需要必备的知识有: 1、线性代数:如何将研究对象形式化? 2、概率论:如何描述统计规律? 3、数理统计:如何以小见大? 4、最优化理论: 如何找到最优解? 5、信息论:如何定量度量不确定性? 6、形式逻辑:如何实现抽象推理? 7、线性代数:如何将研究对象形式化?人工智能简介: 1、人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI. 2、它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学. 人工智能涉及的学科: 哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学,社会结构学与科学发展观.

概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学 当然本科微积分、线性代数是更基础的东西 还要学些编程工具,matlab,spss,C++或Java

人工智能是一个包含很多学科的交叉学科,你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学,你要有一定的哲学基础,有科学方法论作保障.这些学科的每一门都是博大精深的,但同时很多事物都是相通的,你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通,很容易.在这中间关键是要有自己的思考,不能人云亦云,毕竟人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科,如果你对人工智能感兴趣,那欢迎到百度的人工智能吧做客,那里有对人工智能丰富而深刻的讨论.

人工智能入门需要掌握这些知识:1.基础数学知识:线性代数、概率论、统计学、图论2.基础计算机知识:操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库3.编程语.

需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析.数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素.今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识.线性代数将研究对象形式化,概率论描述统计规律.需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累.需要掌握至少一门编程语言,比如C语言,MATLAB之类.毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少.

原发布者:WL课件库 工业机器人应用技术1模块二1机器人的基础知识机器人的基本属于与图形符号234机器人的主要技术参数机器人的举例分析机器人的工作原理与应用.

一、人工智能是一个综合学科,如楼上所说.而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等.一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件.

你好,人工智能的基础知识比较宽泛,包括数学、物理、哲学、认知科学、计算机科学、经济学、心理学、信息论、控制论、决定论和不确定性原理等等一系列理工学科,.

人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”.“人工”比较好理解,争议性也不大.有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没.

你好!最好还得旁通点生物学、物理学知识,人工智能模拟的是生物体的思维模式,面向物理实体操作.计算机程序类基础知识,特别是算法更得过硬 我的回答你还满意吗~~