人工智能需要什么基础？

Question

如题所述

Answer 1

人工智能需要学习的基础内容——1、认知与神经科学：具体包括认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等课程。2、人工智能伦理：具体包括人工智能、社会与人文，人工智能哲学基础与伦理等课程。3、科学和工程：需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的配合。4、先进机器人学：具体包括先进机器人控制、认知机器人、机器人规划与学习、仿生机器人等课程。5、人工智能平台与工具：具体包括群体智能与自主系统、无人驾驶技术与系统实现、游戏设计与开发、计算机图形学、虚拟现实与增强现实等课程。6、人工智能核心：具体包括人工智能的现代方法、问题表达与求解、人工智能的现代方法、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等课程。
人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

Answer 2

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

1、大数据

大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。

2、计算机视觉

计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

3、语音识别

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。

Answer 3

人工智能入门需要掌握的知识：
1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论
2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库
3.编程语言基础：C/C++、Python、Java
4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。
5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等

Answer 4

人工智能与机器学习、大数据这几个概念之间存在怎样的联系？学者们研究「人工智能」的初衷，是为了制造出能够像人脑一样思考的机器。虽然目前我们距离这一目标还过于遥远，不过这正是我们前往终极目标的必经之路。它们往往被称作为「应用人工智能」，即帮助我们完成各种简单任务的手段或工具。正是通过机器学习，这些「应用人工智能」才得以实现。机器学习（Machine Learning）指用大量数据训练出一个模型的过程，使它可以代替人类完成一些简单的任务。机器学习是目前应用人工智能最为主流的实现方式。体育记者想让机器帮助他们撰写格式固定的赛事新闻，医生需要机器辅助查看患者的 X 光片，公司职员想通过机器快速审阅合同等文件...通过机器学习训练出对应的算法模型，在输入新的数据后自动生成结果，可以帮助他们显著的提高工作效率。大数据（Big Data）提供了训练模型所需要的基础原料。 Gartner Group 对大数据的定义为：需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。对于这些数量惊人、形式多变的数据进行收集、管理、分析等的技术，被称为「大数据技术」。海量数据经过处理后变为了实现应用人工智能的基础资料，它们让机器顺利完成「学习」，胜任我们给予的任务。简单来说，机器学习是实现人工智能的途径与手段，大数据则提供实现人工智能的基础资料。关于应用人工智能都有哪些方面，题主可以看一看下面这张图~丰富的任务，促使人工智能在不同行业中的应用不胜枚举。以基于自然语言处理的机器写作技术为例，不仅仅是体育记者希望用机器写作技术来提高工作效率，从而集中精力去做更有深度的报道，包括美联社在内的一些企业也都开始让机器撰写固定格式的财报新闻。在应用机器写作技术后，美联社每年为超过 3000 家公司撰写财报新闻——几乎是以前的十倍。需要撰写医学论文的医生们，同样能够利用以大量医学报告训练出的文本写作模型来进行写作，只需输入数据，机器便会自动生成一定格式的论文，医生们则只需要做少量修改，添加结论。在医学领域，人工智能的应用远不止上文提到的影像辅助诊断与医学论文写作。制药业可以利用机器学习预测药物分子的合称路径，降低研发成本，提升研发效率；个人医学知识图谱可以帮助医生迅速掌握患者的过往医疗记录及家族病史等信息，有效提升诊断的准确率；应用语音合成技术，等待就诊的病患才得以听到「XXX，请到 x 诊室就诊」的语音...也许这些场景离我们有点远？人工智能也可以离我们很近。上文中提到的知识图谱可不仅会应用到各种工作场景中，当你用谷歌搜索名人，这个人的生辰、国籍、家庭及主要成就等相关信息就会显示在旁边，这是知识图谱离我们最近的应用之一。而当你打开手机淘宝，看到的「猜你喜欢」模块则是推荐系统的典型应用，根据你的浏览历史自动匹配相关性较高的其他商品。与其一头扎进数理统计、算法编程来学习人工智能，不妨先从我们身边的应用入手，了解它们的构成和原理，知道人工智能相关技术能用来做什么，找到感兴趣的方向再进行钻研，会更有效率。-------------------------对人工智能技术和相关应用感兴趣，不妨关注我们和我们的专栏：�

Answer 5

人工智能需要软硬件+高速5G互联网的系统+软硬件专业软件人员体系