人工智能都学习哪些方面的知识?
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高等数学
微积分基础、多元函数微分学、线性代数、概率论、数理统计、最优化理论、信息论、形式逻辑
编程算法
逻辑回归算法
Softmax回归算法
SVM支持向量计算法
SMO优化法
机器学习
深度学习
深度学习
语言处理
数据挖掘
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第一：从基础知识入手。人工智能领域的研究集中在六大领域，分别是自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学，虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。人工智能的核心问题之一就是数学问题，再具体点说就是算法的设计问题，而把算法进行具体的实现就涉及到计算机知识了。所以，在人工智能所涉及到的众多学科中（哲学、数学、计算机、神经学、经济学、语言学等），数学和计算机基础对于研发人员来说是非常关键的。
第二：了解人工智能的研发内容和研发方法。人工智能的研发虽然经过了六十多年，但是目前依然处在行业发展的初期，当前机器学习、计算机视觉和机器人是比较热门的领域。在学习这些具体知识之前，首先应该对人工智能有一个整体上的认知过程，通过了解人工智能的发展历史是一个不错的途径。
第三：从大数据入手。对于基础比较薄弱的人来说，通过大数据进入人工智能领域是一个比较现实的路径。大数据技术已经趋于成熟，当前正处在落地应用的初级阶段，大数据作为人工智能的重要基础未来对于人工智能的发展会起到较大的推动作用。机器学习作为数据分析的重要手段之一，目前在大数据领域有广泛的应用，所以通过大数据进入机器学习从而全面进入人工智能领域是一个比较不错的路线。
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人工智能入门需要掌握的知识还是挺多的，有：自然语言处理、机器学习、计算机视觉、自动推理和机器人学。虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。人工智能的核心问题之一就是数学问题，所以数学好的人才能学好人工智能知识。
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人工智能专业主要需要学：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《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》、《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》、《人工智能的现代方法I》
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人工智能专业的主要领域是：机器学习 人工智能导论（搜索法等） 图像识别 生物演化论 自然语言处理 语义网 博弈论等。 需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）。
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人工智能专业主要需要学：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《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》、《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
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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；
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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;
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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*作保障。
