人工智能需要懂硬件吗还是软件
本篇文章给大家谈谈《人工智能需要懂硬件吗还是软件》对应的知识点,希望对各位有所帮助。
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学习人工智能有什么要求吗?
人工智能是一个包含很多学科的交叉学科,你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学,要有一定的哲学基础,有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上:
首先你需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析;
其次需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;
当然还有各个领域需要的算法,比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;
算法很多需要时间的积累。
然后,需要掌握至少一门编程语言,毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件,一些电类基础课必不可少;
人工智能一般要到研究生才会去学,本科也就是蜻蜓点水看看而已,毕竟需要的基础课过于庞大。
刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的,但同时很多事物都是相通的,你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通,很容易。在这中间关键是要有自己的思考,不能人云亦云。毕竟,人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。
人工智能的首选语言是Python,因此大家一定要学好Python语言。人工智能学习的重点是机器学习:
1、斯坦福大学公开课 :机器学习课程
2、数据分析竞赛kaggle
3、Deep learning-author Joshua Bengio
机器学习书单python实战编程
1、Python for Data Analysis
2、SciPy and NumPy
3、Machine Learning for Hackers
4、Machine Learning in Action
学习人工智能AI需要哪些知识?
需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化,概率论描述统计规律。
需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言,比如C语言,MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。
拓展资料:
人工智能(Artificial Intelligence),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。
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。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
参考资料:百度百科—人工智能:计算机科学的一个分支
人工智能需要什么基础?
人工智能需要什么基础?
需要必备的知识有: 1、线性代数:如何将研究对象形式化? 2、概率论:如何描述统计规律? 3、数理统计:如何以小见大? 4、最优化理论: 如何找到最优解? 5、信息论:如何定量度量不确定性? 6、形式逻辑:如何实现抽象推理? 7、线性代数:如何将研究对象形式化?人工智能简介: 1、人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 2、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。 人工智能涉及的学科: 哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学,社会结构学与科学发展观。
1.人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。
2. 人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成。入门最基本的的知识是:机器学习、机械原理、计算机原理、计算机视觉等等。总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
人工智能需要基础吗?
当然要基础啊,学人工智能,需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。
需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言:毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。
学人工智能需要什么基础?
人工智能需要大量的知识储备,基础如下:
基础课程:先学完基础课程在切入人工智能领域。比如数学方面的:机器学习、深度学习、神经元算法、傅里叶变换、小波算法、时间序列、初级的高等代数和概率论等;计算机语言方面:标准的c语言;硬件:了解编译原理、操作系统,因为现在深度学习大量应用到了并行处理,对硬件不熟悉,就不能在有限的资源下实现更好的算法。
搞人工智能只懂软件知识,硬件不懂,可以么
当然可以了,但是就一定要和懂硬件的,乃至懂管理的,懂投融资的人组成团队。否则是不可能成事的。
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