简介：许多朋友问有关人工智能学科的问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
就其本质而言，人工智能是对人们思考的信息过程的模拟。
对于人类思维模拟，可以从两条道路上进行。一个是结构模拟，模仿人脑的结构机制以创建“人脑”机器；第二个是功能模拟，暂时将人脑的内部结构搁置一旁，从其本身中，从IT功能过程模拟中。人脑思维。
弱人工智能现在一直在不断发展，尤其是在2008年的经济危机之后，美国，日本和欧洲希望使用机器人和其他工业化。工业机器人的发展速度比不断突破之前的速度更快，许多人必须在机器人中获得许多工作。
强大的人工智能暂时是瓶颈，这也需要科学家和人类的努力。
人工智能是属于自然科学与社会科学的交集的边际学科。与人工智能相关的学科包括哲学和认知科学，数学，神经病学，心理学，计算机科学，信息理论，控制理论和违规理论。
智能计算机部门试图解释智力的本质并产生新的能源 - 智能类似类型以反映智能机器。该现场研究包括机器，语言识别，图像识别和自我语言处理专家系统。
Artifically_intelligence，英语缩写是AI。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。
说到人工智能，我们熟悉各种人工智能概念。AI概念层并不差。如果您考虑智能扬声器，智能打印机，智能销售机器等。“ AI印象”，例如：终结器，机器人，Alpha Dog，自主驾驶和其他技术都非常不同。
目前，人工智能的研究始于1956年的迪特茅斯会议。在人工智能的早期，如何定义人工智能是一个令人讨厌的问题，但这种基调总是：决定 - 像人一样制定像人一样，像人一样，像人一样，像人一样的理性理性，理性理性研究方向，例如决策，理性行动。
人工智能是一门全面的学科，本身分为多个方面，例如神经网络，机器识别，机器视觉，机器人等。对于一个人来说，学习所有人工智能并不容易智能需要编程。你怎么说好？他是一种主要在语言中灵活使用的语言。大多数机器人模拟使用混合编程模式，即使用多个编程软件和语言组合。这样做的原因是弥补语言之间的缺点。C ++在硬件接口和Windos连接中更为突出，MATLAB在数学模型的计算中更为突出。如果您仅学习人工智能算法，那么Prolog就足够了。如果您想开发机器仿真程序，VC ++ MATLAB应该会更多地了解。以下是小小野编辑的相关书籍，仅供参考。
1.在人工智能算法方面：第三版“人工智能和应用”，人工智能和知识项目。第一个感觉很简单而全面。实际上，其中许多书籍都重复了。
2.就机器视觉算法而言：在机器视觉应用程序的工业化生产中，大多数“机器视觉算法和应用程序”都提到了。在内容方面，它不是很简单。建议不要学习作为条目教科书。
3.关于机器人技术：“机器人技术手册”日语翻译的新版本的书。这本书从基本到应用程序和某些机器人中都是全面的。强烈建议购买其中一本书。
2.学习人工智能AI需要以下大多数基础知识：
1.数学基础：较高的数学，线性代数，概率理论统计和随机过程，离散数学，数值分析。
2.算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等。当然，各个领域都需要算法，例如允许机器人研究Slamit需要时间来积累。
3.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；如果更深入的硬件，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。
结论：以上是由由主要CTO注释组成的人工智能组成的学科的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?