人工智能要学哪些东西 有什么课程

我们应该学习概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑和认知心理学。

人工智能需要学习什么

① 机器？学习的基础是数学。人工智能的引入必须掌握一些必要的数学基础，但并非所有的数学知识都需要学习。只有在工作中真正有用的东西，如微积分、概率论、线性代数、凸优化等。

② 数据分析中需要应用的内容也需要掌握，但不是那种从0开始在互联网上进行的数据分析。它是数据科学领域中的数据挖掘或相关的事情，例如如何在计算机和相关的数据挖掘工具中挖掘数据。只有补充了上述数学和数据挖掘的基础知识，才能正式学习机器学习算法的原理。

③ 算法需要掌握一些基本的框架：Python，spark，mllib，scikit learning，Python，tensorflow，数据需要知道HQL，numpy，pandas，如果你是后台开发，应用开发，数据分析，项目管理，那是学习算法的加分。

④ 最后，我们需要对人工智能有一个全局的了解，包括机器学习和深度学习模块，相关算法原理，推导和应用，以及最重要的算法思想。

人工智能主要是深度学习

如果你想学习人工智能，你需要知道什么是机器学习。简而言之，机器学习就是教计算机如何从数据中学习，然后做出决策或预测。对于真正的机器学习，计算机必须能够在没有显式编程的情况下学习识别模型。

你还需要知道什么是深度学习。简言之，深度学习是指机器在学习过程中不断深化自己的研究和探索，从而取代人类的经验性工作。例如，alphago的go学习。

当然，人工智能的学习离不开编程语言的学习，包括python、Java和人工智能的基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、算法的特点和性质，以及与其他算法的区别。其他工具基础知识：opencv、MATLAB、cafe等。