機(jī)器人控制、認(rèn)知機(jī)器人、機(jī)器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)、仿生機(jī)器人等課程。5、人工智能平臺(tái)與工具：具體包括群體智能與自主系統(tǒng)、無(wú)人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)、游戲設(shè)計(jì)與開發(fā)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等課程。6、人工智能核心：具體包括人工智能的現(xiàn)代方法、問(wèn)題表達(dá)與求解、人工智能的現(xiàn)代方法、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等課程。
人工智能，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能需要什么基礎(chǔ)？

首先，你需要學(xué)一門適合人工智能的語(yǔ)言并學(xué)習(xí)其基礎(chǔ)知識(shí)（如Python、R）,推薦選擇Python,下文我會(huì)說(shuō)明Python怎么學(xué)習(xí)人工智能。

人工智能的本質(zhì)是數(shù)學(xué)。如果你想真正透徹理解人工智能算法原理的話，你需要學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)，具體內(nèi)容如下圖：

人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

如果你選擇了Python,還需要學(xué)習(xí)一下人工智能所需要的第三方庫(kù)（Pandas、Numpy、openCV、Matplotlib等），Pandas、Numpy是數(shù)據(jù)處理的，openCV是圖像處理的，Matplotlib是畫圖的。

以上是人工智能的基礎(chǔ)，下文將闡述人工智能學(xué)習(xí)路線：

一.機(jī)器學(xué)習(xí)：

你需要學(xué)習(xí)一下機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法（如線性回歸、邏輯回歸、KNN、K-Means等）以及一些機(jī)器學(xué)習(xí)的第三方庫(kù),如scikit-learn.

練習(xí)。練習(xí)是鞏固所學(xué)知識(shí)的一個(gè)重要方法。可以在Kaggle平臺(tái)上參加一些新手比賽，如著名的泰坦尼克號(hào)乘客生存率預(yù)測(cè)。

二.深度學(xué)習(xí)：

購(gòu)買顯卡。深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)對(duì)顯卡的要求比較高，因此一張不錯(cuò)的顯卡是十分必要的。而且注意要買英偉達(dá)的顯卡，也就是N卡。因?yàn)橐恍┥疃葘W(xué)習(xí)的框架（特別是tensorflow）只能在英偉達(dá)的顯卡上跑，目前推薦購(gòu)買RTX2070，性價(jià)比較高。買別的也可以，但是顯存最好大于等于6G。

在深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)中，你將接觸一個(gè)新的概念——神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。你需要學(xué)習(xí)一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如CNN、RNN。還有一些由它們衍生出來(lái)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如YOLO。

其次，你需要學(xué)習(xí)至少一個(gè)深度學(xué)習(xí)庫(kù)，如tensorflow（常用于工業(yè)開發(fā)）、pytorch（適合用于研究）。

練習(xí)。練習(xí)是鞏固所學(xué)知識(shí)的一個(gè)重要方法?？梢栽贙aggle平臺(tái)上參加一些正式比賽，也就是有獎(jiǎng)金的比賽來(lái)提高自己的水平。

人工智能需要什么基礎(chǔ)？

1、核心三要素——算力、算法、數(shù)據(jù)（三大基石）：

算法、算力、數(shù)據(jù)作為人工智能（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業(yè)中形成了不一樣的產(chǎn)業(yè)形態(tài)。隨著算法的創(chuàng)新、算力的增強(qiáng)、數(shù)據(jù)資源的累積，傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施將借此東風(fēng)實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)，并有望推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展全要素的智能化革新。讓人類社會(huì)從信息化進(jìn)入智能化。

（1）算力：

在AI技術(shù)當(dāng)中，算力是算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施，支撐著算法和數(shù)據(jù)，進(jìn)而影響著AI的發(fā)展，算力的大小代表著對(duì)數(shù)據(jù)處理能力的強(qiáng)弱。

（2）算法：

算法是AI的背后“推手”。

AI算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型算法，是AI的推動(dòng)力量。

（3）數(shù)據(jù)：

在AI技術(shù)當(dāng)中，數(shù)據(jù)相當(dāng)于AI算法的“飼料”。
機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)都要用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，由此催生了大量數(shù)據(jù)標(biāo)注公司，它們將處于未經(jīng)處理的初級(jí)數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為機(jī)器可識(shí)別信息。只有經(jīng)過(guò)大量的訓(xùn)練，覆蓋盡可能多的各種場(chǎng)景才能得到一個(gè)良好的模型。

2、技術(shù)基礎(chǔ)：

（1）文藝復(fù)興后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種仿造神經(jīng)元運(yùn)作的函數(shù)演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據(jù)不同刺激影響的權(quán)重轉(zhuǎn)換成輸出的反應(yīng)，或用以改變內(nèi)部函數(shù)的權(quán)重結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)不同環(huán)境的數(shù)學(xué)模型。

（2）靠巨量數(shù)據(jù)運(yùn)作的機(jī)器學(xué)習(xí)。

科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，要讓機(jī)器有智慧，并不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲(chǔ)存資料并具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。

（3）人工智慧的重要應(yīng)用：自然語(yǔ)言處理。

自然語(yǔ)言處理的研究，是要讓機(jī)器“理解”人類的語(yǔ)言，是人工智慧領(lǐng)域里的其中一項(xiàng)重要分支。

自然語(yǔ)言處理可先簡(jiǎn)單理解分為進(jìn)、出計(jì)算機(jī)等兩種：

其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成程式可以處理的型式；

其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉(zhuǎn)換成人類可以理解的語(yǔ)言表達(dá)出來(lái)。

學(xué)人工智能需要什么基礎(chǔ)

人工智能需要什么基礎(chǔ)？

1、基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識(shí)：線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、圖論；
2、基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)知識(shí)：操作系統(tǒng)、linux、網(wǎng)絡(luò)、編譯原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)；
3、編程語(yǔ)言基礎(chǔ)：C/C++、Python、Java；
4、人工智能基礎(chǔ)知識(shí)：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等算法的特性、性質(zhì)、和其他算法對(duì)比的區(qū)別等內(nèi)容；
5、工具基礎(chǔ)知識(shí)：opencv、matlab、caffe等。

人工智能需要什么基礎(chǔ)

人工智能需要什么基礎(chǔ)？

需要必備的知識(shí)有:1、線性代數(shù)：如何將研究對(duì)象形式化?2、概率論：如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律?3、數(shù)理統(tǒng)計(jì)：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(shí)現(xiàn)抽象推理?7、線性代數(shù)：如何將研究對(duì)象形式化？人工智能簡(jiǎn)介:1、人工智能（Artificial），英文縮寫為AI。2、它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能涉及的學(xué)科:哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)，社會(huì)結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。

1.人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。

2.人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成。入門最基本的的知識(shí)是:機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)械原理、計(jì)算機(jī)原理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等?？偟恼f(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。

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