1.学习人工智能要准备哪些基础知识
需要必备的知识有： 1、线性代数：如何将研究对象形式化？ 2、概率论：如何描述统计规律？ 3、数理统计：如何以小见大？ 4、最优化理论： 如何找到最优解？ 5、信息论：如何定量度量不确定性？ 6、形式逻辑：如何实现抽象推理？ 7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介： 1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
2、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。 人工智能涉及的学科： 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。
2.想进入人工智能领域,该学习哪些东西
当前学习人工智能是不错的选择，随着人工智能技术的不断发展和应用，整个行业领域会释放出大量的相关人才需求。
学习人工智能技术通常要根据自身的知识基础来选择一个学习切入点，对于初学者来说，可以按照三个阶段来学习人工智能技术，分别是基础知识阶段、人工智能平台阶段和实践阶段。想学好人工智能，这些一定要学好1. 机器学习首先要学习机器学习算法，这是人工智能的核心，也是重中之重。
在学习机器学习算法理论同时，建议大家使用scikit-learn 这个python 机器学习的库，试着完成一些小项目。同时关注一下能否各种算法结合使用来提高预测结果准确率。
在学习的过程中不必强求自己能够完全掌握各种算法推导，抓住重点理解算法，然后把算法用起来才是王道。掌握一种编程工具，比如说 PyCharm 或者 Jupyter Notebook，当然工具掌握不难，大约只需要 30 分钟。
2. 深度学习深度学习是当今非常热门的一个领域，是机器学习算法神经网络的延申，是把机器学习 的拟人更加发扬光大的领域。深度学习工程师也是各大公司需要的人才。
学习深度学习可以从 Google 开源的 tensorflow 框架开始学习如何完成 DNN（深度神经网络）的构建以及应用。然后还是使用 tensorflow 框架来学习如何完成 CNN（卷积神经网络）的构建以及应用。
最后来使用 tensorflow 框架来学习如何完成 RNN（循环神经网络）的构建以及应用。3. Python 数据分析模块Python 当今作为数据科学的第一语言，熟练掌握 numpy、scipy、pandas、matplotlib 等数据分析的模块不光是作为数据分析师必须的，也是作为人工智能工程师所必须的， 如果大家认为自己的 python 语言掌握的不够熟练，可以从学习这些基础的模块开始，来锻炼自己。
因为 scikit-learn 机器学习算法库是基于 numpy、scipy、matplotlib 开发的，所以大家掌握好了这些基础库，对于分析别人封装的算法源代码，甚至日后自己开发一些算法也 有了可能性。4. Spark MLlib 机器学习库如果说当今有什么是算法工程师的加分项，那么分布式计算框架 Spark 中算法库MLlib 就是一个，如果想掌握 Spark MLlib首先需要会使用 spark 计算框架， 建议大家还是使用python 语言通过 pyspark 来学习，在掌握了前面的机器学习部分后，这里再来学习里面的算法使用将变得异常容易。
5. 做一个人工智能项目学了这么多，也做了一些小项目，最后一定要做一些个大项目整合一下自己的知识。做一些个人工智能领域的譬如医疗图像识别、人脸识别、自动聊天机器人、推荐系统、用户画 像等的大项目才是企业很需要的经验。
可以将理论结合实际的运用也是成为高手的必经之路， 也是在企业工作所需要的能力。6. 数学数学是一个误区，很多人说自己的数学不够好，是不是做不了算法工程师？面对这样的问题，公司里面的算法工程师谁又敢说自己的数学真的好？数学是在学习机器学习阶段算法推导用的到的，但是这里的推导你又不需要非要一步步扣数学计算过程，举个例子，2+2=4， 那么数据基础是 1+1=2，但是咱们需要证明 1+1=2 吗？不需要，对吧，所以在机器学习阶段算法推导这里更重要的还是理解算法证明的思想，能够把讲的算法推导理清楚足够了，而这在讲的过程中如何有好的引导，又何须非自己没头绪的补数学然后走那个弯路呢？。
3.学习人工智能怎么入门
想要学习人工智应该怎么入门：业余爱好的话，最好把算法与数据结构学好，这是基础，最好有良好的编程水平，多思考什么才是智能这个问题，对实际的一些问题或者经典的问题提出自己的解法，然后去实现，逐渐地就会找到自己对人工智能的理解。
一、有关人工智能的介绍：人工智能（Artificial Intelligence），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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
二、研究价值：例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。
这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。
我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。
这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。
或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。
人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。
4.人工智能怎么学习
人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。
人工智能学习路线最新版本在此奉上：首先你需要数学基础：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；其次需要算法的积累：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，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；算法很多需要时间的积累。然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件，一些电类基础课必不可少；人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云。
毕竟，人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。人工智能的首选语言是Python，因此大家一定要学好Python语言。
人工智能学习的重点是机器学习：1、斯坦福大学公开课 ：机器学习课程2、数据分析竞赛kaggle3、Deep learning-author Joshua Bengio机器学习书单python实战编程1、Python for Data Analysis2、SciPy and NumPy3、Machine Learning for Hackers4、Machine Learning in Action。
5.我想学习人工智能,我应该具备一些什么知识
如果你只是学习人工智能的话，不大需要学习电子方面的东西，除非你是研究机电一体化，或者是机器人方面的，如果只是研究智能算法，顶多学习一门编程语言，并熟悉下算法及数据结构，数学起码有一定基础，其他么生物学有一定了解就行。人工智能大部分领域都是在研究智能算法，也就是如何用算法来实现智能。
你真的想学的话，可以先去买一本研究生或者大学关于人工智能方面的教材，参考一下，并且可以了解一下其设计知识，看自己侧重于哪一方面，毕竟人工智能研究领域比较广，侧重点也不一样。
最后出于个人给你提个醒，人工智能理论知识比较多实践方面比较少，所以学起来挺枯燥的，所以你想学的话一定要有点心理准备。
6.学习人工智能,需要什么数学基础
需要必备的知识有：1、线zhidao性代数：如何将研究对象形式化？2、概率论：如何描述统计规律？3、数理统计：如何以小见大？4、最优化理论： 如何找到最优解？5、信息论：如何定量度量不确定性？6、形式逻辑：如何实现抽象推理？7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介：1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
2、它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的版理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能涉及的学科：哲学和认知科学，权数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。
7.在教育行业,我们怎么利用人工智能
1.智能批改+自适应学习智能批改+自适应学习，主要应用到图像识别、自然语言处理、数据挖掘等技术，从教师线上布置作业，到人工智能自动批改、生成学情报告和错题集，而后对教师、家长和学生进行反馈，并根据学生的学情进行自适应推荐习题。
北极星AI，就致力于为学校和老师开发自适应教学的工具。他们的产品是一款集课件设计、课堂授课、实时反馈、自适应学习、大数据分析、智能测评、智能辅导等功能于一体的平台。
2.教育机器人教育机器人主要是应用于儿童早教和STEAM教育。通过语音识别、图像识别、自然语言处理等技术，实现对儿童的陪伴和教育，达到寓教于乐的效果。
位于纽约的“CogniToys”在2015年推出了一款叫“Dino”的机器人，可以直接和孩子对话。这个机器人在听到孩子的问题之后，可以自动连接网络寻找答案，并且通过和孩子的交流逐渐学习和了解孩子的情绪和个性。
机器人和孩子交流得越多，对孩子的了解就越深，和孩子的对话也就越个性化，越贴近孩子的喜好。3.基于VR/AR的场景式教育将虚拟现实（VR）和增强现实（AR）运用在教育中，课堂不再局限于小小的教室、黑板，而是整个宇宙。
很多家公司，包括互联网巨头谷歌和Facebook，都倾注了不小的精力研究如何将VR/AR应用到教育中。位于爱尔兰的“Immersive VR Education”就是一家专注于开发VR/AR教学内容的公司。
他们的旗舰产品之一是“阿波罗11号 VR”，用户只要带上VR眼镜，就可以“亲身”体验阿波罗11号登月的整个过程。不用多解释，这样的经历一定比老师在课堂上苦口婆心说几个小时的效果要好得多。
8.对人工智能很感兴趣,打算学习,请问需要什么数学基础
1.命题逻辑和谓词逻辑 2.多值逻辑 3.概率论 4.模糊理论 数理逻辑、离散数学、微积分是绝对重要的。
人工智能有很多分支，从各分支的总和来看，几乎所有的数学都是重要的。不过不论你将从事哪些分支的研究，有几项始终是重要的：数理逻辑、离散数学、微积分。
对AI理论研究，需要很深的逻辑；象模态逻辑、时序逻辑等等非经典逻辑，还需要范畴学。对传统符号式机器学习，需要数理逻辑和离散数学、概率统计。
对连接主义机器学习，需要概率统计、微积分。对强化学习和Agent，需要逻辑和运筹学。
祝你在学习中取得进步。
