人工智能关键技术的基础设施，人工智能需要什么基础

1，人工智能需要什么基础

人工智能需要的基础主要是看你是往硬件还是软件方面发展，往硬件方面发展，就要有硬件基础，电路、单片机、传感等这些必须要掌握。往软件方面发展要掌握编程。我有朋友在做人工智能，做的灰常ok，想要了解的话，看我的名字。沟通

1. 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。2. 需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等算法。推荐了解传智播客Python+人工智能培训课程。

IT专业入行门槛低，而且如今的工资待遇越来越好，而且目前 IT行业的就业市场是不饱和的，所以从业人员找工作还是相对来说很轻松的。现在的你选择 IT专业，绝对不会错，如果你不想继续读书，选择职业技术学校就读也不错，只要你学好 IT技术，有能力，你就可以找到一份不错的工作岗位

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2，人工智能需要什么基础

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。

人工智能主要由三个板块组成，分别为算法、算力与数据。算法层面，目前主流的算法为深度学习，常见的算法包括卷积神经网络、循环神经网络以及生成对抗网络；算力层面，主要包含AI计算架构以及各种AI芯片；数据层面，包含数据采集、数据清洗、数据标注等。以上这些内容构成AI行业的基础。

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3，人工智能未来的发展前景怎么样

当前，国内外互联网巨头纷纷将人工智能作为下一次产业革命的突破口，积极加大投资布局，与此同时，随着人工智能技术进步和基础设施建设不断完善的推动下，全球人工智能应用场景将不断丰富，市场规模持续扩大。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特矛斯(Dartmouth)学会上提出的，人工智能发展至今经历过经费枯竭的两个寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也经历过两个大发展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。从2006年开始，人工智能进入了加速发展的新阶段，并行计算能力、大数据和先进算法，使当前人工智能加速发展;同时，近年来人工智能的研究越来越受到产业界的重视，产业界对AI的投资和收购如火如荼。人工智能技术迈入深度学习阶段机器学习是实现人工智能的一种重要方法，深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)的关键技术之一。深度学习自2006年由Jeffery Hinton实证以来，在云计算、大数据和芯片等的支持下，已经成功地从实验室中走出来，开始进入到了商业应用，并在机器视觉、自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩，全球人工智能也正式迈入深度学习阶段。与此同时，全球人工智能领域对新技术的探索从未停止，新技术层出不穷，例如近年来一些新的类脑智能算法提出来，将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中，形成不同于深度学习的神经网络技术路线，如胶囊网络等，技术的不断进步是推动全球人工智能的发展的不竭动力，这些新技术的研究和应用将加快全球人工智能的发展进程。主要经济体加快人工智能战略布局人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。自2013年以来，包括美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、法国、韩国、印度、丹麦、芬兰、新西兰、俄罗斯、加拿大、新加坡、阿联酋、意大利、瑞典、荷兰、越南、西班牙等20多个国家和地区发布了人工智能相关战略、规划或重大计划，

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