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，還要有一定的哲學基礎，有科學方法論作保護。

       人工智能技術都要學什么

       數學基礎。作為計算機科學的一個分支，人工智能的本質還是處理的數據信息，所以數學的基礎知識是必備的。主要掌握的數學知識包括如下內容：線性代數(向量)和概率論、高等數學(微積分、矩陣等)、離散數學(集合論等)、統計學(聚類分析、回歸分析、分布等)、算法相關(人工神經網絡、決策樹、分層聚類等)

       英語基礎。因為目前人工智能行業在國外發展的也比較好，很多技術文獻資料都是外文的，如果想在這個方面有所成績，就必須能夠讀懂英語資料，雖然英語水平不一定要達到四六級，但是要具備計算機英語基礎，以后再慢慢學習專業的名詞術語。

       編程技術。想學好人工智能，需要具備基礎的編程能力，現在主流的JAVA/Python語都是要求掌握的，尤其Python語言在人工智能、網絡爬蟲、桌面界面開發、科學計算和統計方面都有廣泛應用。

       人工智能可以應用在哪里

       人工智能的應用特別廣，在我們的生活中隨處可見，例如機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和系統等。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品，將會是人類智慧的容器。人工智能是現在大環境下需求大的行業，未來的時代不是IT的時代了而是大數據的時代，未來的科技發展的核心也是大數據人工智能，在這方面的人才缺口特別大，供不應求，所以肯定也是很好就業的。

       學習人工智能需要什么知識

       人工智能入門需要掌握的知識有：自然語言處理、機器學習、計算機視覺、知識表示、自動推理和機器人學，雖然這些領域的側重點各有不同，但是都需要一個重要的基礎，那就是數學和計算機基礎。人工智能的核心問題之一就是數學問題。

       人工智能能不能自學

       人工智能的相關技術是可以自學的，目前人工智能領域的很多研發人員都是通過自學進入人工智能領域發展的。但是如果想持續深入且取得一個較好的學習效果，還需要有科研實踐場景的支持，同時還需要有一個較好的交流環境，這是很多初學者所不具備的，也是很多普通初學者學習人工智能技術的主要障礙之一。人工智能技術的學習對于場景也有比較高的要求，不僅需要初學者有扎實的算法設計基礎，同樣還需要有大量的數據支持和較強的算力支持，這就是為什么不少大學在設立人工智能專業之前，都需要先建立數據中心的重要原因。

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