1樓：陝西新華電腦學校
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型的理論、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乙個分支，它企圖瞭解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，該領域的研究包括機械人、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」。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。
人工智慧不是人的智慧型，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧型。
2樓：燈光照亮暖
有一定的事實證明，python語言更適合初學者，python語言並不會讓初學者感到晦澀，它突破了傳統程式語言入門困難的語法屏障，初學者在學習python的同時，還能夠鍛鍊自己的邏輯思維，同時python也是入門人工智慧的首選語言。
學習程式設計並非那麼容易，有的人可能看完了python語法覺得特別簡單，但再往後看就懵了，因為到後期發現並不能學以致用，理論結合專案才是學好一門程式語言的關鍵。可以選擇報班入門，根據自己的實際需要實地瞭解，可以先在試聽之後，再選擇適合自己的。
人工智慧專業學什麼
3樓：
摘要。人工智慧專業課程主要課程：公共必修課、通識教育課、數學與自然科學基礎課、資料結構與演算法、計算機組成原理、計算機作業系統、程式設計基礎、最優化演算法、計算機視覺與模式識別、自然語言處理、計算機網路、資料庫原理及應用、機器學習、分散式平行計算、數字邏輯、腦與認知科學。
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。其次需要演算法的積累：
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，比如你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；然後，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。
謝謝親。人工智慧專業課程主要課程：公共必修課、通識教育課、數學與自然科學基礎課、資料結構與演算法森兄猜、計算機組成原理、計算機作業系統、程式設計基礎、最優塵羨化演算法、計算機視覺與模式識別、自然語言處理、計算機網路、此型資料庫原理及應用、機器學習、分散式平行計算、數字邏輯、腦與認知科學。
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。其次需要演算法的積累：
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，比如你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；然後，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。
還有沒有什麼問題嘛？
沒了，謝謝。
人工智慧專業學什麼
4樓：達內培訓機構
1、人工智慧運維工程師。大資料與ai產品相關運營、運維產品研發，相關元件的運維工具系統的開發與建設，提供大資料與ai雲產品客戶支援。2、程式開發工程師。
一方面程式開發工程師需要完成演算法實現，另一方面程式開發工程師需要完成專案的落地，需要完成各個功能模組的整合。3、演算法工程師。進行人工智慧相關前沿演算法的研究，包括機器學習、知識應用、智慧型決策等技術的應用。
以機器學習的過程為例，涉及到資料收集、資料整理、演算法應用等步驟，所以演算法…
學人工智慧好找工作嗎？學人工智慧好就業嗎
人工智慧這個專業當然是好找工作。學人工智慧當然是非常非常好，但是你要知道學是一回事，能學會是另一回事，能工作就更是另外一回事情了。說白了，人工智慧雖好，但是可能與你並沒有關係，你不要想太多。學了人工智慧找工作很好找，難的是學了人工智慧你到底想選哪方面的工作，人工智慧領域現在就是這麼火，人工智慧工作崗...
人工智慧的最終可能，人工智慧能最終戰勝人類嗎？
我研究人工智慧有幾年時間了，得到的結論是 人工智慧只能是一個框架，這個框架只負責維護產生智慧的環境。這個環境的功能 自動建立數學模型，自動歸納到一個唯一標示，各標示之間通過連線關聯在一起，形成複雜的網路。說到底，就是資訊的關聯問題，而資訊又是用一種模型來表示的。最基本的元素通過關聯到標示，各標示通過...
人工智慧真的能戰勝人類嗎，人工智慧是否最終戰勝人類
人類 vs ai，2045年會是奇點嗎？人工智慧目前來看很厲害，人類的潛能多少現在還不知。人工智慧是否最終戰勝人類 可以確定的是，不會戰勝人類。人工智慧是人類智慧的延伸，所以人工只能會有人類智慧的侷限。如果用集合表現的話人工智慧應該從屬於人類智慧，也就是說人工智慧是人類智慧的一種表現，也可以說屬於人...