一、人工智能需要学哪些课程
人工智能需要学习数学、计算机科学和统计学等相关课程。
1.数学是人工智能的基础，包括线性代数、微积分、概率等等，对于理解机器学习、神经网络等算法都非常重要。
2.计算机科学的相关课程如操作系统、数据结构和算法等都是人工智能必备的基础知识。
3.统计学是用于描述和分析数据的一门学科，在机器学习和数据挖掘等领域也是必不可少的一环。
除此之外，还需要了解人工智能的一些应用和领域知识，例如自然语言处理、计算机视觉、机器人学等。
二、人工智能技术三大环节
人工智能技术和产品经过过去几年的实践检验，目前应用较为成熟，推动着人工智能与各行各业的加速融合。从技术层面来看，业界广泛认为，人工智能的核心能力可以分为三个层面，分别是计算智能、感知智能、认知智能。
计算智能即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境。随着计算力的不断发展，储存手段的不断升级，计算智能可以说已经实现。例如AlphaGo利用增强学习技术完胜世界围棋冠军；电商平台基于对用户购买习惯的深度学习，进行个性化商品推荐等。
感知智能是指使机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可以将非结构化的数据结构化，并用人类的沟通方式与用户互动。随着各类技术发展，更多非结构化数据的价值被重视和挖掘，语音、图像、视频、触点等与感知相关的感知智能也在快速发展。无人驾驶汽车、著名的波士顿动力机器人等就运用了感知智能，它通过各种传感器，感知周围环境并进行处理，从而有效指导其运行。
相较于计算智能和感知智能，认知智能更为复杂，是指机器像人一样，有理解能力、归纳能力、推理能力，有运用知识的能力。目前认知智能技术还在研究探索阶段，如在公共安全领域，对犯罪者的微观行为和宏观行为的特征提取和模式分析，开发犯罪预测、资金穿透、城市犯罪演化模拟等人工智能模型和系统；在金融行业，用于识别可疑交易、预测宏观经济波动等。要将认知智能推入发展的快车道，还有很长一段路要走。
三、人工智能导论新版课后答案
1、（2）记忆与思维能力（会思考）【逻辑思维】【形象思维】【动物思维】（灵感思维）
2、人工智能的定义：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能
3、1知识表示（将人类的知识表示模型化，形象化）【通用】
4、2机器感知（机器视觉，机器听觉）【机器提东西】
5、5自然语言的理解（语言的翻译，语言的理解，小度，小爱）
6、7数据挖掘与知识发现（淘宝推送）
7、8专家系统（医疗上，由相关zheng）
8、11组合优化问题（调度，合理智能交通）
四、人工智能涉及哪些领域
随着工业制造4.0时代的推进，传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面：
（1）智能装备：主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。
（2）智能工厂：包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。
（3）智能服务：个性化定制、远程运维及预测性维护等。
智能家居主要是引用物联网技术，通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI你可以设置口令指挥产品自主运行，同时AI还可以搜索你的使用数据，最后达到不需要指挥的效果。
人工智能在金融方面可以进行自动获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服和金融云等。
智能医疗主要是通过大数据、5G、云计算、大数据、AR/VRh和人工智能等技术与医疗行业进行深度融合等。智能医疗主要是起到辅助诊断、医疗影像及疾病检测、药物开发等作用。
主要是指人工智能在教育领域实现信息化，利用数字化、网络化、智能化和多媒体化等基本特征进行开放、交互、共享、协作、泛在等信息技术促进教育现代化交流。
智能安防主要是利用人工智能系统实施的安全防范控制，在当前安全防范意识不断加强的环境下，智能安防市场应用广泛。其中主要应用在人体、行为、车辆、图像方面进行分析。
物流行业在人工智能、5G技术的推动下迅速发展。物流利用智能搜索、推理规划及计算机视觉等技术仓储、运输、配送和装卸等自动化改革，实现了无人操作一体化。
智能交通是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。主要通过智能设计路线出行的方法改善堵车、拥挤及交通事故等。
人工智能在零售领域应用广泛，包括无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人车和无人仓等。
五、分布式人工智能研究核心领域是（
1、分布式人工智能研究的核心领域是多Agent系统（multi-Agentsystem，简称MAS）。多Agent系统是由一群具有一定自主性、协同性和学习能力的智能体（Agent）组成的分布式系统。在这些智能体之间，通过相互协作、交流和竞争，实现对复杂问题的求解、优化和决策。多Agent系统在分布式人工智能领域具有广泛的应用前景，例如机器人足球、分布式约束满足问题求解、供应链管理等。
2、此外，分布式人工智能的研究方向还包括分布式问题求解、机器学习、数据挖掘、自然语言处理等。这些研究方向致力于利用分布式计算资源和协同处理能力，提高人工智能技术的效率和性能。
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