1樓：這句不行
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;
什麼是人工智慧？未來人工智慧能發展到什麼樣的階段？
PLANTMATE 首先，現在人們只了解人工智慧技術的一部分，例如模式識別或者叫 輸出 部分。我們仍需要輸入部分，這部分將從通用計算中生成演算法能力。第二，我們需要更多的理論，更多的基礎工程，以及相當多的基礎設施建設，才能廣泛部署人工智慧。最後，儘管當前有各類宣傳，人工智慧技術仍處於早期階段，宣傳中...
2019 年人工智慧行業又進入冬天了嗎？
換個角度想想，人工智慧是在解決問題，換句話說，只要能解決人工智慧希望解決的問題的，都是人工智慧。人工智慧的研究者本質上是在搞演算法，演算法會進入冬天嗎？只要還有需要開發演算法來解決的問題存在，我想演算法是不會進入冬天的 這個問題不妨改成deep learning是否陷入了技術瓶頸之類的更好。 直通矽...
當人工智慧發展到一定階段，每個人都可以定製自己的數位化伴侶，你會選擇賦予TA什麼樣的性格和能力？
Betterer 關於人工智慧在汽車上的運用，基於現實做乙個大膽的假設。首先人工智慧將輔助人類，成為新的生產力創造夥伴，表現在以下幾個方面 駕駛能力 例如 西部世界 中，自動駕駛車輛，為人類提供額外的時間來創造價值！交流能力 例如 鋼鐵俠 中，賈維斯與人自然的交流，翻譯，大大提公升人類在車內對於資訊...