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人工智能要學(xué)硬件嗎（人工智能要學(xué)硬件嗎）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-27 23:05:17 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1454 問大家

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本文目錄:

1、人工智能需要學(xué)習(xí)哪些課程？
2、人工智能需要什么基礎(chǔ)？
3、人工智能需要什么基礎(chǔ)？
4、學(xué)習(xí)人工智能要準(zhǔn)備哪些基礎(chǔ)知識(shí)？

人工智能要學(xué)硬件嗎（人工智能要學(xué)硬件嗎）

一、人工智能需要學(xué)習(xí)哪些課程？

人工智能的學(xué)習(xí)，簡單點(diǎn)來說，就是有3點(diǎn)，做到就相當(dāng)于學(xué)會(huì)了人工智能，然后找工作實(shí)習(xí)就可以了。

第一點(diǎn)學(xué)好數(shù)學(xué)知識(shí)

人工智能就是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，不過也有借助其他計(jì)算機(jī)技術(shù)的時(shí)候，它和計(jì)算機(jī)的主要組成部分非常相似，差異的地方主要就是形態(tài)。它們都是硬件和軟件相配合，硬件就是實(shí)實(shí)在在可以看見，可以觸碰到的物品，而軟件則是在內(nèi)部運(yùn)行的，是一種可以對(duì)硬件進(jìn)行控制，實(shí)現(xiàn)“智能”的程序。而軟件主要是經(jīng)由程序設(shè)計(jì)來完成的。

程序設(shè)計(jì)就是一大堆的英文字母，被組合在一起，表達(dá)一種獨(dú)有的信息，不過除了這些還會(huì)需要到數(shù)學(xué)知識(shí)，雖然在一些比較基礎(chǔ)的或者是簡單的程序上用的數(shù)學(xué)知識(shí)很少，不過隨著程序越復(fù)雜，用到的數(shù)學(xué)知識(shí)就會(huì)越多，比如邏輯思維、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法等等。

第二點(diǎn)學(xué)習(xí)編程語言

人工智能編程語言有一個(gè)共同的特點(diǎn)，那就是這些語言都是面向所要解決的問題、結(jié)合知識(shí)表示、完全脫離當(dāng)代計(jì)算機(jī)的諾依曼結(jié)構(gòu)特性而獨(dú)立設(shè)計(jì)的；它們又處于比面向過程的高級(jí)編程語言更高的抽象層次。因此，用這些語言編寫的程序，在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)環(huán)境中，無論是解釋或編譯執(zhí)行，往往效率很低。尤其當(dāng)程序規(guī)模很大、很復(fù)雜時(shí)，將浪費(fèi)大量系統(tǒng)資源(主要指處理機(jī)占用時(shí)間和存儲(chǔ)空間占用量)，使系統(tǒng)性能下降到難以容忍的地步。

第三點(diǎn)實(shí)戰(zhàn)

理論知識(shí)只是理論知識(shí)和實(shí)際運(yùn)用是兩回事，擁有再好的理論，不能實(shí)現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)中，也是沒有用的，所以基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)完后就需要進(jìn)行實(shí)習(xí)了，把學(xué)來的知識(shí)在實(shí)際的案例中慢慢吸收一遍，會(huì)得到不一樣的理解。

二、人工智能需要什么基礎(chǔ)？

人工智能包括五大核心技術(shù)：

1.計(jì)算機(jī)視覺：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)運(yùn)用由圖像處理操作及機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)所組成的序列來將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)模式，模式一旦被發(fā)現(xiàn)便可以做預(yù)測(cè)，處理的數(shù)據(jù)越多，預(yù)測(cè)也會(huì)越準(zhǔn)確。

3.自然語言處理：對(duì)自然語言文本的處理是指計(jì)算機(jī)擁有的與人類類似的對(duì)文本進(jìn)行處理的能力。例如自動(dòng)識(shí)別文檔中被提及的人物、地點(diǎn)等，或?qū)⒑贤械臈l款提取出來制作成表。

4.機(jī)器人技術(shù)：近年來，隨著算法等核心技術(shù)提升，機(jī)器人取得重要突破。例如無人機(jī)、家務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人等。

5.生物識(shí)別技術(shù)：生物識(shí)別可融合計(jì)算機(jī)、光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)，利用人體固有的生體特性如指紋、人臉、虹膜、靜脈、聲音、步態(tài)等進(jìn)行個(gè)人身份鑒定，最初運(yùn)用于司法鑒定。

三、人工智能需要什么基礎(chǔ)？

人工智能需要什么基礎(chǔ)？

人工智能是一個(gè)包含很多學(xué)科的交叉學(xué)科，你需要了解計(jì)算機(jī)的知識(shí)、信息論、控制論、圖論、心理學(xué)、生物學(xué)、熱力學(xué)，你要有一定的哲學(xué)基礎(chǔ)，有科學(xué)方法論作保障。這些學(xué)科的每一門都是博大精深的，但同時(shí)很多事物都是相通的，你學(xué)了很多知識(shí)有了一定的基礎(chǔ)的時(shí)候再看相關(guān)知識(shí)就會(huì)觸類旁通，很容易。在這中間關(guān)鍵是要有自己的思考，不能人云亦云，畢竟人工智能是一個(gè)正在發(fā)展并具有無窮挑戰(zhàn)和樂趣的學(xué)科，如果你對(duì)人工智能感興趣，那歡迎到百度的人工智能吧做客，那里有對(duì)人工智能豐富而深刻的討論。

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？人工智能簡介: 1、人工智能（Artificial Intelligence），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)視覺等等?？偟恼f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。

四、學(xué)習(xí)人工智能要準(zhǔn)備哪些基礎(chǔ)知識(shí)？

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時(shí)我們會(huì)要考慮什么是人力所能及制造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(shí)(consciousness)、自我(self)、思維(mind)(包括無意識(shí)的思維(unconscious_mind)等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對(duì)人的智能本身的研究。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。

人工智能目前在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用--機(jī)器視覺:指紋識(shí)別，人臉識(shí)別，視網(wǎng)膜識(shí)別，虹膜識(shí)別，掌紋識(shí)別，專家系統(tǒng)等。

人工智能(Artificial Intelligence)是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學(xué)科。其主要任務(wù)是建立智能信息處理理論，進(jìn)而設(shè)計(jì)可以展現(xiàn)某些近似于人類智能行為的計(jì)算系統(tǒng)。AI作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支和計(jì)算機(jī)應(yīng)用的一個(gè)廣闊的新領(lǐng)域，它同原子能技術(shù)，空間技術(shù)一起被稱為20世紀(jì)三大尖端科技。

人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。

知識(shí)表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識(shí)表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。

常識(shí)，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來表達(dá)常識(shí)和處理常識(shí)的。

問題求解中的自動(dòng)推理是知識(shí)的使用過程，由于有多種知識(shí)表示方法，相應(yīng)地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識(shí)處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機(jī)制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。

搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個(gè)推理步驟中知識(shí)被使用的優(yōu)先關(guān)系。可分為無信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識(shí)常由啟發(fā)式函數(shù)來表示，啟發(fā)式知識(shí)利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識(shí)表示意義下獲取新知識(shí)的過程，按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。

知識(shí)處理系統(tǒng)主要由知識(shí)庫和推理機(jī)組成。知識(shí)庫存儲(chǔ)系統(tǒng)所需要的知識(shí)，當(dāng)知識(shí)量較大而又有多種表示方法時(shí)，知識(shí)的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問題求解時(shí)，規(guī)定使用知識(shí)的基本方法和策略，推理過程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫或采用黑板機(jī)制。如果在知識(shí)庫中存儲(chǔ)的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專家知識(shí)，則這樣的知識(shí)系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時(shí)知識(shí)共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問題。

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。

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，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。

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