1樓：奔跑的星球追夢人
人工智慧主要指的是現在的智慧型化科技和計算機技術。
人工智慧也是分為兩個不同的方面，第乙個方面主要針對是計算機的學習，演算法的學習，主要是計算機的變成，各種演算法程式，這樣程式是控制機器執行的關鍵，乙個智慧型化的機械人，裡邊有許多的晶元，這些晶元當中也是儲存了許多的程式，機器在執行的時候也是會呼叫不同的程式，開始執行。<>
這些演算法和程式設計的學習也是需要很強的邏輯思維，很多的語句都是有一定的邏輯思維，這個思維也是需要我們進行理解，這樣使用的時候也是非常的方便，還有就是一些計算機的語言，都是我們開始需要接觸的，對這些東西比較感興趣的同學可以試一下，還是存在一定的難度，當然隨著自己不斷的積累，也是會有很大的進步。<>
緊接著就是一些電子機械傳統的學習，主要偏向於硬體和通訊有關，我們要了解裝置機器的構造是如何的，硬體就是偏向於製造一些，主要是對裝置不同硬體部分如何工作，如何協調了解清楚，還要了解各個模組的功能，運**況等，這也是非常重要的乙個環節，偏向於智慧型化製造方面，還有就是一些裝置之間通訊的問題，都是需要學習清楚。<>
無論是哪個方面，都是需要我們認真的學習，自己本身就是學習這個專業的，感受最深的是學習智慧型化這些東西學習很強的興趣，因為被迫的學習和主動的鑽研有很大的差別，尤其是這些思考量比較大的東西、
更多的是建議學習這些方面的同學提前培養一下自己的興趣，這也是很關鍵的，對自己以後的學習有很大的幫助，自己學起來的時候也是有一定的基礎。
2樓：阿紫說星座
數學知識、程式設計等，主要是學習一些計算機知識。任何知識都不好學，不過只要肯努力，一定可以學會的。
3樓：幸福小豬豬
人工智慧是乙個交叉的學科，要學習計算機理論知識，要學習資訊理論，圖論，資料計算等等，只要自己努力學習就很好學。
4樓：創作者
主要是學習計算機的技術，還有一些智慧型化的科技技術，人工智慧也有許多分支。
5樓：逐夢
人工智慧是電腦科學的乙個分支，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，企圖瞭解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，該領域的研究包括機械人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。相對來說這一專業不太好學，適合那種擁有理工科思維的人進行學習。
6樓：依依很美的
人工智慧主要學習的是一些機械類，還有程式設計類的東西，並不好學，涉及的東西比較多，也比較繁雜。
7樓：劉心安兒
特別好學，首先就是要了解系統程式設計，然後也需要系統地瞭解it智慧型，也需要了解計算機的相關基礎操作，之後的就業機會特別多。
8樓：豆豆逗豆豆
是學習一些機械的製作和一些操控的**。還是比較好學的，這些東西都是需要一些邏輯性的。
人工智慧到底是學些什麼？
9樓：生活對對碰
從大的技術層面來看，人工智慧的知識體系主要涉及到六個大的學習方向，包括自然語言處理、計算機視覺、機器學習（深度學習）、自動推理、知識表示和機械人學山兆，這些方向各有體系且聯絡緊密。
人工智慧是典型的交叉學科，涉及到數學、哲學、控制學、計算機、經濟學、神經學和語言學等學科，同時學習人工智慧還需要具有一定的實驗環境，對於資料、算力搏亂和演算法都有一定的要求，所以當前人工智慧領域的人才培養依然以研究生教育為主。
簡介
對於初學者來說，如果想入門人工智慧領域，可以從機器學習入手，一方面機器學習的知識體系相對比較容易理解，另一方面機器學習的應用場景也比較多，機器學習也是大資料分析的兩種常見方式之一。
機器學習的步驟涉及到資料收集、演算法設計、演算法實現、演算法訓練、演算法驗證和演算法應用，這個過程需要學習程式語言、資料整理和演算法設計這三大塊內容。
程式語言可以從python語言開始學起，目前python語言在機器學習逗銀租領域的應用也比較普遍，有大量的案例可以參考。在學習的初期完全可以採用一些公開的資料集，這樣也方便做結果對比，而演算法可以從基礎的常見演算法入手，比如決策樹、樸素貝葉斯、支援向量機等等。
10樓：博銳尚格
決策樹演算法。
決策樹是乙個利用樹狀的圖形結構來為已知的需求提供相應決策方案的工具。
id3演算法是生成決策樹的一種常用演算法，通過計算混合物體依據某個判斷條件進行分類後的資訊增益，選擇其中資訊遲友餘增益最大的那個作為本次分類的判斷條件。
資訊增益是以某個判斷告公升條件對物體進行劃分前後的熵的差值。熵可以表示物體碼滾之間混合的混亂程度，熵越大，對物體進行分類的不確定性就越大。因此可以使用劃分前後熵的差值來衡量使用當前判斷條件對於混合物體劃分效果的好壞。
劃分前混合物體的熵是一定的，可以用entroy(前)表示，使用某個判斷條件劃分混合物體，計算劃分後的剩餘物體的熵 entroy(後)，從而得到：
資訊增益 = entroy(前) -entroy(後)。
資訊增益越大，代表使用當前的分類條件，可以使系統的熵越小，也就是不確定性越小，從而使接下來分類變得更容易。因此，每次選擇分類條件的依據就是判斷以當前分類條件分類後，資訊增益是否是最大的。如果是，那麼它就是當前最優的判斷條件。
人工智慧是學習什麼的，人工智慧是學習什麼？
影片講述21世紀中期，人類的科學技術已經達到了相當高的水平，乙個小機械人為了尋找養母，為了縮短機械人和人類差距而奮鬥的故事。學習資料中的經驗 人工智慧是乙個大概念，模擬人類的智力行為 但手段並沒有限制，目前以機器學習為最成功的路線機器學習就是通過資料來建模，資料代表經驗，模型代表決策依據資料越多，模...
人工智慧這個是學習什麼的，人工智慧需要學習哪些東西？
是乙個需要跨學科的，看看這邊哈，建議去學校，比如這邊，網際網路it學校 人工智慧需要學習哪些東西？機 學習的基礎是數學，入門ai必須掌握一些必要的數學基礎，但是並不是全部的數學知識都要學，只學工作上實際有用到的，比如是微積分 概率論 線性代數 凸優化等這些。資料分析裡需要應用到的內容也需要掌握，但不...
人工智慧，機器學習與深度學習，到底是什麼關係
一 人工智慧 人工智慧 artificial intelligence 英文縮寫為ai。它是研究 開發用於模擬 延伸和擴充套件人的智慧型的理論 方法 技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是電腦科學的乙個分支，它企圖了解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，...