简介：许多朋友问有关如何学习人工智能的作用的问题。本文的首席执行官注释将为您提供一个详细的答案，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！
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
首先，人工智能是计算机科学，生物学，心理学，神经科学，数学和哲学的科学和技术，基于计算机科学，生物学，心理学，神经科学，数学和哲学。对人类智力，例如推理，学习和解决问题。
其次，人工智能的父亲约翰·麦卡锡（John McCarthy）说：人工智能是一台制造智能的机器，更多地是指制造人工智能的过程。人工智能模仿人类思维方法来使计算机能量智能思维。人工智能基于人脑的研究，学习和工作方法，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。
3.人工智能在下面的各个领域中占据领导作用
1游戏：人工智能在国际象棋，扑克，GO和GO等游戏中起着至关重要的作用。该机器可以根据灵感来考虑大量可能的位置，并计算最佳国际象棋。
2自然语言处理：与理解人类自然语言的计算机的互动。例如，通用机器翻译系统和人机对话系统。
3专家系统：某些应用程序集成了机器，软件和特殊信息来教授推理和建议。它们为用户提供解释和建议。例如，分析股票市场并进行定量交易。
4视觉系统：它系统地理解并解释了计算机上的视觉输入。存储在数据库中，从而识别犯罪分子的脸。也有我们最常用的车牌识别。
5语音识别：智能系统可以通过句子及其含义与人交谈，倾听和理解人们的语言。
6手写标识：手写识别软件可以识别字母的形状，并通过屏幕上写的文本将其转换为可编辑的文本。
7智能机器人：机器人可以执行人类给出的任务。它们的传感器可以检测来自现实世界，热，温度，运动，声音，声音，碰撞和压力的数据。它的智能，可以从错误中学习以适应新环境。
，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
数学基础：高级数学，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解决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。在对各种人工智能技术的最终分析中，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，各个领域都需要算法，例如允许机器人在环境导航和地图中研究大满贯。在矮个子中。
您需要掌握至少一种编程语言，例如C语言，MATLAB等。所有内容之后，该算法的实现仍需要编程；如果它深入了硬件，那么一些基本课程至关重要。
扩展信息：
人工智能（人工智能），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。
人工智能是计算机科学的一个分支。它试图了解智力的本质，并生产一种可以响应人类智能的新智能机器。自然语言处理和专家系统。
自人工智能诞生以来，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，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。
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。但是不同的时代。不同的人对这项“复杂工作”有不同的了解。在2017年12月，人工智能被选为“ 2017年中国十大媒体”。
参考材料：Baidu百科全书 - 官方情报：计算机科学的分支
您需要通过人工智能学习的技能如下
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，相关算法原理，推导和应用以及最重要的算法思想。
1.学习和掌握数学知识：更高的数学是学习人工智能的基础。实现科学和工程需要这个基础。数据挖掘，人工智能和模型识别，例如与数据交易，尤其需要各种微型利润计算。线性代数很重要。当前模型是您考虑的第一个模型。将来，它可能会处理多维数据。线性代数需要简单地描述问题，为分析和解决方案奠定基础。概率理论，数学统计和随机过程是必不可少的。数据中涉及的问题几乎是不可避免的。随机变量的引入是合乎逻辑的，相关的理论，方法和模型非常丰富。然后有一个优化理论和算法。除非您的问题是准备好制作公式，例如两个方程式，否则您将不得不面对各种看起来不熟练但解决的问题。优化将是您的GPS。点。在上述基础上，您可以启动机器学习的理论和算法。将来，您可以为某个应用程序特别补充相关的知识和理论，例如数值计算，图形和拓扑。
2.学习机器学习的理论和算法：回归算法，基于实例的算法，正则化方法，决策树学习，贝叶斯算法，深度学习，人工神经网络...
3.掌握一种编程语言Python：一方面，Python是一种脚本语言。很简单。您可以写一个记事本。您可以在写作后跑步并占据控制台。此外，Python非常有效，效率高于Java，R和Matlab。尽管MATLAB中有很多数据包，但最低的效率是这四个行业的动态和论文：了解行业的最新发展。和研究结果，例如主要牛的经典论文，博客，阅读笔记，微博和微信媒体信息。更多与人工智能有关的项目。结合您感兴趣的方向：人工智能有许多方向，例如NLP，语音识别，计算机视觉等，生活是有限的，您必须选择更深入的研究来成为一项丹尼尔在人工智能领域。
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