人工智能时代，学习机器人需要学习哪些知识
机器人专业或者国内一般称为机器人与自动化专业是一个庞大的交叉学科，如果你将机器人的认知识别系统也加入的话，基本上一个理工科院校的所有学员都能沾上边。所以如果想进入这个领域，可以结合自己所学专业作为切入口。作为基本知识储备，1.数学：高等数学，线性代数，矩阵论，这些在做机器人运动学和动力学分析时都会用到。2.英语：因为最新最全面最开源的相关信息都可以查阅相关的英文文献或者网上的外国论坛，比如简单控制用的ARDUINO，仿真ROS，设计Solidworks，等等3.机械原理，机械设计：如果你着重于机器人的机构设计的话，是必备的4.自动控制，数电，模电，单片机，：如果你想涉足机器人控制方面，包括硬件和软件5.多体动力学：如果你想分析其动力学特性时，即实际机器人运动表现。6.相关的软件，每个小分支都有相关的软件，比如Matlab，C++，solidworks，adams等等
至于就业，你可以找到自己具体相关的方向去寻求。需要说明的是，一般做机器人的学校或机构都不是单纯一个专业方向的人员组成，他们各有侧重各有分工，只是最终用机器人这样一个最终表现形式来阐述自己的能力。
最后，说句俗话，心急吃不了热馒头，机器人这个领域，谁都可以进入，但前提是你至少以某一个分支作为突破口来进入。所以，找到自己感兴趣的相关方向作为切入口吧
做人工智能和机器人需要研究哪些领域？
http://www.duozhishidai.com/article-8491-1.html
大数据和云计算，将如何改变机器人技术？
http://www.duozhishidai.com/article-1711-1.html
人工智能和机器人，对我们以后就业有哪些影响？
http://www.duozhishidai.com/article-731-1.html
浅析人工智能的数学基础（文末送书！）
想入行人工智能，对数学要求高吗?
入门人工智能行业，需要一定的数学基础，也需要一定的代码能力。
为什么需要学习数学？
人工智能从业者数学基础不扎实，只会用一些工具和框架，相当于某些武术家只会耍套路，外行人觉得很厉害，但实战起来一定是鼻青脸肿。
如何在有限的计算资源下找出最优解，在目标函数及其导数的各种情形下，应该如何选择优化方法；各种方法的时间空间复杂度、收敛性如何；还要知道怎样构造目标函数，才便于用凸优化或其他框架来求解，这些都需要一定的数学基础。目前的人工智能领域主要有深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、数据挖掘等方面，这些领域全部与数据有关，而庞大的数据计算离不开数学的支持，尤其是人工智能赖以发展的大数据，更需要数学理论以及数学理论创新来实现。
与APP开发、Web开发、游戏开发相比，人工智能属于数学知识密集的方向。在各种书籍、论文、算法中都充斥着大量的数学公式。人工智能所有的领域都融合了微积分、线性代数、概率论、数理统计、最优化理论、信息论、逼近论、离散数学等方面的数学知识。
数学对于人工智能来说是必备的基础，你要理解一个算法的内在逻辑，没有数学是不行的。如果没有数学基础，刚开始你可能能上手跑算法，调调参数等。但如果调参效果不好呢，如果你不懂数学，就很难再做优化。数学决定了你在人工智能技术道路上能走多远。
其实人工智能需要的数学并非特别高深，如专门数学专业那种的，大可不必。只要你学过大学理工科专业，很多人工智能所需的数学知识你应该都接触过。只不过可能当时理解不透彻，或者长时间不看、不用、不复习，很多知识都变成只听过却不懂。互信息怎么算、牛顿法怎么迭代……你是否还记得。
作为人工智能工程师，应该具备哪些数学知识？
作为人工智能工程师，如果想在领域走得更远，对于数学，不管是想系统学习，还是想查缺补漏，推荐大家这本《人工智能数学基础》。
《人工智能数学基础》系统梳理了人工智能所需的数学知识，以微积分、线性代数、概率论、数理统计为基础，对函数逼近、最优化理论、信息论、图论进行了深入介绍，同时给出了它们在人工智能算法中的实验案例。它可以做你想学人工智能的数学入门书，也可以成为在你手边、随你翻阅，陪你攻坚克难的工具书。
《人工智能数学基础》
基础内容全面，能够满足不同层次人士对数学的需求。《人工智能数学基础》按逻辑顺序编排，但仍然可以各章节组合使用，最常见的组合方式：微积分+线性代数+概率论+数理统计+X（X可以为函数逼近、最优化理论、信息论、图论中的任意一个）。
理论与实践的完美结合。对于数学定义和定理，给出了严格的逻辑说明和解释。为了便于读者理解这些定义和定理，给出了相关例题，很多例题直接用Python程序给出，增加了读者对这些定义和定理的感性认识。另外，每章最后均有综合实验，这些实验均是数学在各种人工智能场景的应用。
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