人工智慧主要學什麼
『壹』 學人工智慧先要學什麼
都是零基礎入學的，這是人工智慧的所有課程，要是感興趣的話，可以了解一下：
第一階段
前端開發 Front-end Development
1、桌面支持與系統管理（計算機操作基礎Windows7）
2、Office辦公自動化
3、WEB前端設計與布局
4、javaScript特效編程
5、Jquery應用開發
第二階段
核心編程 Core Programming
1、python核心編程
2、MySQL數據開發
3、Django 框架開發
4、Flask web框架
5、綜合項目應用開發
第三階段
爬蟲開發 Reptile Development
1、網路爬蟲開發
2、爬蟲項目實踐應用
3、機器學習演算法
4、Python人工智慧數據分析
5、python人工智慧高級開發
第四階段
人工智慧 PArtificial Intelligence
1、實訓一：WEB全棧開發
2、實訓二：人工智慧終極項目實戰
『貳』 人工智慧需要學習哪些課程
人工智慧，即AI(ArtificialIntelligence)，是一門包含計算機、控制論、資訊理論、神經生理學、心理學、語言學等綜合學科。
該概念第一次在達茅斯頓學術會議上提出：人工智慧是從計算機應用系統角度出發，研究如何製造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以及延生人類智能科學。
核心課程
ArtificialIntelligence人工智慧
MachineLearning機器學習
AdvancedOperatingSystems高級操作系統
AdvancedAlgorithmDesign高級演算法設計
ComputationalComplexity計算復雜性
MathematicalAnalysis數學分析
AdvancedComputerGraphics高級計算機圖形
AdvancedComputerNetworks高級計算機網路
就業方向參考
(1)搜索方向：網路、谷歌、微軟、yahoo等(包括智能搜索、語音搜索、圖片搜索、視頻搜索等都是未來的方向)
(2)醫學圖像處理：醫療設備、醫療器械很多都會涉及到圖像處理和成像，大型的公司有西門子、GE、飛利浦等。
(3)計算機視覺和模式識別方向：前面說過的指紋識別、人臉識別、虹膜識別等;還有一個大的方向是車牌識別;目前鑒於視頻監控是一個熱點問題，做跟蹤和識別也不錯;
(4)還有一些圖像處理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。
另外，AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相對比較豐厚，所以很這個方向很有發展前途。
『叄』 學習人工智慧AI需要哪些知識
需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜演算法的必備要素。今天的種種人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智慧，首先要掌握必備的數學基礎知識。線性代數將研究對象形式化，概率論描述統計規律。
需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之演算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門編程語言，比如C語言，MATLAB之類。畢竟演算法的實現還是要編程的；如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。
拓展資料：
人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。2017年12月，人工智慧入選「2017年度中國媒體十大流行語」。
參考資料：網路—人工智慧：計算機科學的一個分支
『肆』 人工智慧學什麼的呢
人工智慧雖然屬於一門高精尖學科，但它的研究對象是以計算機為主，融合社會科學和自然科學的內容。它的研究方向主要分為兩類：一類是以演算法為主，另一類則偏向機械自動化方向。
目前國內高校本科生階段的專業目錄中並沒有設置人工智慧專業，在研究生階段才開設相應的研究方向。但是本科階段有很多專業是與人工智慧相關的，比如計算機類、電子信息類、自動化類、數學類。
1、計算機類（0809-0812）
計算機科學與技術、軟體工程、網路工程、信息安全、物聯網工程、數字媒體技術、智能科學與技術、空間信息與數字技術、電子與計算機工程電子信息類：通信工程、信息工程、水聲工程、電子信息工程、廣播電視工程、醫學信息工程、微電子科學與工程、光電信息科學與工程、電子科學與技術、電磁場與無線技術、電子信息科學與技術、電波傳播與天線、電信工程及管理、應用電子技術教育、集成電路設計與集成系統
2、自動化類（080602）
自動化、軌道交通信號與控制
3、數學類（0701）
數學與應用數學、 信息與計算科學、 數理基礎科學、數據科學與大數據技術
備註：括弧內的是相關專業的學科代碼。
可以報考的學校有哪些？
目前國內有 3 所學校專門設立了人工智慧技術學院：
1、中國科學院大學人工智慧技術學院
2017 年 5 月，中國科學院大學成立國內首家成立人工智慧技術學院的高校，這是我國人工智慧技術領域首個全面開展教學和科研工作的新型學院。
中國科學院大學的人工智慧技術學院將由中科院自動化所擔任主承辦單位，聯合計算所、沈陽自動化所、軟體所、聲學所、深圳先進技術研究院、數學與系統科學研究院、重慶綠色智能技術研究院等為共同承擔單位，建立創新型人才培養與技術應用型人才培養互補，專業化培育與定製型培育結合的教育科研體系。
2、西安電子科技大學人工智慧學院
西安電子科技大學人工智慧學院於 2017 年 11 月揭牌成立。該學院系教育部直屬高校首個致力於人工智慧領域高端人才培養、創新成果研發和高層次團隊培育的實體性學院。
據介紹，在人才培養方面，西電新成立的人工智慧學院將以智能科學與技術等本科專業為主體進行培養，未來還將成立「圖靈實驗班」，探索人工智慧領域拔尖創新人才培養路徑。科學研究方面，依託學校「智能感知與計算國際聯合研究中心」、「智能感知與圖像理解實驗室」教育部重點實驗室、「智能感知與計算國際合作聯合實驗室」等研究平台，將面向復雜影像感知與人工智慧、類腦智能與深度學習、視頻感知與光電智能系統、數據科學與大數據關鍵技術、智能控制與機器人系統和高性能智能計算等開展科學研究。
『伍』 學習人工智慧主要學什麼內容
人工智慧培訓是按階段來進行的，一般分為6個階段
第一階段是為期一個月學習專python的核心編屬程，主要是python的語言基礎和高級應用，幫助學員獲得初步軟體工程知識並樹立模塊化編程思想。
第二個階段學習也是為期一個月，主要學習python全棧開發基礎，通過本模塊的學習，學生不僅能夠掌握js在網路前端中的使用，還能夠把js作為一門通用語言來運用。
第三個階段是全棧開發項目實戰，整個階段需要1.5個月的時間學習，是佔比比較長的一個階段，時間更長、案例更多、 實用性更強，在這個階段主要是做項目，學案例。
第四個階段的學習是網路爬蟲，學習三周，主要是掌握數據的爬取，學完這個階段可選擇的職位有網路爬蟲工程師或者是數據採集工程師。
第五個階段的學習內容是數據分析+人工智慧，主要學習數據分析的相關知識以及人工智慧，包括人工智慧的機器學習、深度學習等。
『陸』 自學人工智慧需要學那些專業知識
一、人工智慧是一個綜合學科，如樓上所說。而其本身又分為多個方面如神經網路、機器識別、機器視覺、機器人等。一個人想自學所有人工智慧方面並不是很容易的一件事。對於你想知道人工智慧在編程方面需要多深的要求。怎麼說好呢無論C++還是匯編他都是一門語言主要會靈活運用。大多機器人模擬都用的混合編程模式，也就是運用多種編程軟體及語言組合使用。之所以這樣是為了彌補語言間的不足。prolog在邏輯演繹方面比突出。C++在硬體介面及windos銜接方面比較突出，MATLAB在數學模型計算方面比較突出。如果單學人工智慧演算法的話prolog足以，如果想開發機器模擬程序的話VC++ MATLAB應該多學習點。對於你想買什麼書學習。我只能對我看過的書給你介紹一下，你再自己酌量一下。
1.人工智慧演算法方面:《人工智慧及其應用》第三版、人工智慧與知識工程。這兩本感覺買一本就可以了。第一本感覺能簡單並且全面點。這類書其實很多可是。大多內容都是重復的所以買一到兩本即可。
2.機器視覺演算法方面:《機器視覺演算法與應用》這本書講的大多都是工業化生產中機器視覺應用。從內容來說並不是很簡單，建議不要當入門教材來學習。
3.機器人方面：新版《機器人技術手冊》日譯的書，可能這是我當初在當當網里找到唯一一本比較全面實用的機器人方面的書。這本書由基礎到應用以及一些機器人實際問題上講述得很全面。強烈建議買一本。
二、學習人工智慧AI需要下列最基礎的知識：
1.需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。
2.需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之演算法很多需要時間的積累。
3.需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的；如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。
人工智慧一般要到研究生才會去學，本科也就是蜻蜓點水看看而已，畢竟需要的基礎課過於龐大。