人工智能需要学习哪些东西？没基础可以吗？
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发布时间：2022-04-22 09:46
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时间：2023-10-30 21:33
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）指的是计算机系统通过模拟人类智能和学习能力，完成类似人类智能的任务和活动。这些任务包括视觉感知、语言理解、知识推理、学习和决策等。人工智能是一种模拟和延伸人类智能的技术，可以让计算机系统通过自主学习和演化，逐渐获得越来越高的智能水平。人工智能已经应用于许多领域，如自然语言处理、机器视觉、自动驾驶、智能推荐、医疗诊断等。
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时间：2023-10-30 21:33
人工智能应用领域：机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
认知AI：现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。
机器学习AI：机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。
深度学习：人工智能通过在其上使用的数据规模来生存和改进，这意味着不但我们能够随着时间的推移看到更好的人工智能，而且它们的发展将会围绕着那些可以挖掘最大数据集的组织。
2019年是AI爆发的一年，随着AI芯片、数据资源、云计算平台等AI基础层和机器学习、开发平台、应用技术等AI应用层的商用化成熟发展，AI正式走近人工智能的应用层，可以通过集成一类或者多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
人工智能也在不断深度地赋能 社会 经济的方方面面，“扫地机器人、机器人送餐员、机器人交通管理员”等系列服务机器人开始走进日常生活，成为人类重要的帮手。在工业机器人领域以及特种机器人领域，工业4.0、机器人医疗、安防助力等多样化的技术应用场景，让机器人代替人类工作的梦想逐渐照进现实。
人工智能，简单的几个字，代表的是新时代的来临，代表的是人类巨大的进步，在未来，人工智能还会继续发挥着 科技 的力量，不断地发展，不断地为人类做出贡献
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时间：2023-10-30 21:34
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技术科学。
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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，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”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
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时间：2023-10-30 21:34
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”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。
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时间：2023-10-30 21:35
人工智能：是由人制造出来的系统，表现出来的智能化。
人工智能分类：强人工智能，弱人工智能。强人工智能：强人工智能能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的，自我迭代。弱人工智能：看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
人工智能应用领域
人工智能已经渗透到人类生活的各个领域，游戏，媒体，金融，建材等行业，并且运用到各种领先研究领域。
常见人工智能产品：
语音识别，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，智能搜索，无人驾驶，机器翻译，智能控制，专家答疑系统等
如何学习好人工智能：
1.人工智能属于计算机学科的分支，所有说想要学习好人工智能首先要把电子信息类和计算机类相关专业学好：电子信息工程，电子科学技术，通信工程，软件工程，计算机科学与技术，智能科学与技术相关专业是研究人工智能最基础的专业。
2.人工智能还涉及数学应用，信息与计算科学，自动化，机器设计制造和自动化等相关专业。
3.到达一定高度，会进入哲学、仿生学、伦理学、心理学、认知科学、精神生理学、社会结构学、法学等相关专业
