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人工智能（AI）是一门具有挑战性的科学。那些从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。人工智能包括广泛的科学。它由不同的领域组成，例如机器学习，计算机视觉等。总的来说，人工智能的目的是使计算机像人一样思考。
1955年，江顿与人一起制定了逻辑理论家计划。这是一个使用树结构的程序。当程序运行时，它将在树中搜索，并找到可能回答最接近树的分支的最接近树的分支。探索以获取正确的答案。
可以说该计划在人工智能史上具有重要的地位。它对学术和社会产生了巨大影响，因此我们使用的许多想法仍然来自1950年代的程序。
1956年，人工智能领域的另一位著名科学家麦基恩（McChien）召集了一次会议，讨论人工智能的未来发展方向。从然后正式建立了人工智能的名称，这次会议并没有取得巨大的成功。人工智能的历史。
但是，在这次会议上与人工智能创始人进行交流的机会在未来为人工智能发展铺平道路方面发挥了作用。随着，人工智能的重点已开始成为一个可以解决的系统本身问题，要求系统具有自我学习能力。
1957年，Kannon和其他人制定了另一个名为“通用推荐求解器”（GPS）的计划。它扩大了维纳的饲料理论，可以解决一些共同的问题。
当其他科学家努力开发系统时，右边的科学家做出了重大贡献。他创建了桌面处理语言LISP，直到许多人工智能程序仍在使用这种语言，并且它几乎已成为人工智能的代名词。直到今天，LISP仍在开发中。
扩展信息：
1.信息技术简介
信息技术（缩写IT）是一般术语，主要用于管理和处理管理和处理信息中使用的各种技术。它主要应用计算机科学和通信技术来设计，开发，安装，安装和实施信息系统和应用程序软件。
它通常也称为信息和通信技术（ICT）。它主要包括传感技术，计算机和智能技术，通信技术和控制技术。
2.社会功能
全世界信息技术的广泛使用不仅会对经济结构和经济效率产生深远影响，而且还代表了先进生产力，这对社会文化和精神文明产生了深远的影响。
信息技术在传统教育方法上引起了深刻的变化。计算机模拟技术的多样性，多媒体技术，虚拟现实技术和长期教育技术以及信息载体使学习者能够克服时间和空间障碍，并积极安排他们的学习时间和速度。
尤其是在互联网的远程教育的帮助下，它将开放一个全球知识传播渠道，以实现来自不同地区的学习者和教学人员之间的相互对话，这不仅可以极大地提高教育效率，而且还提供了学习者。距离丰富的学习环境的内容松散。远程教育的发展将引发传统教育领域的革命，并促进人类知识的总体改善。
互联网已成为科学研究和技术开发的必不可少的工具。互联网拥有600多个大型图书馆，400多个文献图书馆和100万个信息来源。它成为一个宝藏之家，科学研究人员可以随时进入并获得最新的技术动态，从而大大节省了审查文献的时间和成本。
信息网络为各种意识形态和文化的传播提供了更方便的渠道。大量信息已通过网络渗透到社会的各个角落，成为当今文化交流的重要手段。
参考资料：
Baidu Baike-信息技术
本书介绍了人工智能的基本理论和基本技术。整本书分为四个部分：第一部分（第1章）阐述了人工智能，研究渠道，分支机构和发展概述等的基本概念；第2部分（第2章）介绍了几种常用的人工智能程序设计语言；第三部分（第3、4、5、6、7章）详细介绍了人工智能的基本技术，例如机器推理，搜索控制，知识表示，不确定性处理；招聘）专家系统的基本原理和方法，机器学习，引入了专家系统的详细介绍和自然语言理解，并进行了特殊的叙述。这本书是新颖的，富含内容，严格的逻辑，通用语言，结合了法律，图形和文本，专注于基础，并且面对应用程序。本书可以用作教科书或教学专业人工智能课程的参考书，例如本科计算机，自动化，信息，管理，控制，控制和系统在大学和大学中。
和作者个人资料
①机器学习的基础是数学。入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但并非必须学习所有数学知识。
②需要应用数据分析，但是它不是从0开始的数据分析，而是数据挖掘或与数据科学相关的内容。例如，挖掘数据，相关数据挖掘工具等。
可以正式从机器学习算法的原理中正式了解上述数学和数据挖掘的基本知识。
这是学习算法的额外点。
④最后，我们需要对人工智能有一个全球的理解，包括机器学习和深度学习的两个主要模块，相关的算法原理，推导和应用程序掌握以及最重要的算法思想。
您还可以看新秀巢的免费公共课程。他们的Ali算法专家克里斯（Chris）的上述内容提到他们也可以是私人。或者您可以搜索Cain Bird's Nest的官方网站。
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。必须有一定的哲学基础和科学方法来保证。人工智能学习路线的最新版本在这里：
首先，您需要数学基础：更高的数学，线性代数，概率理论统计和随机过程，离散数学，数值分析；
其次，需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法和其他算法；
当然，各个领域都需要一些算法。例如，如果您希望机器人在位置环境中导航和构建地图，则需要研究SLAM；
许多算法需要时间积累。
然后，您需要掌握至少一种编程语言。毕竟，仍需要对算法的实现进行编程；如果它深入了硬件，一些基本课程至关重要。
人工智能通常要求研究生上学。本科生只是一点点水。毕竟，所需的基本课程太大了。
刚才提到的每个学科都是广泛而深刻的，但与此同时，许多事情都是相关的。当您学习很多知识和某个基础时，您将通过查看相关知识来触摸课堂。这很容易。这样做的关键是要有自己的思考，并且不可能被蒙上阴影。一切后，人工智能是一门正在发展并具有无尽的挑战和乐趣的学科。
人工智能的首选语言是Python，因此每个人都必须学习Python语言。人工智能学习的重点是机器学习：
1.斯坦福大学公共课程：机器学习课程
2.数据分析竞赛Kaggle
3.深度学习 - 作者约书亚·本格奥（Joshua Bengio）
机器学习书单python战斗编程
1. Python进行数据分析
2. Scipy和Numpy
3.黑客的机器学习
4.机器学习行动
结论：以上是CTO注释为每个人汇编的人工智能的语言的内容。感谢您花时间阅读此网站。我希望这对您有帮助。更多关于用于人工智能的语言的信息。不要忘记在此网站上找到它。