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人工智能科技基礎(chǔ)學(xué)什么，人工智能都學(xué)習(xí)哪些方面的知識(shí)

來源：整理時(shí)間：2023-05-20 13:10:42 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，人工智能都學(xué)習(xí)哪些方面的知識(shí)

人工智能主要是深度學(xué)習(xí)　　想要學(xué)習(xí)人工智能，先要知道什么是機(jī)器學(xué)習(xí)。簡單來說，機(jī)器學(xué)習(xí)就是教電腦怎樣從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，然后做出決策或預(yù)測。對(duì)于真正的機(jī)器學(xué)習(xí)來說，電腦必須在沒有明確編程的情況下能夠?qū)W習(xí)識(shí)別模型。　　你還需要知道什么叫做深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)簡單來說，就是機(jī)器在學(xué)習(xí)過程中不斷自主深化研究探索，達(dá)到能夠代替人類的經(jīng)驗(yàn)性工作。比如AlphaGo的圍棋學(xué)習(xí)?！　‘?dāng)然了，人工智能的學(xué)習(xí)少不了編程語言的學(xué)習(xí)包括Python、Java以及人工智能基礎(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。另有工具基礎(chǔ)知識(shí)：opencv、matlab、caffe等。

人工智能都學(xué)習(xí)哪些方面的知識(shí)

2，學(xué)習(xí)人工智能前需要學(xué)習(xí)哪些基礎(chǔ)課程

人工智能需要什么基礎(chǔ)首先你需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析其次需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法；當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時(shí)間的積累；然后，需要掌握至少一門編程語言，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類基礎(chǔ)課必不可少；人工智能一般要到研究生才會(huì)去學(xué)，本科也就是蜻蜓點(diǎn)水看看而已，畢竟需要的基礎(chǔ)課過于龐大。人工智能專業(yè)課程從課程體系結(jié)構(gòu)來看，主要分成四大部分：第一部分是基礎(chǔ)學(xué)科部分，主要涉及到數(shù)學(xué)和物理相關(guān)課程；第二部分是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程，涉及到編程語言、操作系統(tǒng)、算法設(shè)計(jì)等課程；第三部分是人工智能基礎(chǔ)課程，涉及到人工智能基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、控制學(xué)基礎(chǔ)、神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)基礎(chǔ)等內(nèi)容；第四部分涉及到人工智能平臺(tái)相關(guān)知識(shí)。

學(xué)習(xí)人工智能前需要學(xué)習(xí)哪些基礎(chǔ)課程

3，人工智能需要什么基礎(chǔ)

人工智能成了新時(shí)代的必修課，其重要性已無需贅述，但作為一個(gè)跨學(xué)科產(chǎn)物，它包含的內(nèi)容浩如煙海，各種復(fù)雜的模型和算法更是讓人望而生畏。對(duì)于大多數(shù)的新手來說，如何入手人工智能其實(shí)都是一頭霧水，比如到底需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、是否要有工程經(jīng)驗(yàn)、對(duì)于深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)該關(guān)注什么等等。必備基礎(chǔ)如下：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，具體來說包括：線性代數(shù)：如何將研究對(duì)象形式化？概率論：如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律？數(shù)理統(tǒng)計(jì)：如何以小見大？最優(yōu)化理論：如何找到最優(yōu)解？信息論：如何定量度量不確定性？形式邏輯：如何實(shí)現(xiàn)抽象推理？線性代數(shù)：如何將研究對(duì)象形式化？事實(shí)上，線性代數(shù)不僅僅是人工智能的基礎(chǔ)，更是現(xiàn)代數(shù)學(xué)和以現(xiàn)代數(shù)學(xué)作為主要分析方法的眾多學(xué)科的基礎(chǔ)。從量子力學(xué)到圖像處理都離不開向量和矩陣的使用。而在向量和矩陣背后，線性代數(shù)的核心意義在于提供了?種看待世界的抽象視角：萬事萬物都可以被抽象成某些特征的組合，并在由預(yù)置規(guī)則定義的框架之下以靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的方式加以觀察。著重于抽象概念的解釋而非具體的數(shù)學(xué)公式來看，線性代數(shù)要點(diǎn)如下：線性代數(shù)的本質(zhì)在于將具體事物抽象為數(shù)學(xué)對(duì)象，并描述其靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的特性；向量的實(shí)質(zhì)是 n 維線性空間中的靜止點(diǎn)；線性變換描述了向量或者作為參考系的坐標(biāo)系的變化，可以用矩陣表示；矩陣的特征值和特征向量描述了變化的速度與方向?？傊?，線性代數(shù)之于人工智能如同加法之于高等數(shù)學(xué)，是一個(gè)基礎(chǔ)的工具集。概率論：如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律？除了線性代數(shù)之外，概率論也是人工智能研究中必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。隨著連接主義學(xué)派的興起，概率統(tǒng)計(jì)已經(jīng)取代了數(shù)理邏輯，成為人工智能研究的主流工具。在數(shù)據(jù)爆炸式增長和計(jì)算力指數(shù)化增強(qiáng)的今天，概率論已經(jīng)在機(jī)器學(xué)習(xí)中扮演了核心角色。同線性代數(shù)一樣，概率論也代表了一種看待世界的方式，其關(guān)注的焦點(diǎn)是無處不在的可能性。頻率學(xué)派認(rèn)為先驗(yàn)分布是固定的，模型參數(shù)要靠最大似然估計(jì)計(jì)算；貝葉斯學(xué)派認(rèn)為先驗(yàn)分布是隨機(jī)的，模型參數(shù)要靠后驗(yàn)概率最大化計(jì)算；正態(tài)分布是最重要的一種隨機(jī)變量的分布。數(shù)理統(tǒng)計(jì)：如何以小見大？在人工智能的研究中，數(shù)理統(tǒng)計(jì)同樣不可或缺?；A(chǔ)的統(tǒng)計(jì)理論有助于對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出解釋，只有做出合理的解讀，數(shù)據(jù)的價(jià)值才能夠體現(xiàn)。數(shù)理統(tǒng)計(jì)根據(jù)觀察或?qū)嶒?yàn)得到的數(shù)據(jù)來研究隨機(jī)現(xiàn)象，并對(duì)研究對(duì)象的客觀規(guī)律做出合理的估計(jì)和判斷。雖然數(shù)理統(tǒng)計(jì)以概率論為理論基礎(chǔ)，但兩者之間存在方法上的本質(zhì)區(qū)別。概率論作用的前提是隨機(jī)變量的分布已知，根據(jù)已知的分布來分析隨機(jī)變量的特征與規(guī)律；數(shù)理統(tǒng)計(jì)的研究對(duì)象則是未知分布的隨機(jī)變量，研究方法是對(duì)隨機(jī)變量進(jìn)行獨(dú)立重復(fù)的觀察，根據(jù)得到的觀察結(jié)果對(duì)原始分布做出推斷。用一句不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)庇^的話講：數(shù)理統(tǒng)計(jì)可以看成是逆向的概率論。數(shù)理統(tǒng)計(jì)的任務(wù)是根據(jù)可觀察的樣本反過來推斷總體的性質(zhì)；推斷的工具是統(tǒng)計(jì)量，統(tǒng)計(jì)量是樣本的函數(shù)，是個(gè)隨機(jī)變量；參數(shù)估計(jì)通過隨機(jī)抽取的樣本來估計(jì)總體分布的未知參數(shù)，包括點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)；假設(shè)檢驗(yàn)通過隨機(jī)抽取的樣本來接受或拒絕關(guān)于總體的某個(gè)判斷，常用于估計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化錯(cuò)誤率。最優(yōu)化理論：如何找到最優(yōu)解？本質(zhì)上講，人工智能的目標(biāo)就是最優(yōu)化：在復(fù)雜環(huán)境與多體交互中做出最優(yōu)決策。幾乎所有的人工智能問題最后都會(huì)歸結(jié)為一個(gè)優(yōu)化問題的求解，因而最優(yōu)化理論同樣是人工智能必備的基礎(chǔ)知識(shí)。最優(yōu)化理論研究的問題是判定給定目標(biāo)函數(shù)的最大值（最小值）是否存在，并找到令目標(biāo)函數(shù)取到最大值 (最小值) 的數(shù)值。如果把給定的目標(biāo)函數(shù)看成一座山脈，最優(yōu)化的過程就是判斷頂峰的位置并找到到達(dá)頂峰路徑的過程。通常情況下，最優(yōu)化問題是在無約束情況下求解給定目標(biāo)函數(shù)的最小值；在線性搜索中，確定尋找最小值時(shí)的搜索方向需要使用目標(biāo)函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)；置信域算法的思想是先確定搜索步長，再確定搜索方向；以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的啟發(fā)式算法是另外一類重要的優(yōu)化方法。信息論：如何定量度量不確定性？近年來的科學(xué)研究不斷證實(shí)，不確定性就是客觀世界的本質(zhì)屬性。換句話說，上帝還真就擲骰子。不確定性的世界只能使用概率模型來描述，這促成了信息論的誕生。信息論使用“信息熵”的概念，對(duì)單個(gè)信源的信息量和通信中傳遞信息的數(shù)量與效率等問題做出了解釋，并在世界的不確定性和信息的可測量性之間搭建起一座橋梁?？傊畔⒄撎幚淼氖强陀^世界中的不確定性；條件熵和信息增益是分類問題中的重要參數(shù)；KL 散度用于描述兩個(gè)不同概率分布之間的差異；最大熵原理是分類問題匯總的常用準(zhǔn)則。形式邏輯：如何實(shí)現(xiàn)抽象推理？1956 年召開的達(dá)特茅斯會(huì)議宣告了人工智能的誕生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者們，包括約翰·麥卡錫、赫伯特·西蒙、馬文·閔斯基等未來的圖靈獎(jiǎng)得主，他們的愿景是讓“具備抽象思考能力的程序解釋合成的物質(zhì)如何能夠擁有人類的心智?！蓖ㄋ椎卣f，理想的人工智能應(yīng)該具有抽象意義上的學(xué)習(xí)、推理與歸納能力，其通用性將遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于解決國際象棋或是圍棋等具體問題的算法。如果將認(rèn)知過程定義為對(duì)符號(hào)的邏輯運(yùn)算，人工智能的基礎(chǔ)就是形式邏輯；謂詞邏輯是知識(shí)表示的主要方法；基于謂詞邏輯系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)具有自動(dòng)推理能力的人工智能；不完備性定理向“認(rèn)知的本質(zhì)是計(jì)算”這一人工智能的基本理念提出挑戰(zhàn)。

不需要基礎(chǔ)，現(xiàn)在可以去專門的電腦學(xué)院學(xué)

人工智能需要什么基礎(chǔ)