大家好，今天来为大家解答人工智能 复习这个问题的一些问题点，包括人工智能+答案也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
本文目录
人工智能，这个专业可以学吗？要学多久啊？
我作为一个工作多年的程序员，我的观点是不建议直接学。
????????????从提问可以分析出提问者可能是刚入门软件开发行业，专业的选择问题。
????????????我的建议是先学一门后台的语言。比如python，java。然后再转人工智能。原理如下：
????????????1、先来说说人工智能它是一个非常大的学科，涉及到的知识面也是非常的广阔。比如高等数学，算法，大数据分析，后台语言（目前比较火的就是python）等。学习的曲线很曲折。
????????????2、难度相对其它编程语言来说比较大，可能会打击我们的学习的积极性。甚至可能导致厌学，那就得不偿失了。
????????????3、建议先学后台语言，比如python。先把基础打好，后面直接为进军人工智能做好铺垫。学习起来也比较得心应手了。
????????????4、高等数学中的概率、极限这些也是常用的。
????????????一步步的来。希望我的回答能帮助到你。
人工智能主要是学什么的？
什么是人工智能
人工智能，英文名为ArtificialIntelligence，也就是人们口中的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技术科学。
人工智能的主旨是研究和开发出智能实体，??在这一点上它属于工程学。由于覆盖的领域非常广泛，所以??这是一门??集众多学科精华的??尖端技术。?
人工智能主要学什么人工智能涉及的学科包括：计算机科学、信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、医学等多门学科。
目前国内高校本科生阶段的专业目录中并没有设置人工智能专业，在研究生阶段才开设相应的研究方向。但是本科阶段有很多专业是与人工智能相关的，比如计算机类、电子信息类、自动化类、数学类。
计算机类包含：计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、集成电路设计与集成系统等学科
自动化类包含：自动化、轨道交通信号与控制等
数学类包含：数学与应用数学、信息与计算科学、数理基础科学、数据科学与大数据技术等
人工智能的前景如何作为新一轮产业变革的核心驱动力和引领未来发展的战略技术，国家高度重视人工智能产业的发展。
尤其是5G概念提出并实现后，人工智能的发展更是一片光明，自动驾驶和智慧城市、智能家具等等人工智能产品逐渐走进人们的视线，试想一下，在未来的某一天，电影中的黑科技生活全都成为现实，科技感爆棚！这即是人类发展进步的一大标志，更是未来的又一新机遇。
更多优质内容，请持续关注镁客网~人工智能导论知识点总结
以下是人工智能导论中的主要知识点总结：
1.人工智能的定义和历史
-人工智能的定义和目标
-人工智能的历史和发展
2.智能代理和问题解决
-智能代理的定义和分类
-问题解决方法和搜索算法
-问题求解的启发式搜索算法
3.知识表示和推理
-知识表示和表示方法
-逻辑推理和规则推理
-知识表示和推理的应用
4.机器学习
-机器学习的定义和分类
-监督学习、无监督学习和强化学习
-机器学习的应用
5.自然语言处理
-自然语言处理的定义和任务
-词法分析、语法分析和语义分析
-自然语言处理的应用
6.计算智能和神经网络
-计算智能和神经网络的定义和基本原理
-神经网络的类型和训练方法
-计算智能和神经网络的应用
7.人工智能的伦理和社会问题
-人工智能的伦理和社会问题
-人工智能的风险和挑战
-人工智能的未来和发展
以上是人工智能导论中的主要知识点总结。这些知识点是人工智能的基本概念和技术，对于学习人工智能的人来说是非常重要的。
如何学习人工智能？
人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。
机器学习的算法有比如：
非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有：
回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。
如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。
好了，关于人工智能 复习和人工智能+答案的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！
推荐阅读白云先生 人工智能，白云先生 人工智能招聘
p人工智能 gtp人工智能
阿里云人工智能？阿里云人工智能平台
安卓 人工智能 游戏(安卓 人工智能 游戏手机)
sony人工智能(索尼 人工智能)
安康人工智能招生 安康人工智能招生简章
安徽人工智能 安徽人工智能企业
poc人工智能？人工智能pca