简介：许多朋友问有关年轻人学到的人工智能的问题。本文的首席CTO笔记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！
您学习人工智能所需的课程如下：
人工智能专业主要需要学习：“人工智能，社会和人文学科”，“人工智能哲学与伦理的地点和伦理”，“高级机器人控制”，“认知机器人”，“机器人计划和学习”，“机器人计划和学习”，“团体智能”和自主系统”，“无人驾驶技术和系统实现”，“游戏设计和开发”，“计算机图形”，“虚拟现实和增强现实”，“现代人工智能I”。
就业前景
前景非常好。中国正在升级该行业。工业机器人和人工智能将是一个很强的热点，这正是3到5年之后的时间。难度绝对很高。它要求您具有创新的思维能力。计算，配额等大量必须非常好。软件编程（最广泛使用的语言：C/C ++）必须非常好。微电子（数字电路，低频高频仿真电路，最重要的是嵌入式编程功能。）您必须学习良好。
必须具有一定的机械设计能力（太空思维能力很重要）。在这种情况下，您是才华，您是中国在未来五年中急需的人工智能领域的才能。一项更深入的研究，您是您的深入研究是该领域的专家甚至硕士。
Netizen 2：人工智能基于计算机技术，依靠算法和模仿人脑神经元结构。在大数据的统计数据下，使用高端计算机语言Python和其他X86或Linux体系结构系统进行深入学习，依赖图形质量的智能人工智能类似于人类脑的思维，对GPU组和CPU的体系结构类似对人的脑思维。
，数学基础。数学知识包含处理智能问题的基本思想和方法，它也是理解复杂算法的重要因素。该模块涵盖了人工智能的基本知识，包括线性代数，概率理论，优化理论，优化理论方法等
2.机器学习。机器学习的作用是从数据中学习算法，然后解决实际问题。它是人工智能的核心内容之一。本模块涵盖了机器学习的主要方法，包括线性回归，决策树，支持向量机，集群等。
3.人工神经网络。作为机器学习的一个分支，神经网络将认知科学引入机器学习，以模拟生物神经系统与现实世界的相互作用，并取得良好的结果。该模块涵盖了神经的基本概念网络，包括多层神经网络，反馈和反向通信以及自组织的神经网络。
4.深度学习。简而言之，深度学习是一个包含多个中间层的神经网络。数据爆炸和计算能力推动了深度学习的兴起。该模块涵盖了深度学习的概念和实施，包括深度反馈网络，深度学习中的正则化和自我编码器。
5.神经网络实例。在深度学习框架下，一些神经网络已在各种应用方案中使用并取得了良好的结果。该模块涵盖了几种类型的神经网络，包括在 - 深度信念网络，卷积神经网络和循环神经网络中网络。
6.深度学习之外的人工智能。深度学习既具有优势和局限性，又有其他方向的人工智能研究是有益的补充剂。该模块涵盖了与深度学习无关的典型学习方法，包括概率图形模型，集群智能，，迁移学习，知识地图等
7.应用程序场景。除了替换重复的劳动而不是人类外，人工智能还提供了许多实际问题的有意义的尝试。本模块涵盖了人工智能技术在几种实际任务中的应用，包括计算机视觉，语音处理，对话，对话，对话系统，等
人工智能专业要学什么
人工智能专业主要需要学习：“人工智能，社会和人文学科”，“人工智能哲学与伦理的位置和伦理”，“高级机器人控制”，“认知机器人”，“机器人计划和学习”，“机器人计划和学习”，“团体智能”和自主系统”，“无人驾驶技术和系统实现”，“游戏设计与开发”，“计算机图形”，“虚拟现实和增强现实”，“现代人工智能I”，“表达和解决方案”，“现代方法II人工智能”，“机器学习，自然语言处理，计算机视觉等”。
人工智能是中国普通大学和大学的学士学位。人工智能是基于计算机科学和多学科的跨学科和新兴学科，例如计算机，心理学和哲学。自然语言处理和专家系统。
就业方向
实际应用：机器视觉，指纹识别，面部识别，视网膜识别，虹膜识别，棕榈线识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理，游戏，自动程序设计，智能控制，机器人技术，语言和图像迷信，遗传程序，， ETC。
研究生方向：计算机科学和技术，软件工程，人工智能等。
人工智能专业学习课程：认知心理学，神经科学基金会，人类记忆和学习，语言和思维，计算神经工程，人工智能平台和工具，人工智能核心等。
1.认知和神经科学课程组
特定课程：认知心理学，神经科学基金会，人类记忆和学习，语言和思维，计算神经抑制
2.人工智能道德课程组
特定课程：“人工智能，社会和人文学科”，“人工智能哲学与伦理的位置和伦理”
3.科学与工程课程小组
新一代人工智能的发展需要实验科学家和理论科学家在相关学科中的共同努力，例如脑科学，神经科学，认知心理学和信息科学，以找到人工智能的突破点。同时，必须以严格的态度进行科学研究。LET人工智能纪律走上了正确和健康的发展。
4.高级机器人课程组
特定课程：“高级机器人控制”，“认知机器人”，“机器人计划和学习”，“仿生机器人”
5.人工智能平台和工具课程组
特定课程：“团体智能和自治系统”，“无人技术和系统实现”，“游戏设计与开发”，“计算机图形”，“虚拟现实和增强现实”
6.人工智能核心课程组
特定课程：“现代人工智能方法”，“表达和解决”，“现代人工智能II”，“机器学习，自然语言处理，计算机视觉等”
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机器学习介绍，人工智能（搜索方法等），图像识别，生物学演化，自然语言处理，语义网络，游戏理论等。主要的前巡逻队是主要的：信号处理，线性代数，计算，计算，和编程（具有数据结构基础）。从上面的专业课程的内容来看，仍然需要掌握许多与人工智能相关的知识。
如今，社会技术拥有最多的未来，因为中国始终拥有科学和技术的梦想。作为新兴的专业人工智能专业，有很多人需要学习，例如机器学习，人工智能介绍（搜索方法等），图像识别，生物学生物学，生物学生物学进化，自然语言处理，语义网络，游戏理论等。主要的前轿车是主要的：信号处理，线性代数，微积分和编程（带有数据结构基础）。从上面的专业课程的内容来看，仍然需要掌握许多与人工智能相关的知识。
人工智能仅在2018年的两次会议期间才公众知道，但人工智能现在仅适用于一些小型机械，与我们设想的家庭情报有一定的距离。这一距离，因为当首次提出人工智能时，它只是一个简单的词汇，而无数的科学研究人员继续创新，以使这个词更加扩展。创新是基础。只有当您继续创新时，您才会模仿。
当前时代是一个快速发展的时代。如果您没有能力独立学习并仅仅依靠外部灌溉，那么您很快就会过时，更不用说人工智能需要连续更新。此外，自我学习能力不仅适用于现场仅仅是人工智能的，但它可以用于射击乳房，并且可以将自我学习能力应用于每个行业。如果您想在自己的行业中发光，那么自我学习能力仅是必要的。适合学习人工智能，以上三个功能仅是基础。除此之外，您还需要练习自己的练习能力，等等。毕竟，人工智能不是空的，您需要将其付诸实践才能恢复。
要了解人工智能学到了什么，您需要首先了解什么是人工智能：
1.人工智能是计算机科学的一个分支。它试图理解智力的本质，并产生一种新的智能机器，可以响应人类的智力相似性。该领域的研究包括机器人，语言识别，图像图像，图像识别，自然语言处理和专家系统。由于人工智能的诞生，理论和技术已经变得越来越成熟，并且应用领域继续扩展。可以想象，未来人工智能带来的技术产品将是人类智慧的“容器”。兵工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。人工智能不是人类的智力，但它可以像人类的智力一样思考。人类，可能会超越人类的智力。
2.人工智能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。人工智能包括一门非常广泛的科学科学。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，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够竞争一些通常需要人类智能才能完成工作的人类智能。
那么，人工智能学习了什么？
目前，人工智能专业的学习内容主要包括：机器学习，人工智能介绍（搜索方法等），图像识别，生物学进化，自然语言处理，语义网络，游戏理论等。
所需的基本课程主要是信号处理，线性代数，微积分和编程（具有数据结构基础）。
从专业的角度来看，机器学习，图像识别和自然语言处理，其中任何一个都是一个很大的方向，只要它精通一个方向，它已经非常强大。在内容中，您只需要掌握一些，您就需要在-Depth Research中选择一个方向。实际上，说的是，人工智能并不难学习，但是学习并不容易。它需要一定的数学基础，同时还需要一段时间的积累。
每个人都必须知道，现在这是一个逐渐聪明的社会。随着技术的持续发展，越来越智能的产品已经开始进入人们的生活。近年来，我相信您经常听到人工智能的四个词。人工智能行业更具吸引力，工资也更好。因此，许多大学毕业生希望在毕业后进入该行业，但是进入这个行业并不容易。如果基于零，您需要学习很多东西。那么人工智能进入我们需要学习什么？
我们需要了解的一件事是，人工智能是一门全面的学科，涉及许多方面，例如神经网络，机器识别，机器视觉，机器人技术等。因此，我们不容易学习整个人工智能。
首先，我们需要一定的数学基础，例如：高数字，线性代数，概率理论，统计学等。许多人可能会问，为什么我有学习人工智能的数学基础？两者似乎是无关紧要的，但事实并非如此。线性代数允许我们了解如何成像对象和概率，使我们了解如何描述统计定律。另外，还有许多其他数学学科。这些数学基础使我们能够比我们学习人工智能时更少的时间。
然后，我们需要算法的积累，例如人工神经网络，遗传算法等。人工智能本身仍然可以通过算法计算生活中事物的模拟，并最终为相应的操作制造了智能工具。该算法在其中的作用非常重要，可以说这是必不可少的部分。
最后，编程语言需要掌握和学习。毕竟，仍需要对算法的实现进行编程。建议学习Java和Python。如果您想在将来沿大数据的方向发展，Learn Java和Python可以说是一种编程语言，必须通过学习人工智能来掌握，当然，不足以掌握编程语言，因为大多数机器人的仿真是混合编程模式，也就是说，使用多种编程软件和语言组合。C++，除了MATLAB，VC ++等简而言之，编程是一项重要技能，需要我们花费大量时间和精力来掌握。
人工智能现在越来越快地发展，这是由于计算机科学的快速发展。可以预料，将来，人工智能产品可以在我们生活中到处都能看到，这些产品可以为我们的生活带来极大的便利，人工智能行业的未来发展前景将非常明亮。因此，选择人工智能行业不会错，但是正如文章所说，如果我们想进入该行业，我们需要努力工作，以全面地掌握掌握行业所需的技能。
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，游戏理论；
2.算法积累：
神经网络，支持向量机，贝叶斯，决策树，逻辑返回，线性模型，群集算法，遗传算法，估计方法，功能工程等；
3.编程语言：
至少掌握了一种编程语言，毕竟，算法的实现越好越好；
4.技术基础：
计算机原理，操作系统，编程语言，分布式系统，算法基础；
人工智能，即AI（人工智能），是一门全面的学科，包括计算机，控制理论，信息理论，神经心理学，心理学，语言学等。
该概念首先是在Demandon Academic会议上提出的：人工智能是从计算机应用系统的角度来研究如何创建人工智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力以及Yan Sheng人类智能科学的能力的。科学
主菜
人造智慧人工智能
机械学习机器学习
高级操作系统高级操作系统
Advancedalgorithmdesign高级算法设计
计算复杂性计算复杂性
数学
Advanced ComputerGraphics高级计算机图形
AdvancedComputerNetworks高级计算机网络
参考就业
（1）搜索方向：Baidu，Google，Microsoft，Yahoo等（包括智能搜索，语音搜索，图片搜索，视频搜索等都是未来的方向）
（2）医疗图像处理：许多医疗设备和医疗设备将涉及图像处理和成像。大公司包括西门子，GE，飞利浦等。
（3）计算机视觉和模式识别的方向：指纹识别，面部识别，虹膜识别等；车牌识别也很大。目前，视频监视是一个热门问题，跟踪和认可也很好。
（4）在图像处理方面具有才能的公司，例如Via，Panasonic，Sony，Samsung等。
另外，朝着AI方向的才能是高技术的，并且在治疗方面相对较丰富，因此这个方向非常有前途。
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。数学的基础知识包含处理智能问题的基本思想和方法，它也是理解复杂算法的基本要素。分析各种人工智能技术，各种人工智能技术基于数学模型。要了解人工智能，我们必须首先掌握必要的数学基础知识。线性代数将正式研究对象和统计定律的概率理论。
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，例如允许机器人在环境导航和图表的位置上研究大满贯；
需要掌握至少一种编程语言：
例如C语言，MATLAB等。毕竟，该算法的实现仍需要进行编程；如果它深入了硬件，那么一些基本课程至关重要。
学习人工智能需要数学基础：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。
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，在各个领域都需要算法，例如允许机器人研究slamaccumulation。
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。
1. Python基础知识
2.数学基础，其中包含微积分基础，线性代数和概率统计
第三，各种框架，例如TensorFlow等。
第四，深度学习，包括机器学习基础，深度学习基金会，卷积神经网络，循环神经网络，产生战斗神经网络和深度增强学习。
V.商业项目的实际战斗，例如MTCNN+中心损失，面部检测和面部识别，YOLO V2多目标多样性检测，Glgan图像缺失零件和语言唤醒 - UP。
精通C程序的设计语言以及C ++，Java，Visual Basic中的编程语言
从专业的角度来看，机器学习，图像识别和自然语言处理，其中任何一个都是一个很大的方向，只要它精通一个方向，它已经非常强大。在内容中，您只需要掌握一些，您就需要在-Depth Research中选择一个方向。实际上，说的是，人工智能并不难学习，但是学习并不容易。它需要一定的数学基础，同时还需要一段时间的积累。
多亏了该主题提出的问题，我很荣幸能做出答案。
1.人工智能是计算机科学的一个分支。它试图理解智力的本质，并生成一种新的智能机器，可以以类似的人类智能做出反应。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。智能，其理论和技术已经越来越成熟，并且应用领域继续扩展。可以想象，人工智能带来的技术产品将在未来成为人类智能的“容器”。人工智能可以模拟信息。人工智能的过程不是人类的智力，而是人类的思想，而是像人类一样思考，并且可能会超越人类的智力。
2.人工智能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。人工智能是一门非常广泛的科学。它由不同的领域组成，例如机器学习和计算机视觉。从总体上讲，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够胜任通常需要人类智能的复杂任务。
那么，人工智能学习了什么？
目前，人工智能专业的学习内容主要包括：机器学习，人工智能简介（搜索方法等）。），图像识别，生物进化论，自然语言处理，语义网络，游戏理论等。
所需的基本课程主要是信号处理，线性代数，微积分和编程（具有数据结构基础）。
从专业的角度来看，机器学习，图像识别和自然语言处理都是所有方向。只要您精通一个人，您就已经很坚强了。因此，不要看太多内容，有些您只需要掌握，您就需要选择一个方向来学习-Depth。实际上，严格来说，人工智能并不难学习，但是学习并不容易。它需要一段时间内的一定数学基础和积累。
结论：以上是向人工智能年轻人引入的首席CTO注释的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。