⑴ 現在人工智慧挺熱的，想學人工智慧，需要什麼條件嗎

從事人工智慧，需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機內過程，離散數學，容數值分析。
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：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。可能會接觸到互聯網域名，比如top、com等等。

⑵ 學人工智慧，要學哪些

人工智慧是python語言的一大應用領域，python也是最適合人工智慧的語言，需要學習python，以下是學習大綱：
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

⑶ 學人工智慧需要具備哪些條件

不需要什麼條件的，據自己的興趣，和自身的條件來選擇可持續發展的專業，如果有特長，要朝著這一方面發展

⑷ 學習人工智慧需要什麼

學習人工智慧，還是應該學一些電腦編程方面的知識，畢竟人工智慧和編程的關系很大。

⑸ 踏入人工智慧這個領域需要什麼條件

AI，也就是人工智慧，並不僅僅包括機器學習。曾經，符號與邏輯被認為是人工智慧實現的關鍵，而如今則是基於統計的機器學習占據了主導地位。最近火熱的深度學習正是機器學習中的一個子項。目前可以說，學習AI主要的是學習機器學習。
但是，人工智慧並不等同於機器學習，這點在進入這個領域時一定要認識清楚。關於AI領域的發展歷史介紹推薦看《機器學習簡介》。下面一個問題是：AI的門好跨么?其實很不好跨。我們以機器學習為例。
在學習過程中，你會面對大量復雜的公式，在實際項目中會面對數據的缺乏，以及艱辛的調參等。如果僅僅是因為覺得這個方向未來會「火」的話，那麼這些困難會容易讓人放棄。
學習方法
學習方法的設定簡單說就是回答以下幾個問題：我要學的是什麼?我怎樣學習?我如何去學習?這三個問題概括說就是：學習目標，學習方針與學習計劃。學習目標比較清楚，就是踏入AI領域這個門。這個目標不大，因此實現起來也較為容易。「過大的目標時就是為了你日後放棄它時找到了足夠的理由」。
學習方針可以總結為 「興趣為先，踐學結合」。簡單說就是先培養興趣，然後學習中把實踐穿插進來，螺旋式提高。這種方式學習效果好，而且不容易讓人放棄。有了學習方針以後，就可以制定學習計劃，也稱為學習路線。下面就是學習路線的介紹。
學習路線
這個學習路線是這樣設計的：首先了解這個領域，建立起全面的視野，培養起充足的興趣，然後開始學習機器學習的基礎，這里選擇一門由淺入深的課程來學習，課程最好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下後，對機器學習已經有了充足的了解，可以用機器學習來解決一個實際的問題。
這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以後，可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇，深度學習或者繼續機器學習。深度學習是目前最火熱的機器學習方向，其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣，因此可以單獨學習。除了深度學習以外，機器學習還包括統計學習，集成學習等實用方法。
如果條件足夠，可以同時學習兩者，一些規律對兩者是共通的。學習完後，你已經具備了較強的知識儲備，可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇，工業界的可以選擇看開源項目，以改代碼為目的來讀代碼;學術界的可以看特定領域的論文，為解決問題而想發論文。
無論哪者，都需要知識過硬，以及較強的編碼能力，因此很能考察和鍛煉水平。經過這個階段以後，可以說是踏入AI領域的門了。「師傅領進門，修行在個人」。之後的路就要自己走了。

⑹ 學習人工智慧，對學生哪些方面的能力有要求

人工智慧是計算機科學的一個分支，目的是開發一種擁有智能行為的機版器，目前很多大公司都權在努力開發這種機器學習技術。他們都在努力讓電腦學會人類的行為模式，以便推動很多人眼中的下一場技術革命——讓機器像人類一樣「思考」。

⑺ 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

⑻ 學習人工智慧需要具備哪些條件

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。