本篇文章給大家談?wù)勅斯ぶ悄苘浖_發(fā)的基礎(chǔ)知識(shí)，以及人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)是指什么對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、學(xué)習(xí)人工智能主要學(xué)什么內(nèi)容？
• 2、學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí)?
• 3、人工智能需要什么基礎(chǔ)？
• 4、人工智能軟件怎么開發(fā)?

學(xué)習(xí)人工智能主要學(xué)什么內(nèi)容？

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。

我們知道，目前國(guó)家也相繼出臺(tái)了一些扶持人工智能發(fā)展的政策，人工智能正處于發(fā)展的紅利期，所以越早學(xué)習(xí)就越有就業(yè)優(yōu)勢(shì)。人工智能火起來就是這一兩年的事兒，因此不管是上市企業(yè)，還是一些中小型企業(yè)，對(duì)于人工智能人才的需求量都非常大。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。目前來看，現(xiàn)在學(xué)習(xí)人工智能是一個(gè)很好的時(shí)機(jī)！

學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí)?

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。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)。線性代數(shù)將研究對(duì)象形式化，概率論描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

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。

需要掌握至少一門編程語言，比如C語言，MATLAB之類。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。

拓展資料：

人工智能（Artificial Intelligence），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)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

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)。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，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，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。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國(guó)媒體十大流行語”。

參考資料：百度百科—人工智能：計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支

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：自然語言處理。

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

自然語言處理可先簡(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言表達(dá)出來。

人工智能軟件怎么開發(fā)?

是用Python開發(fā)的，例如YouTube、Instagram，還有國(guó)內(nèi)的豆瓣。

要進(jìn)入人工智能行業(yè)，首先要有一定的數(shù)學(xué)功底，因?yàn)槿斯ぶ悄懿煌赼pp開發(fā)，網(wǎng)頁(yè)開發(fā)、游戲開發(fā)等傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)職位，先看看51cto學(xué)院人工智能的課程，會(huì)有不少幫助人工智能是從數(shù)學(xué)中的“逼近理論”逐步演化而來的，當(dāng)今人工智能所使用的方法。

最開始的時(shí)候大部分是數(shù)學(xué)家為了逼近某些比較難表示的非線性函數(shù)而使用的。后來隨著計(jì)算機(jī)性能的提高，計(jì)算機(jī)工作者，統(tǒng)計(jì)學(xué)家。

開始嘗試用這套“逼近理論”解決一些分類問題。逐步發(fā)展成為現(xiàn)在的人工智能局面?，F(xiàn)在屬于人工智能行業(yè)發(fā)展初期，各種可用的api函數(shù)都比較少，所以自己編寫算法是必須要會(huì)的。

從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能（Artificial Intelligence），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)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。

人工智能是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

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