admin 一、学人工智能需要学些什么内容？
学习人工智能需要涉及以下几个方面的内容：
1. 数学和统计学：人工智能需要使用数学和统计学的基础知识，如线性代数、微积分、概率论、统计学等，对于机器学习、深度学习等算法的理解和应用至关重要。
2. 编程语言：掌握编程语言是进行人工智能开发的必要条件，如Python、Java、R等，其中Python是目前应用最广泛的编程语言之一，很多人工智能开发工具和框架都是基于Python实现的。
3. 机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是人工智能的核心内容，需要学习相关的算法和模型，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等，同时需要了解各种算法的优缺点和适用范围，以便在实际应用中进行选择。
4. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一，需要学习如何对自然语言进行分词、词性标注、语法分析、情感分析、机器翻译等处理，掌握相关的算法和技术。
5. 数据库和大数据技术：人工智能需要处理大量的数据，需要学习如何存储、管理、处理和分析数据，掌握数据库和大数据技术的基本原理和应用方法。
6. 计算机视觉：计算机视觉是人工智能的另一个重要应用领域，需要学习如何对图像进行处理、识别、分类、分割等操作，掌握相关的算法和技术。
综上所述，学习人工智能需要掌握数学和统计学、编程语言、机器学习和深度学习、自然语言处理、数据库和大数据技术、计算机视觉等多个方面的知识和技能。
二、人工智能主要学些什么？
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。现在，人工智能已经走进了我们的生活，想加入到这个行业中来？如何开发人工智能？当然是掌握这门技术啊。那么，大家需要掌握哪些内容？
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。
我们知道，目前国家也相继出台了一些扶持人工智能发展的政策，人工智能正处于发展的红利期，所以越早学习就越有就业优势。人工智能火起来就是这一两年的事儿，因此不管是上市企业，还是一些中小型企业，对于人工智能人才的需求量都非常大。
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”。目前来看，现在学习人工智能是一个很好的时机。
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三、人工智能的三个基础专业？
1.软件工程
人工智能的基础是硬件及软件，所以如果学软件工程专业的话，正好是对口的。
2.计算机科学与技术
这个专业正好也算是很对口的，本身人工智能就属于计算机类专业一类的，所以报考计算机科学与技术算是正好合适，更何况这个专业本身热门又好就业。
3.数据科学与大数据技术
四、学人工智能，要学哪些？
要想从事人工智能的工作，个人认为最主要学习的是人工智能的数学基础(高等数学主要是微积分、线性代数、概率论、数理统计、最优化理论、信息论和形式逻辑，离散数学)，算法基础(数据结构包括各种常用数据结构，算法设计与分析包括递归与分治、动态规划等，图论)、编程技能(最好有Java或c语言基础,熟练掌握python语言)、硬件设计技能(人工智能芯片或传感器等方向需要)等会有比较好的基础，加入人工智能行业后也会有比较大的发展空间。
另外我的建议是把对人工智能和计算机科学的兴趣与其他行业结合起来，不是计算机、自动化、电子信息和数理统计相关专业，而是机械制造、金融、医疗等专业知识的人士，如果有合适的人工智能在相关行业的应用点，既能够有相关领域的专业知识，又能够提供相关领域的人工智能行业解决方案，也非常适合加入人工智能行业，例如将人工智能应用在机械制造与机器人、金融与风投、医学和健康，新闻和写作，三维动画与电影CG等领域，对这些领域的探索可以发掘人工智能应用和爆发的更多可能性。
五、人工智能专业考试科目？
1、认知与神经科学课程群
具体课程：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。
2、人工智能伦理课程群
具体课程：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》。
3、科学和工程课程群
新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、健康的发展道路上。
4、先进机器人学课程群
具体课程：《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》
5、人工智能平台与工具课程群
具体课程：《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》。
6、人工智能核心课程群
具体课程：《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。
