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1.學習人工智能AI需要哪些知識
需要數(shù)學基礎：高等數(shù)學，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學，數(shù)值分析。
數(shù)學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術歸根到底都建立在數(shù)學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學基礎知識。
線性代數(shù)將研究對象形式化，概率論描述統(tǒng)計規(guī)律。需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡，支持向量機，遺傳算法等等算法；當然還有各個領域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環(huán)境導航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門編程語言，比如C語言，MATLAB之類。畢竟算法的實現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類基礎課必不可少。
拓展資料：人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。
人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。
但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。
參考資料：百度百科—人工智能：計算機科學的一個分支。
2.學習人工智能AI需要哪些知識
人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。
關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無意識的思維（unconscious_mind）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。
人工智能目前在計算機領域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機器人，經(jīng)濟政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應用--機器視覺：指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)等。
人工智能（Artificial Intelligence）是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學科。其主要任務是建立智能信息處理理論，進而設計可以展現(xiàn)某些近似于人類智能行為的計算系統(tǒng)。AI作為計算機科學的一個重要分支和計算機應用的一個廣闊的新領域，它同原子能技術，空間技術一起被稱為20世紀三大尖端科技。
人工智能學科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。
知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡表示法和框架表示法等。
常識，自然為人們所關注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。
問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由于有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結(jié)構化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。
搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關系?？煞譃闊o信息導引的盲目搜索和利用經(jīng)驗知識導引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識常由啟發(fā)式函數(shù)來表示，啟發(fā)式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點的超大規(guī)模的搜索問題。
機器學習是人工智能的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。
知識處理系統(tǒng)主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統(tǒng)所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規(guī)定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結(jié)果或通信需設數(shù)據(jù)庫或采用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領域（如醫(yī)療診斷）的專家知識，則這樣的知識系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應復雜問題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時知識共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關鍵問題。
人工智能是人類設計創(chuàng)造出來的，它們的存在無疑為人類現(xiàn)在和將來的生活工作效率等等都是很大的幫助，其實一種事物是否有害，是看用它的是什么樣的人，出于什么目的，要是用的得當，以為人類造福為福祉，那就是有利的。
但可能對人的就業(yè)要求會更高，也可能使得一部分人的工作因為被人工只能替代而造成事業(yè)。
3.學習人工智能要準備哪些基礎知識
需要必備的知識有： 1、線性代數(shù)：如何將研究對象形式化？ 2、概率論：如何描述統(tǒng)計規(guī)律？ 3、數(shù)理統(tǒng)計：如何以小見大？ 4、最優(yōu)化理論： 如何找到最優(yōu)解？ 5、信息論：如何定量度量不確定性？ 6、形式邏輯：如何實現(xiàn)抽象推理？ 7、線性代數(shù)：如何將研究對象形式化？人工智能簡介： 1、人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。
2、它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。 人工智能涉及的學科： 哲學和認知科學，數(shù)學，神經(jīng)生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論，仿生學，社會結(jié)構學與科學發(fā)展觀。
4.研究人工智能的知識需要哪些基礎知識
人工智能是一個包含很多學科的交叉學科，你需要了解計算機的知識、信息論、控制論、圖論、心理學、生物學、熱力學，你要有一定的哲學基礎，有科學方法論作保障。
這些學科的每一門都是博大精深的，但同時很多事物都是相通的，你學了很多知識有了一定的基礎的時候再看相關知識就會觸類旁通，很容易。在這中間關鍵是要有自己的思考，不能人云亦云，畢竟人工智能是一個正在發(fā)展并具有無窮挑戰(zhàn)和樂趣的學科，如果你對人工智能感興趣，那歡迎到百度的人工智能吧做客，那里有對人工智能豐富而深刻的討論。
5.[轉(zhuǎn)載]AI是什么
AI是Illustrator的簡稱 Illustrator是美國ADOBE（奧多比）公司推出的專業(yè)矢量繪圖工具，是出版、多媒體和在線圖像的工業(yè)標準矢量插畫軟件。Illustrator是由Adobe公司出品，英文全稱是Adobe Systems Inc，始創(chuàng)于 1982 年，是廣告、印刷、出版和Web領域首屈一指的圖形設計、出版和成像軟件設計公司，同時也是世界上第二大桌面軟件公司。公司為圖形設計人員、專業(yè)出版人員、文檔處理機構和Web設計人員，以及商業(yè)用戶和消費者提供了首屈一指的軟件。使用 Adobe 的軟件，用戶可以設計、出版和制作具有精彩視覺效果的圖像和文件。 AI常見問題小竅門！1、在AI中，有沒有和CD一樣的調(diào)整文字間距的快捷鍵呀？
答：a.先畫個圓角矩形，用“直接選擇工具”選中這個角上的兩個點；
b.選中后執(zhí)行“自由變換（E鍵）”，把鼠標放在需要調(diào)整角的“對角”上。
c.在出現(xiàn)雙向箭頭時，拖動到想要的效果時放開鼠標。
答：AI沒有分頁功能，但在新建文件時你在畫板數(shù)量那里填你需要的頁面就好了；
可以安裝MultiPage(AI的多頁插件)或?qū)⒍鄠€跨頁平均分布在一個頁面上。
答：a.對文字對象應用：效果--路徑--輪廓化對象；
b.Shift+F7打開對齊面板，點右上角小三角，打開菜單，勾選“使用預覽邊界”
這樣，就可以讓文字對象絕對的以實際邊界進行對齊分布了！
答：在AI中選中對象執(zhí)行—對象—編組（或鎖定、隱藏）。
Ctrl+G Q組 Ctrl+2 鎖定 ctrl+3 隱藏
答：選中兩個物件，打開透明面板，右上角的小三角形，選中創(chuàng)建不透明蒙板。
答：a.把你需要出血的漸變圖形對象“復制”一個原位粘貼，并隱藏、鎖定。
b.選中原漸變，執(zhí)行—對象—擴展，可以看出變成了一條條的色塊。
c.F7回到圖層面板把最靠邊的留下，其他的都刪掉。
答：選中段落文本執(zhí)行—對象—拼合透明度—取消編組。
答：AI里面有四種畫筆，選擇圖形，單擊畫筆面板中的新建按鈕?；蛑苯油系疆嫻P面板中去。
書法畫筆直接單擊新建按鈕。
答：在用AI時選中一個物體后，按鍵盤上的逗號、句號、問號鍵可以分別填充AI工具箱下方的三種填充類型，即實色填充、漸變填充、無填充。
6.ui設計需要什么基礎知識
UI需要哪些繪畫基礎知識？結(jié)構：物體占據(jù)空間的方式。
一般設計行業(yè)的素描都是結(jié)構素描。結(jié)構的重要性不言而喻。
?為什么素描要從幾何圖形畫起？原因就是夠簡單。當你去處理一個復雜圖形的時候，把它拆解成簡單的幾何圖形最容易理解，和控制。
我們是在二維世界里，去表現(xiàn)三維世界的空間，所以理解了結(jié)構，就能理解很多其他東西。比如光原理：光是一個永遠的存在，影響光的因素，其實就是結(jié)構，其次是材質(zhì)對光的反射比例。
?肯定也需要學習和了解透視原理因為今天這部分不是講解美術基礎，所以只能做簡單介紹常規(guī)透視：基礎透視原理平行透視：其實是平面設計行業(yè)用的最多的透視方式，不用考慮滅點形變之類的因素。視覺透視：人的視覺是有生理誤差了，所以感官上來講，很多透視都做了相應的修改，以適應人眼的觀看方式。
7.自學人工智能需要學那些專業(yè)知識
需要數(shù)學基礎：
高等數(shù)學，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學，數(shù)值分析。數(shù)學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術歸根到底都建立在數(shù)學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學基礎知識。線性代數(shù)將研究對象形式化，概率論描述統(tǒng)計規(guī)律。
需要算法的積累：
人工神經(jīng)網(wǎng)絡，支持向量機，遺傳算法等等算法；當然還有各個領域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環(huán)境導航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門編程語言：
比如C語言，MATLAB之類。畢竟算法的實現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類基礎課必不可少。
