有问题就有答案
Q1：人工智能需要什么基础？
门槛一、数学基础我们应该了解过，无论对于大数据还是对于人工智能而言，其实核心就是数据，通过整理数据、分析数据来实现的，所以数学成为了人工智能入门的必修课程!数学技术知识可以分为三大学科来学习：1、线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多;2、高数+概率，这俩只要掌握基础就行了，比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。提到概率与数理统计的重要性，因为cs229中几乎所有算法的推演都是从参数估计及其在概率模型中的意义起手的，参数的更新规则具有概率上的可解释性。对于算法的设计和改进工作，概统是核心课程，没有之一。当拿到现成的算法时，仅需要概率基础知识就能看懂，然后需要比较多的线代知识才能让模型高效的跑起来。3、统计学相关基础回归分析(线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维)聚类分析(K-Means)分布(正态分布、t分布、密度函数)指标(协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score)显著性检验(t检验、z检验、卡方检验)A/B测试门槛二、英语水平我这里说的英语，不是说的是英语四六级，我们都知道计算机起源于国外，很多有价值的文献都是来自国外，所以想要在人工智能方向有所成就，还是要读一些外文文献的，所以要达到能够读懂外文文献的英语水平。门槛三、编程技术首先作为一个普通程序员，C++ /Java /Python 这样的语言技能栈应该是必不可少的，其中 Python 需要重点关注爬虫、数值计算、数据可视化方面的应用。
Q2：学习人工智能，需要什么数学基础？
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。
Q3：学习人工智能前需要学习什么基础课程？
零基础入学的，这是人工智能的所有课程，要是感兴趣的话可以了解一下：第一阶段前端开发 Front-end Development1、桌面支持与系统管理（计算机操作基础Windows7）2、Office办公自动化3、WEB前端设计与布局4、javaScript特效编程5、Jquery应用开发第二阶段核心编程 Core Programming1、Python核心编程2、MySQL数据开发3、Django 框架开发4、Flask web框架5、综合项目应用开发第三阶段爬虫开发 Reptile Development1、网络爬虫开发2、爬虫项目实践应用3、机器学习算法4、Python人工智能数据分析5、python人工智能高级开发第四阶段人工智能 PArtificial Intelligence1、实训一：WEB全栈开发2、实训二：人工智能终极项目实战
Q4：学习Python人工智能需要什么基础
1.高等数学基础知识首先，你是零基础的话，就先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。2.有一定的英语水平试想，如果你连基础的英语单词都看不懂，还怎么写代码呢?毕竟代码都是由英文单词组成的。所以啊，把英文水平提升上来吧，这个非常非常重要的。3.PythonPython具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。这也是人工智能必备知识。另外，还要提到的一点是：机器学习属于人工智能的一个分支，它是让机器能具备摆脱对人工指令的依赖，能按照一定的算法开展自主学习的能力，它的出现才真正让“人工智能”不枉智能二字。千锋的优势突出：1、是业内仅有的一家敢推出“两周免费试听，不满意不缴费”的政策，让学员更真实地了解学校、了解自己是否适合做开发;2、0学费入学，工作后分期还款，学员毕业能找到好工作;3、权威资深师资阵容，业内极具责任心、懂教学、拥有超强技术、有大型项目经验实战派讲师授课，由业内知名专家及企业技术骨干组成;4、自主研发QFTS教学系统，拥有自主知识产权的开发培训课程体系，讲练学相结合，课程内容紧贴当前前沿实用技术和企业实际需求;5、企业级项目实战训练，让学员参与真实的企业级项目研发，然后让学员毕业后就能独立设计开发自己的上线项目。
Q5：学习人工智能要准备哪些基础知识？
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”更容易理解，争议也更少。有时候，我们要考虑人能做出什么，或者人的智能是否高到可以创造人工智能等等。但总的来说，“人工系统”是通常意义上的人工系统。关于什么是“智力”，有很多疑问。这涉及到意识、自我、心智(包括无意识_心智)等其他问题。人们唯一知道的智力是他们自己的智力，这是一个普遍接受的观点。但是，我们对自身智能的认识非常有限，对人类智能的必要要素也认识有限，因此很难界定什么是“人工”制造的“智能”。因此，人工智能的研究往往涉及到人类智能本身的研究。其他动物或其他人工系统的智能也被普遍认为是与人工智能相关的研究课题。目前，人工智能在计算机领域越来越受到重视。并已应用于机器人、经济政治决策、控制系统和仿真系统——机器视觉：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统等。人工智能是研究、解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的学科。它的主要任务是建立智能信息处理的理论，然后设计一个能够表现出一些类似人类智能的行为的计算系统。人工智能作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，与原子能技术和空间技术一起被称为20世纪的三大前沿技术。人工智能的主要研究内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动编程等。知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索与表示方法密切相关。常用的知识表示方法包括：逻辑表示、产生式表示、语义网络表示和框架表示。常识自然引起了人们的关注，提出了许多方法，如非单调推理和定性推理，从不同角度表达常识和处理常识。问题解决中的自动推理是运用知识的过程。因为知识表示方法很多，相应的推理方法也很多。推理过程一般可以分为演绎推理和非演绎推理。逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎的。由于知识处理的需要，近年来提出了许多非演绎推理方法，如连接机制推理、类比推理、案例推理、演绎推理和限制推理。搜索是人工智能的一种问题解决方法，搜索策略决定了问题解决的一个推理步骤中使用的知识的优先关系。可分为无信息引导的盲搜索和经验知识引导的启发式搜索。启发式知识往往用启发式函数来表示，使用的启发式知识越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法包括A*、AO*算法等。近年来，搜索方法的研究开始关注具有数百万个节点的超大规模搜索问题。机器学习是人工智能的另一个重要课题。机器学习是指在知识表示意义上获取新知识的过程。根据学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需的知识。当知识量很大，表达方式很多时，知识的合理组织和管理就很重要。推理机规定了解决问题时使用知识的基本方法和策略。在推理的过程中，有必要设置
为了满足解决复杂问题的需要，单个专家系统正在向多智能体分布式人工智能系统发展。此时，知识共享、代理之间的合作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。需要数学基础：高等数学、线性代数、概率论、数理统计与随机过程、离散数学、数值分析。积累所需算法：人工神经网络、支持向量机、遗传算法等；当然，各个领域也需要算法。例如，机器人在定位环境中进行导航和地图绘制需要研究SLAM。总之，很多算法都需要时间积累。你至少需要掌握一门编程语言。毕竟算法的实现还是需要编程的。如果你深入研究硬件，一些基本的电气课程是必不可少的。
Q6：人工智能需要学习哪些东西？没基础可以吗？
人工智能的核心课程是机器学习和深度学习。一定要有科学基础，比如高等数学，不然没有定律。