人工智能學學什么？人工智能可以學什么專業

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要了解人工智能學什么內容，需要首先了解人工智能是什么。人工智能現階段分為弱人工智能和強人工智能，神經網絡搖身一變成了如今的DL，從目前人工智能人才的培養方式來看，當前研究生教育依然是培養人工智能技術人才的主要渠道，但是隨著人工智能平臺的陸續開放，人工智能應用開發的技術門檻也有了較大幅度的下降，普通開發人員經過一個系統的學習過程（主要學習人工智能平臺），也能夠完成各種人工智能應用軟件的開發。

1、人工智能可以學什么專業？

人工智能的研究主要有三方面：一是純理論性的，以強人工智能或者神經網絡為研究方向，這樣的話，本科可以選擇神經科學，也可以選修心理學、哲學、計算機科學二是從算法層面對人工智能的優化，這也是大多數人現在對人工智能的理解，本科自然要學計算機科學了，但博弈論之類重視邏輯的小類別學科也有選修或者自學的必要。第三種就是工業應用的方面，

樓主的認識很對，這樣主要應該學習自動化和機械控制。不知樓主在國內還是國外讀大學，在國外，人工智能的理論研究還是很有價值的。國內嘛就別想了，在國內，計算機是現在很火的專業不必多說。選機械控制專業的話就業前景非常好，樓主你說喜歡硬件方面科技產品設計？若不是機械控制，人工智能目前還主要是研究算法層面的。電子工程這樣的硬件專業目前對人工智能還沒啥應用，

2、人工智能深度學習是什么？

曾被MIT技術評論列為2013年十大突破性技術（DeepLearning居首），它是以ML中的神經網略學習算法存在的。人工智能現階段分為弱人工智能和強人工智能，神經網絡搖身一變成了如今的DL，學界對DL一般有兩種看法，實際上當下科技能實現的所謂“人工智能”都是弱AI，僅僅用起提取powerfulfeature；而另一種則希望將其發展成一個新的學習分支，即end-to-end）說不定就是實現未來強AI的突破口1。

或者換句話說.深度學習與AI，在DL還沒有火起來的時候。DL與ML兩者其實有著某種微妙的關系，隨著計算資源和bigdata的興起，奧創那種才是強AI（甚至是boss級的），也就是我上面說的end-to-end的“深度學習的思想”，本質上來講，人工智能相比深度學習是更寬泛的概念，深度學習這種技術（我更喜歡稱其為一種思想。

3、人工智能專業需要學習什么？

人工智能是計算機科學的一個分支，它的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，全面學習人工智能的知識比較多，涉及的面比較廣，需要有高等數學、計算機及機器學習以等方面的知識。一、高等數學知識數學知識包括數據分析、概率、線性代數、矩陣、凸優化等，二、編程語言編程語言比較多，如C、C 、MATLAB、LISP、Prolog和Python等。

其中，重點要學好Python語言，Python是機器學習比較流行的語言，Python比較簡單，能調用其它語言，發揮各語言優勢，Python語言具有的優勢：（1）具有清晰的Python語法結構。容易理解，即使不是編程人員也能理解程序的含義；（2）容易操作純中文文件；（3）Python的科學工具可以與繪圖工具Matplotlib協調工作；（4）使用廣泛、存在大量的開發文檔，

目前科學和金融領域Python語言得到了廣泛應用。三、機器學習機器學習包括：回歸算法、決策樹、隨機森林和提升算法；數據分析的Aprior算法和關聯規則等，機器學習”的數學基礎是“統計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數學學科，機器學習的特征：（1）建立簡單的機器學習模型，按照重要性對特征進行排列；（2）根據得到的特征排列，有針對的進行工程，提取特征；（3）重復上述過程，不斷的優化自己的模型，找到關鍵的特征；（4）對模型的參數進行調參，最優化，得到最佳模型組合。

4、人工智能主要是學什么的？</strong。

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