1. 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。

2. 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

3. 學習人工智慧有什麼要求嗎

人工智慧專業的學習內容有： 機器學習、人工智慧導論（搜索法等）、圖像專識別、生物屬演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。 需要的前置課程主要有，信號處理，線性代數，微積分，還有編程有數據結構基礎從上面的專業課程內容來看，需要掌握的人工智慧相關的知識內容還是很多的。從專業的角度來說，機器學習、圖像識別、自然語言處理，這其中任何一個都是一個大的方向

4. 學習人工智慧一般需要學習哪些內容

一般需要學習網路互聯技術，Linux操作系統，C語言程序設計，MySQL資料庫管理與應用，web前端開發，人工智慧導論，pyhton入門及提高，Python核心編程。

5. 人工智慧需要學些什麼

廣義的說，人工智慧包含諸多不同的方法，其主旨是讓程序像一個智能體一樣解決問題。機器d學習是實現人工智慧的一種方法，它不完全依靠預先設計，而是從數據中進行總結，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機(SVM)、各類基於決策樹的演算法(包括Boosting、Bagging、Random Forest等)，各類基於人工神經網路的演算法(例如簡單網路及深度網路等)，以及多方法的集成等。
基於人工智慧的發展優勢，很多小夥伴都想要在這個領域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。本文千鋒給大家分享一下人工智慧入門的三道屏障。
門檻一、數學基礎
我們應該了解過，無論對於大數據還是對於人工智慧而言，其實核心就是數據，通過整理數據、分析數據來實現的，所以數學成為了人工智慧入門的必修課程!
數學技術知識可以分為三大學科來學習：
1、線性代數，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實，如果平常不用可能忘的比較多;
2、高數+概率，這倆只要掌握基礎就行了，比如積分和求導、各種分布、參數估計等等。
提到概率與數理統計的重要性，因為cs229中幾乎所有演算法的推演都是從參數估計及其在概率模型中的意義起手的，參數的更新規則具有概率上的可解釋性。對於演算法的設計和改進工作，概統是核心課程，沒有之一。當拿到現成的演算法時，僅需要概率基礎知識就能看懂，然後需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。
3、統計學相關基礎
回歸分析(線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維)
聚類分析(K-Means)
分布(正態分布、t分布、密度函數)
指標(協方差、ROC曲線、AUC、變異系數、F1-Score)
顯著性檢驗(t檢驗、z檢驗、卡方檢驗)
A/B測試
門檻二、英語水平
我這里說的英語，不是說的是英語四六級，我們都知道計算機起源於國外，很多有價值的文獻都是來自國外，所以想要在人工智慧方向有所成就，還是要讀一些外文文獻的，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。
門檻三、編程技術
首先作為一個普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點關注爬蟲、數值計算、數據可視化方面的應用。
人工智慧入門的三道門檻，都是一些必備的基礎知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎很關鍵!

6. 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

7. 學人工智慧要學些什麼

廣義的說，人工智慧包含諸多不同的方法，其主旨是讓程序像一個智能體一樣解決問題。機器學習是實現人工智慧的一種方法，它不完全依靠預先設計，而是從數據中進行總結，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機(SVM)、各類基於決策樹的演算法(包括Boosting、Bagging、Random Forest等)，各類基於人工神經網路的演算法(例如簡單網路及深度網路等)，以及多方法的集成等。

基於人工智慧的發展優勢，很多小夥伴都想要在這個領域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。本文千鋒給大家分享一下人工智慧入門的三道屏障。
門檻一、數學基礎
我們應該了解過，無論對於大數據還是對於人工智慧而言，其實核心就是數據，通過整理數據、分析數據來實現的，所以數學成為了人工智慧入門的必修課程!
數學技術知識可以分為三大學科來學習：
1、線性代數，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實，如果平常不用可能忘的比較多;
2、高數+概率，這倆只要掌握基礎就行了，比如積分和求導、各種分布、參數估計等等。
提到概率與數理統計的重要性，因為cs229中幾乎所有演算法的推演都是從參數估計及其在概率模型中的意義起手的，參數的更新規則具有概率上的可解釋性。對於演算法的設計和改進工作，概統是核心課程，沒有之一。當拿到現成的演算法時，僅需要概率基礎知識就能看懂，然後需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。
3、統計學相關基礎
回歸分析(線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維)
聚類分析(K-Means)
分布(正態分布、t分布、密度函數)
指標(協方差、ROC曲線、AUC、變異系數、F1-Score)
顯著性檢驗(t檢驗、z檢驗、卡方檢驗)
A/B測試
門檻二、英語水平
我這里說的英語，不是說的是英語四六級，我們都知道計算機起源於國外，很多有價值的文獻都是來自國外，所以想要在人工智慧方向有所成就，還是要讀一些外文文獻的，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。
門檻三、編程技術
首先作為一個普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點關注爬蟲、數值計算、數據可視化方面的應用。
人工智慧入門的三道門檻，都是一些必備的基礎知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎很關鍵!

8. 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。