1樓：村光
需要數學基礎：
高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。數學基礎知識蘊含著處理智慧型問題的基本思想與方法，也是理解複雜演算法的必備要素。抄今天的種種人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智慧，首先要掌握必備的數學基礎知識。
線性代數將研究物件形式化，概率論描述統計規律。
需要演算法的積累：
人工神經網路，支援向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機械人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之演算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門程式語言：
比如C語言，MATLAB之類。畢竟演算法的實現還是要程式設計的；如果深入到硬zhidao件的話，一些電類基礎課必不可少。
最好去找一些系統的學習資料，這樣你學起來會輕鬆很多
我這裡有很多這方面的資料，有需要的可以參考下圖找我
let%expect_test _ =
pp_classes r12 ;
[%expect ]
let r13 = of_eqs [(Term.eq x !2, y); (Term.dq x !2, z); (y, z)]
let%expect_test _ =
pp r13 ;
[%expect
|}]let%test _ = not (is_false r13) (* incomplete *)
let a = Term.dq x !0
let r14 = of_eqs [(a, a); (x, !1)]
let%expect_test _ =
pp r14 ;
[%expect
|}]let%test _ = entails_eq r14 a Term.true_
let b = Term.dq y !0
let r14 = of_eqs [(a, b); (x, !1)]
let%expect_test _ =
pp r14 ;
[%expect
|}]let%test _ = entails_eq r14 a Term.true_
let%test _ = entails_eq r14 b Term.true_
let b = Term.dq x !0
let r15 = of_eqs [(b, b); (x, !1)]
let%expect_test _ =
pp r15 ;
[%expect
|}]let%test _ = entails_eq r15 b (Term.signed 1 !1)
let%test _ = entails_eq r15 (Term.unsigned 1 b) !1
(* f(x1)1=x+1, f(y)+1=y1, y+1=x false *)
let r16 =
of_eqs [(f (x - !1) - !1, x + !1); (f y + !1, y - !1); (y + !1, x)]
let%expect_test _ =
pp r16 ;
[%expect
|}]let%test _ = is_false r16
(* f(x) = x, f(y) = y 1, y = x false *)
let r17 = of_eqs [(f x, x); (f y, y - !1); (y, x)]
let%expect_test _ =
pp r17 ;
[%expect
{|{sat= false;
2樓：永無止境
人工智慧的演算法有很多，建議學一下深度神經網路，尤其是卷積神經網路。
卷積神經網路是現在應用最為廣泛的深度神經網路，並且衍生出了一系列新的方法，如殘差網路、SENet、深度殘差收縮網路等。
深度殘差網路
SENet
（適用於強噪資料的）深度殘差收縮網路
3樓：
人工智慧必然是未來的趨勢，恭喜題主很有眼光。
不過，你只是提到了想學習人工智慧，並沒有提到想學習哪個方面的人工智慧。如果僅僅是人工智慧的應用，需要的知識儲備應該並不高。
如果想深入學習人工智慧的演算法，比如alphago的工作原理之類的內容，需要打好基礎，沒有一定的高等數學、機器學習、人工神經網路、傅利葉分析等等，是沒有能力完成深入學習的。
另外，人工智慧有應用的領域，不同領域有不同的演算法，比如影象領域、語音領域、文字語法識別，等等，不同領域也有不同的側重點方向。
當然，如果僅僅是簡單的應用，那麼建議題主去從程式設計開始，從python開始學習吧，入手比較快。
不學習程式設計，不會使用機器的語言是無法跟機器對話的。
4樓：GEETEST極驗
首先看你想要的結果是什麼啊？你想入門.....這個，如果只是比較粗淺的了解一下的話，那就去看看一些綜述什麼的。
如果是想真正的學習，然後從事相關研究的話，那需要的基礎就太多了。比如數學、計算機等等。
zhihu.com/question/295190015/answer/495149066你可以參考一下。
5樓：outliers
這種問題太多了，如果是已經工作的非it，真心不建議學習人工智慧，先學學程式設計試試。如果是在校學生，先去搜搜ai需要什麼基礎理論知識，這個話題在知乎上已經很多資料了。
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