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人工智能是什么基础？
人工智能是一门跨学科的学科，其中包含许多学科。您需要了解计算机的知识，信息理论，控制理论，地图理论，心理学，生物学和热力学。您必须拥有一定的哲学基础，并具有保证的科学方法。这些学科的氛围是深刻的，但与此同时，许多事情都是相关的。当您学习很多知识并拥有一定的基础时，您将触摸相关知识的分类，这很容易。这样做的关键是要有自己的思考，而且您不能多云。毕竟，人工智能是一门正在发展的学科，并且面临着无穷无尽的挑战和乐趣。如果您对人工智能感兴趣，那么欢迎您参加Baidu。
必要的知识是：1。线性代数：如何形成研究对象？2。概率理论：如何描述统计定律？3。数学统计：如何看大？4。最佳理论：如何找到最佳解决方案？5。信息理论：如何量化不确定性？6。表格逻辑：如何实现抽象推理？7。线性代数：如何形成研究对象？人工智能简介：1。人工智能，英语缩写为AI.2。这是一门新的技术科学，研究和开发智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。人工智能涉及的学科：哲学和认知科学，数学，神经学，心理学，计算机科学，信息科学，信息理论，控制，控制，控制，控制理论，不规则理论，生物学，社会结构和科学发展概念。
1.人工智能是一门具有挑战性的科学。从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。
2.人工智能包括各种科学，包括不同的领域。入门的最基本知识是：机器学习，机械原理，计算机原理，计算机视觉等等。人工智能研究的作品是使机器能够胜任通常需要人类智能完成的复杂任务。但是，不同的时间和不同的人对这项“复杂工作”有不同的了解。
人工智能行业技术的整合：算法，计算能力和信息大数据已成为人工智能开发的最基本和基本的三个要素。
收集的数据的收集是驱动人工智能以获得更好的识别率和准确性的核心因素。
实施产品应用程序，算法可以表现为：视频结构化（视频数据的识别，分类，提取和分析），生物特征（面部，虹膜，指纹，面部识别等），对象特征识别（不同的对象不同对象（不同的对象）（不同的对象）对象，不同的对象）识别，代表性对象识别不同对象，例如：车牌识别系统）。
在互联网时代，大数据迎来了爆炸性的增长，世界上数据的总数迅速增长。同时，现有的数据累积计算能力不能高速匹配。
传统体系结构基本硬件的计算能力无法满足大量数据的大规模增长，并且无法满足与人工智能相关的高性能计算的需求。多-PU硬件组合+功能强大的多功能并行处理能力键平台。
尽管数据的快速增长和积累，但信息数据的收集，组织和集成已成为人工智能深度学习和算法升级和服务应用的根源。大数据和集成计算已成为人工智能发展的关键。
扩展信息：
需要从大量数据中学到人工智能。丰富的数据集是一个非常重要的因素。丰富的数据的积累并创建了更丰富的数据培训集，以进行深度学习。这是人工智能算法和深度学习培训的必要条件。缺乏良好的基础。
像击败人类的Alphago一样，其学习过程的核心数据是来自Internet的3000万个国际象棋记录，这些数据的积累已在十多年的发展之后进行。可以看到，所有基于基于的人工智能深度学习算法需要深度数据信息资源和特殊数据积累，以实现AI服务应用程序中的突破性进度。
留下基本数据后，机器的智慧仿生是不可能的。在公司在广东建立公司之前，该行业强大而深度大数据的大数据的基本数据信息已经是竞争力的。
参考材料：百度百科全书
人工智能起源使用了什么资源？包括计算机技术，网络技术，芯片技术，电子组件，最新技术，数据，大数据技术等。
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