简介：本文的首席执行官注释将介绍人工智能和生物学的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
本文目录清单：
1.您是否必须学习“做人工智能”中的生物学？2.人工智能难以学习？3。研究人工智能或生物医学工程的研究生？
首先，大脑的设计不一定是最佳的。在“可以使用”的原理中，有很多令人难以置信的设计不是最好的设计。一个典型的例子是如何连接视神经从眼底到大脑视觉皮层。任何经验丰富的工程师都会将视神经信号带到视网膜的背面，然后将其传播到大脑而不是人类的眼睛。盲点）。如果进化论是正确的，那么人类大脑中的许多复杂设计可能不是必需的，而仅仅是通过发展了多年的生产，有些设计可能是细菌病毒的侵袭，有些设计可能是一些。可能会提供细胞能量，有些是无法缓慢处理的神经信号的传播，有些可能是先前两栖爬行的残留物。当无聊时，对智力有好奇心。从而，从计算的角度来看，有没有理由相信大脑的设计必须是最好的。在个人上，我感到过于回旋，无法使大脑的设计全部。
其次，在当前的生物学方法中研究智力不一定有效。发现没有分子，发现膜离子通道并找到化学渗透。这些赢得了诺贝尔生物学奖的工作，重要性是自我意识。该方法及其效率比当代计算机架构要差多于一级。如果目标只是聪明，为什么不需要成为准备好了吗？如果我们将大脑与复杂的计算机进行比较，那么我们对大脑的研究现在等效于检测公共汽车上几种叮咬的变化和传播，或者最多最多，CPU正在加法和减法。但是，什么高级别。操作执行此计算机的操作以及运行什么算法。对于牛顿方法，可以找到平方根的添加，减法和乘法，这可以是目标函数的梯度减少。它可以是字符串的哈希值，也可以是在高维矢量上线性投影。这是一项非常艰苦的工作，可以从简单的添加，减法和乘法中推断这台计算机所做的事情。不仅有必要完全记录下来，还需要进行大量全面分析。现在，由于实验技术的局限性，我们甚至对实验技术有限制。我们已经连接了。前者无法做到，更不用说后者了，这是研究人脑的困难，但是如果您退后一步为什么不从顶部开始呢？从原理开始，干净清晰，逻辑清晰，可以提高数十万次的效率。在人工智能领域，现在所做的就是如此繁重的工作，具有便宜的存储空间，便宜的存储器，便宜的CPU和GPU。
51CTO数字人才回答这个问题：
目前，人工智能专业的学习内容课程主要包括：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。
这主要取决于您是否喜欢机械电子学还是生物学。
人工智能是技术的最前沿，也是未来技术的首要任务。如果您可以去麻省理工学院阅读人工智能，那将是一步。
学生医学，时间太长，接触尸体和临床诊所，尽管生物医学或生命科学是重要的领域，除了未来的人工智能外，但只有基因工程才是最前沿的最前沿。
尽管生命科学和人工智能可能具有交叉点，但我仍然非常支持学习人工智能。
让我们看一下有关麻省理工学院大师的介绍和书籍。
如果是我，我不会纠结。
结论：以上是CTO首席执行官的全部内容。感谢您花时间阅读此网站。我希望这对您有帮助。关于人工智能和生物学的难度更大。不要忘记在此网站上找到它。