人工智能是什么做AI要学什么
人工智能是什么？人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。在互联网爆炸式发展的今天，人工智能的作用不容小觑。那么人工智能究竟是什么，做人工智能要学什么？以下内容会给你一个明确的解释。
人工智能是什么？
近年来，随着计算机技术的迅猛发展和日益广泛的应用，自然地会提出人类智力活动能不能由计算机来实现的问题。几十年来，人们一向把计算机当作是只能以极快地、熟练地、准确地运算数字的机器。但是在当今世界要解决的问题并不完全是数值计算，像语言的理解和翻译、图形和声音的识别、决策管理等都不属于数值计算，特别像医疗诊断要有专门的特有的经验和知识的医师才能作出正确的诊断。这就要求计算机能从“数据处理”扩展到还能“知识处理”的范畴。计算机能力范畴的转化是导至“人工智能”快速发展的重要因素。
人工智能(Artificial?Intelligence，简称AI)是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
做AI要学什么？
①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是回全部的数学知识都要学，答只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。
②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等
补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。
③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。
④最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要算法思想。
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人工智能涉及的知识结构相对复杂，是一个典型的跨学科领域，涉及哲学、数学、计算机、经济学和语言学等内容。那下面就来说说人工智能需要学什么编程语言，千万别错过哦。
1.Python是人工智能中使用最广泛的编程语言之一，因为它简单易用，而且可以与数据结构和其他常用的AI算法无缝地使用。
Python之所以适用于AI项目的原因是有许多基于Python的有用的库可以在AI中使用。
2.Java也是AI项目的好选择。它是一种面向对象的编程语言，专注于提供AI项目所需的所有高级特性，它是可移植的，并提供内置的垃圾收集。
Java社区也是一个优势，丰富的社区生态系统可以帮助开发人员随时随地查询和解决问题。
3.LISP因其出色的原型设计能力和对符号表达式的支持而在AI领域中脱颖而出。
LISP是一种为人工智能设计的语言，它是声明式系内函数式程序设计语言，而不是命令式、过程式的C、Fortran和面向对象的Java和c#等结构化编程语言。
4.在可用性方面，Prolog可以与Lisp相媲美。Prolog是一种逻辑编程语言，主要编写一些基本机制，对于AI编程非常有效。
5.C++是世界上速度最快的编程语言，它在硬件级别上的通信能力允许开发人员改进程序的执行时间。
C++对时间很敏感，这对AI项目很有用。在AI项目中，C++可以用于统计，比如神经网络。此外，该算法可以在C++中被快速广泛实现，游戏AI主要使用C++编码，以便更快的执行和响应时间。
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