1樓:匿名使用者
人工智慧涉及的學科比較多,生活中的方方面面都有人工智慧的實際應用回。
主要涉及哲學答和認知科學,數學,神經生理學,心理學,電腦科學,資訊理論,控制論,不定性論,仿生學等學科。
研究範疇 :自然語言處理,知識表現,智慧搜尋,推理,規劃,機器學習,知識獲取,組合排程問題,感知問題,模式識別,邏輯程式設計,軟計算,不精確和不確定的管理,人工生命,神經網路,複雜系統,遺傳演算法,人類思維方式。
應用領域: 智慧控制,專家系統,機器人學,語言和影象理解,遺傳程式設計,機器人工廠。
實際應用 :機器視覺:指紋識別,人臉識別,視網膜識別,虹膜識別,掌紋識別,專家系統,智慧搜尋,定理證明,博弈,自動程式設計還有航天應用等。
2樓:匿名使用者
物理學,生物學,電子學,資訊科技,數學
人工智慧涉及哪些學科
3樓:流光_墨憶
涉及學科哲學和認知科學,數學,神經生理學,心理學,電腦科學,資訊理論,控制論,不定性論研究範疇自然語言處理,知識表現,智慧搜尋,推理,規劃,機器學習,知識獲取,組合排程問題,感知問題,模式識別,邏輯程式設計軟計算,不精確和不確定的管理,人工生命,神經網路,複雜系統,遺傳演算法意識和人工智慧人工智慧就其本質而言,是對人的思維的資訊過程的模擬
4樓:四川優就業
1.人工智慧演算法方面:《人工智慧及其應用》第三版、人工智慧與知識工程。。第一本感覺能簡單並且全面點。這類書其實很多可是大多內容都是重複的所以買一到兩本即可。
2.機器視覺演算法方面:《機器視覺演算法與應用》這本書講的大多都是工業化生產中機器視覺應用。從內容來說並不是很簡單,建議不要當入門教材來學習。
3.機器人方面:新版《機器人技術手冊》日譯的書。這本書由基礎到應用以及一些機器人實際問題上講述得很全面。強烈建議買一本。
二、學習人工智慧ai需要下列最基礎的知識:
1.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。
2.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,比如要讓機器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。
3.需要掌握至少一門程式語言,畢竟演算法的實現還是要程式設計的;如果深入到硬體的話,一些電類基礎課必不可少。
人工智慧一般要到研究生才會去學,本科也就是蜻蜓點水看看而已,畢竟需要的基礎課過於龐大。
5樓:長沙新華電腦學院
人工智慧演算法方面:《人工智慧及其應用》第三版、還有《人工智慧與知識工程》。這兩本感覺買一本就可以了~第一本感覺能簡單並且全面點。
這類書其實很多,但大多內容都是重複的,所以買一到兩本即可。
當然可以到這邊看看,系統學的
6樓:匿名使用者
人工智慧(artificial intelligence),英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是電腦科學的一個分支,它企圖瞭解智慧的實質,並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智慧從誕生以來,理論和技術日益成熟,應用領域也不斷擴大,可以設想,未來人工智慧帶來的科技產品,將會是人類智慧的「容器」。
人工智慧是對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧,但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學,從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學,它由不同的領域組成,如機器學習,計算機視覺等等,總的說來,人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「複雜工作」的理解是不同的。[1]
7樓:檢晗浦涵梅
人工智慧涉及的學科比較多,生活中的方方面面都有人工智慧的實際應用,主要涉及哲學和認知科學,數學,神經生理學,心理學,電腦科學,資訊理論,控制論,不定性論,仿生學等學科
研究範疇
:自然語言處理,知識表現,智慧搜尋,推理,規劃,機器學習,知識獲取,組合排程問題,感知問題,模式識別,邏輯程式設計,軟計算,不精確和不確定的管理,人工生命,神經網路,複雜系統,遺傳演算法
人類思維方式
應用領域:
智慧控制,專家系統,機器人學,語言和影象理解,遺傳程式設計機器人工廠
實際應用
:機器視覺:指紋識別,人臉識別,視網膜識別,虹膜識別,掌紋識別,專家系統,智慧搜尋,定理證明,博弈,自動程式設計,還有航天應用等。
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