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人工智能主要是学什么的（计算机学校学什么的）
LA 2024-04-05 20:16:13 热点资讯 已有人查阅
导读您好啊，学习人工智能前要具备三个部分的基础知识，具体包括数学基础、英语基础和编程技术。下面详细剖析每部分的要求。
人工智能主要是学什么的
您好啊，学习人工智能前要具备三个部分的基础知识，具体包括数学基础、英语基础和编程技术。下面详细剖析每部分的要求。
第一点数学基础
作为计算机科学的一个分支，人工智能的本质还是处理的数据信息，所以数学的基础知识是必备的。
主要掌握的数学知识包括如下内容:
- 线性代数（向量）和概率论
- 高等数学（微积分、矩阵等）
- 离散数学（集合论等）
- 统计学（聚类分析、回归分析、分布等）
- 算法相关（人工神经网络、决策树、分层聚类等）
第二点英语基础
因为目前人工智能行业在国外发展的也比较好，很多技术文献资料都是外文的，如果想在这个方面有所成绩，就必须能够读懂英语资料。虽然英语水平不一定要达到四六级，但是要具备计算机英语基础，以后再慢慢学习专业的名词术语。
第三点编程技术
想学好人工智能，需要具备基础的编程能力，现在主流的JAVA/Python语都是要求掌握的，尤其Python语言在人工智能、网络爬虫、桌面界面开发、科学计算和统计方面都有广泛应用。
Python语言的特点就是“优雅”、“明确”、“简单”，是完全面向对象的语言，本身扩展性很强，目前提供了丰富的API和工具，可以很方便的编写扩展模块。所以上手比较快速。
万事开头难，首先把各方面的基础知识打牢了，在后面的学习和工作中才能事半功倍，游刃有余，如果还有什么不明白的，可以继续交流。
什么是人工智能
人工智能，英文名为Artificial Intelligence，也就是人们口中的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。
人工智能的主旨是研究和开发出智能实体，在这一点上它属于工程学。由于覆盖的领域非常广泛，所以这是一门集众多学科精华的尖端技术。
人工智能主要学什么
人工智能涉及的学科包括：计算机科学、信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、医学等多门学科。
目前国内高校本科生阶段的专业目录中并没有设置人工智能专业，在研究生阶段才开设相应的研究方向。但是本科阶段有很多专业是与人工智能相关的，比如计算机类、电子信息类、自动化类、数学类。
计算机类包含：计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、集成电路设计与集成系统等学科
自动化类包含：自动化、轨道交通信号与控制等
数学类包含：数学与应用数学、信息与计算科学、数理基础科学、数据科学与大数据技术等
人工智能的前景如何
作为新一轮产业变革的核心驱动力和引领未来发展的战略技术，国家高度重视人工智能产业的发展。
尤其是5G概念提出并实现后，人工智能的发展更是一片光明，自动驾驶和智慧城市、智能家具等等人工智能产品逐渐走进人们的视线，试想一下，在未来的某一天，电影中的黑科技生活全都成为现实，科技感爆棚！这即是人类发展进步的一大标志，更是未来的又一新机遇。
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谢谢邀请！
作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
目前一部分高校在本科阶段开设了人工智能专业，从课程体系结构来看，主要分成四大部分，第一部分是基础学科部分，主要涉及到数学和物理相关课程；第二部分是计算机基础课程，涉及到编程语言、操作系统、算法设计等课程；第三部分是人工智能基础课程，涉及到人工智能基础、机器学习、控制学基础、神经科学、语言学基础等内容；第四部分涉及到人工智能平台相关知识。
由于人工智能是典型的交叉学科，所以人工智能专业需要学习的内容还是相对比较多的，而且学习难度也相对比较大，因此如果在本科阶段选择人工智能专业需要具有较强的学习能力。由于人工智能专业的学习过程对于学习环境有较高的要求，所以开设人工智能专业的高校往往都会有专门的数据中心、计算中心，以便于为学生提供数据和算力的支撑。
人工智能目前有六大研究方向，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器人学、自动推理、机器学习和知识表示，这些研究方向之间也存在比较紧密的联系，目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习这三个方向的热度相对比较高。由于不同的高校往往有不同的资源整合能力，在人工智能领域也有一定的侧重点，所以在选择具体学习方向的时候，应该结合所在高校的实际情况，尽量选择学科实力比较强的方向，这样会有一个更好的学习体验。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
人工智能是一个多技术交叉学科
人工智能不是哪个学科深度细分的学科，它是计算机科学、数学、电子学、统计学、信息处理技术、传感技术等发展到一定成都后，解决用机器代替人类的感觉器官感知环境变化，并对收集到的信息按照人类的需要进行自动、高效的处理的技术。
人工智能定义
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。
人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。
人工智能涉及众多学科
理工科的基础学科，包括：
外语，通常是英语：看懂资料以及编程的需要
数学，包括：高等数学、线性代数、概率论、统计学、逻辑代数、模糊数学，根据专业方向不同，还要学习其他数学课程
计算机专业课程：计算机原理（微机原理、计算机组成原理、计算机系统原理、编译原理、操作系统原理）、计算机网络、软件工程、数据库
计算机语言：汇编语言、高级语言、人工智能高级语言、计算机仿真与计算语言
计算机算法：数据结构、信号分析、模式识别、神经网络算法、深度学习算法
大数据处理：大数据分析、数据挖掘
根据专业不同，可能涉及的专业：
专注人工智能芯片的：电子技术（模电和数电）、电路分析、微电子技术、微处理技术、接口与通信、电路设计
专注于算法的：各种数学
专注机械制造：力学、机器传动、步进电机、机械制图、材料学、金属加工处理
专注医学人工智能：医学......
人工智能不同的研究方向课程不同
不同院校、不同的专业都有人工智能专业，基础课都一样，但针对不同就业方向会开设不同的课程。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，由于人的思维的复杂性，人工智能涉及的不仅仅是计算机科学，还涉及到心理学、哲学和语言学等学科，是一个典型的交叉学科。
对于一个初学者而言，想要入门人工智能领域，可以从机器学习入手，掌握经典机器学习理论算法，如：回归算法、聚类算法、基于实例的算法、基于正则化方法等，学习这些算法自然离不开数学这个工具，高等数学、线性代数、概率论等都需要在一定程度上掌握。当热，既然是计算机科学，当然离不开编程，可以从python语言学起，目前python语言在机器学习领域的应用也比较普遍。
总言而之，人共智能领域是一门交叉学科，涉及到了几乎是自然科学和社会科学的所有学科，想要精通这门领域，需要学习的东西可太多了。但是在IT领域，想要学习这门学科，需要学习数学、机器学习、深度学习、python等编程语言。
我有一台电脑，可以用这台电脑学什么
通用办公类软件应用
- word
熟练应用，设计绘表，排版。掌握常见文档编写，比如合同、简历、说明书。
- excel
- ppt
软件开发
挑选一门或几门编程语言学习，即使不做专业软件开发工作，有时也可以开发小工具帮助解决生活上的问题。
- Java
- Mysql
有一台电脑能学到很多你想学的东西，前提是你必须自律，再好的东西没有正确使用都无法发挥出它的能力。
一台电脑能学到什么，如果从这也选择上可以学习电子商务，PS以及视频特效制作，编程，等很多可以通过网络完成的就业。
教育学习，现在很多远程教育的网大和自学网，比如网易云课堂，中国大学慕课网，我爱自学网等等，很多这样的网站，只要你愿意寻找。同时向中国大学慕课网的学习如果你学的好可以获得奖学金。
学习自己兴趣范围内的专业行业课程，学自己喜欢的东西进步会很快，我刚开始接触电脑那个时候PS技术正是那时候很热很新潮的东西，会PS很容易吸引人的目光。而且自己对电脑也特别感兴趣，自己也会去看一些像中关村在线，太平洋电脑网这些电脑相关的网站。久而久之电脑出现的问题我基本都可以处理，也学会了装系统，不仅是Windows最大多数人使用的系统，还包括Linux 苹果系统都装过。
其实有电脑能学到什么全靠自己的选择和努力，比如说学一样东西，入门容易当要深入精通就要很久，但这个过程却需要坚持。
想用电脑自学一点什么，学什么比较好？
先说一下，我开电脑学校做教学二十年，自学不是那么容易，有老师教会更快一些。
所以说，如果想自学，一定是要选你特别喜欢和爱好的，不然你很难坚持下去。
即然你说爱玩游戏，可以考虑学一些和游戏相关的专业，比如做游戏原画设计，游戏人物及场景建模这些游戏前端的相关的技术。当然也可以学学游戏设计与开发，但要有很好的编程基础，学起来也比较难。
如果以就业为目的，平面设计，广告设计，家装效果图设计制作都是不错的选择。总之，选择一个你比较爱好与喜欢的专业，学精学透了，就好！
电脑的作用分为娱乐和学习和工作！
由于在IT方面的学习实践性很强，他们根据内容不同对电脑的性能要求不一样！就学习来讲对电脑的要求也不同！有的比较要求配置高，比如游戏，PS，视频编辑！如果只是学习文档编辑，PPT制作则对电脑的要求相对低一些！一般的电脑可以胜任！或者学习一些工程或是其他对电脑操作不是很依赖的也可以！
现在是一个互联网甚至物联网的时代，基本上得到一个非机密的信息相对过去来说容易很多！最简单的就是百度，搜狗等各种搜索引擎搜索！还有各种专门自学的网站学习的资料更是很容易！
建议根据你个人的兴趣去查阅并学习各种技能，或者根据你的实际需要查阅并学习！结合操作实践相信你可以得到你想要的技能！
这个需要看你自己需要什么了？
电脑办公（比较简单）
可以学office、WPS、publisher等。
软件开发（比较复杂）
可以先学习PHP，jsp，Python等简单点的编程语言。
你问的问题太笼统，如果想深入了解，可以关注我、私信我！
Python是学什么的？能做什么
Python是一个万能工具。不论你是不是IT工作者。熟练的使用Python都可以提高你的工作效率。尤其是经常需要做数据处理的工作。
数据处理和分析
你可以利用pandas python 库来处理excel文件，做数据分析和报告。比如下面这样的一个excel。
你可以用一句python就可以读出来：
sheet = pd.read_excel("data/services.xlsx")
打印出来是这样的：
之后你就可以很方便的用python来分析和操作这个excel了。
画图
你可以利用graphviz Python 库来绘制图像。比如下面的图像就是用20行python代码绘制出来的。我有一个视频《20行python代码画出微服务的调用热点监控图像》做了详细讲解。
好入门，用python编程很有乐趣。
python 比较好入门，不需要很多的计算机专业的背景。很多小学生都开始学习python。我分享了一些python的入门学习的视频。欢迎观看。祝你学的愉快。
本人，@小马过河Vizit，专注于分布式系统原理和实践分享。希望利用动画生动而又准确地演示抽象的原理。
关于我的名字。小马过河Vizit，意为凡事像小马过河一样，需要自己亲自尝试、探索才能获得乐趣和新知。Vizit是指Visualize it的缩写。一图胜千言，希望可以利用动画来可视化抽象的原理。
欢迎关注，点赞！ 谢谢支持。
Python几乎是近几年最火的一门计算机语言。借着机器学习，尤其是深度学习的兴起，Python的发展搭上了快车。
如今深度学习领域最常用的两大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以学会Python几乎是所有做相关研究的人必备的技术。
Python的胶水特性
Python相对于其他的语言优势很多，但是我想说的是它的“胶水”特性。
我们都知道，每一种语言都有其特长，比如C语言的迅速，Java的“一处编译，多处运行”，R语言广泛的统计学的包和Julia的计算快速。但是同时每一门语言都为这个特长牺牲了其他的性能。
Python可以作为胶水让你使用各个语言的特长，我们能在Python中使用C、Java、R和Julia，并且现在都已经有成熟的包让我们方便地使用。这些都是Python大行其道的原因。
其实计算机语言中马太效应是很明显的，也就是强者越强，弱者越弱。
在前几年做深度学习研究的人还在用Matlab，是因为之前的很多模型都是用Matlab写的，并且Matlab可以很方便地做矩阵运算。
但是随着近几年Python的包越来越完善，加上Google和Facebook分别发力做出了两个框架，Matlab终于寿终正寝，不再是人们研究的第一选择。
其实Python在前几年一直顶着一个“慢”的名头，是因为它是个弱类型的语言，在运行的时候需要动态解释。
这就相当于在运行的时候需要做很多的判断，速度自然就慢下去了。也就是近几年通过很多的优化，并且Python社区的发展，人们才慢慢地能够忍受这种慢，前提还是很多底层代码是用C来写的。
所以，一门语言的大行其道并不一定是性能最优的。这就涉及到为什么Python被大家喜爱？
Python的突出特性在于它好上手
每一个C语言的初学者，如果想写出一个界面的话是很难的，所以C语言程序的运行都是在一个黑框框里。但是Python可以很方便地写出界面，虽然运行速度不一定快。
之前有人用200行代码写出了FlappyBird就是Python的优势的体现。所以随着代码更新换代越来越快，而计算资源越来越多，人的操作的便捷性反而是最重要的。
如此一来，Python方才成为宠儿。
Python会不会被替代呢？
当然，现在就有人暗戳戳地想用swift来替代它啊，但是语言的更新换代并不一定是一件坏事。虽然程序员需要重新去学习，但是学习成本肯定是越来越低的，而语言肯定是越来越先进的。
如果把计算机语言看**与机器打交道的手段，我相信，这个手段会越来越有效，也越来越简单。
最终，我相信，计算机语言将会成为社会上每个人如说话一般的技术，而机器最终会成为人们的好朋友。
python是近十年来火起来的编程语言之一，与C、C 、Java、Swift及Go一样都是目前比较流行的高级编程语言。所以和其他语言一样，其学习的内容包括两个层面，一是python语法知识，一是在各种不同领域上的应用。熟练掌握好一门语言的基础语法是学习这门语言的前提，python 相较于其他语言，入门还是相对较为容易的，可以参考如下的学习路径：python基础——python高级语法——Web开发——爬虫开发——自动化运维——数据挖掘和分析——人工智能与深度学习等。
至于Python能做什么，实际上也就是python学习内容的的第二个层面——应用：1、Web开发 2、网络爬虫 3、游戏开发 4、自动化测试 5、大数据与人工智能等等。另外，在实际开发中需要使用不同的框架来实现，比如web开发框架的Flask、Django，网络爬虫的框架的scrapy ，分布式计算框架Dpark，深度学习框架PyTorch。
python是一个解释性语言同时也是一种胶水语言，可以说具有瑞士军刀的特点，学好这门语言可以有效提高你的工作效率，处理一些比较棘手的问题，同时因为其简洁易懂的语法使其成为入门编程的最优选择。
Python与Java语言一样，都是高级语言，他们不能直接访问硬件，也不能编译为本地代码运行。除此之外，Python几乎可以做任何事情。下面是Python语言主要的应用前景：
1. 桌面应用开发
Python语言可以开发传统的桌面应用程序，Tkinter、PyQt、PySide、wxPython和PyGTK等Python库可以快速开发桌面应用程序。
2. Web应用开发
Python也经常被用于Web开发。很多网站是基于Python Web开发的，如豆瓣、知乎和Dropbox等。很多成熟的Python Web框架，如Django、Flask、Tornado 、Bottle和web2py等Web框架。可以帮助开发人员快速开发Web应用。
3. 自动化运维
Python可以编写服务器运维自动化脚本。很多服务器采用Linux和UNIX系统，以前很多运维人员编写系统管理Shell脚本实现运维工作。而现在使用Python编写系统管理，在可读性、性能、代码可重性、可扩展性等几方面优于普通Shell脚本。
4. 科学计算
Python语言也广泛地应用科学计算，NumPy、SciPy和Pandas是优秀的数值计算和科学计算库。
5. 数据可视化
Python语言也可将复杂的数据通过图表展示出来，便于数据分析。Matplotlib库是优秀的可视化库。
6. 网络爬虫
Python语言很早就用来编写网络爬虫。谷歌等搜索引擎公司大量地使用Python语言编写网络爬虫。从技术层面上讲Python语言有很多这方面的工具，urllib、Selenium和BeautifulSoup等。还可以网络爬虫框架scrapy。
7. 人工智能
人工智能是现在非常火的一个方向。Python广泛应用于深度学习、机器学习和自然语言处理等方向。由于Python语言的动态特点，很多人工智能框架是采用Python语言实现的。
8. 大数据
大数据分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟库可以完成这些工作。Hadoop和Spark都可以直接使用Python编写计算逻辑。
9. 游戏开发
Python可以直接调用Open GL实现3D绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。所有很多Python语言实现的游戏引擎，如Pygame、Pyglet和Cocos2d等。
一个非常好的问题。Python是一种跨平台的解释性脚本语言，随着版本迭代和功能扩展，由最初用于编写自动化脚本，到现在越来越多被用于大型的项目开发。
Python在AI算法领域是主流开发语言，尤其是随着近几年人工智能深度学习快速发展，学习使用Python编程的程序员越来越多。
一，Python学什么？
将Python学习过程分为3个阶段分别解释一下。
1，首先要学习Python语言基础，数据类型、基本语法、常用数据结构、常用类，等等，网上资源很多。
2，结合工作内容或者兴趣方向，学习常用框架，比如Django是应用广泛的开源框架，注意学习时要挑选常用的Top3，不仅学习资料多，还有同事朋友交流分享。
3，随着学习进阶，逐步在工作中积累项目经验、提高技术水平，持续学习。
二，Python做什么？
Python语法灵活、功能强大、使用方便，在应用于人工智能算法开发时，数据可视化功能非常受到欢迎。更多应用场景：
1. Web开发，比如常用框架Django
2. 科学计算和统计
3. 人工智能
4. 网络爬虫
5. 开发不同类别的应用会用到不同的知识点，学习过程中要不断总结，由点到面，逐步积累起自己的知识库。
我是工作多年的Web应用架构师，欢迎关注我，了解更多IT专业知识。
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