❶ 人工智慧需要什麼基礎
人工智慧需要什麼基礎？
人工智慧是一個包含很多學科的交叉學科，你需要了解計算機的知識、資訊理論、控制論、圖論、心理學、生物學、熱力學，你要有一定的哲學基礎，有科學方法論作保障。這些學科的每一門都是博大精深的，但同時很多事物都是相通的，你學了很多知識有了一定的基礎的時候再看相關知識就會觸類旁通，很容易。在這中間關鍵是要有自己的思考，不能人雲亦雲，畢竟人工智慧是一個正在發展並具有無窮挑戰和樂趣的學科，如果你對人工智慧感興趣，那歡迎到網路的人工智慧吧做客，那裡有對人工智慧豐富而深刻的討論。
需要必備的知識有: 1、線性代數：如何將研究對象形式化？ 2、概率論：如何描述統計規律？ 3、數理統計：如何以小見大？ 4、最優化理論： 如何找到最優解？ 5、資訊理論：如何定量度量不確定性？ 6、形式邏輯：如何實現抽象推理？ 7、線性代數：如何將研究對象形式化？人工智慧簡介: 1、人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。 2、它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧涉及的學科: 哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，資訊理論，控制論，不定性論，仿生學，社會結構學與科學發展觀。
1.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。
2. 人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成。入門最基本的的知識是:機器學習、機械原理、計算機原理、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能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。
我們知道了基礎設施是人工智慧產品得以存在的原始基礎，那麼有基礎設施有哪些呢？
感測器是一種物理裝置或生物器官，能夠探測或感受外界的信號、物理條件或化學組成，並將探知的信息船體給其他裝置或器官，比如人的皮膚能感覺到冷熱、濕潤、乾燥，感受器將這些信號傳輸給大腦，大腦再指令人做出加衣減衣喝水開窗通風等的行為。
感測器的作用是將一種信號模式轉換成另外一種信號模式。感測器如何分類呢？
按照不同的領域，感測器分為以下類型：壓力感測器、溫度感測器、PH感測器、流量感測器、液位感測器、超聲波感測器、浸水感測器、照度感測器等等，感測的種類繁多，主流感測器可以分為以下幾種：
（1）生物感測器
它是將各類型的生物響應轉化成電信號的分析設備。目前生物感測器主要應用於醫療保健領域、食品檢測領域、環江檢測領域等
（2）光敏感測器
它是將光信號轉化為電信號的感測器，可以理解為模擬人的視覺能力，圖像感測CCD、CMOS、人體感應燈、人體感應開關、光控開關、手機屏幕靈度調節等，都是光敏感測器的應用實例。
（3）聲音感測器
聲音感測器就可以理解為人的AI產品的耳朵。常見的走廊聲控燈就用到了聲音感測器。
（4）化學感測器
它對各種化學物質敏感，並將其濃度轉化為電信號，是AI產品的「鼻子」。目前化學感測器被廣泛應用於大氣污染監測、礦產資源的探測、氣象觀測、工業自動化、農業生鮮保存等領域。
總體來講，目前感測器主要應用於四類人工智慧產品，分別是：可穿戴應用、高級輔助駕駛系統、健康監測、工業控制。
隨著圖像識別、語音識別、搜索/推薦引擎等深度學習在應用中其價值得到了廣泛的認可，其過程的兩個關鍵環節——訓練和推斷需要強大的計算能力，因此，晶元已經成為AI領域建立競爭壁壘的關鍵。
AI晶元有哪些類別呢？按照用途可以分為以下三類：模擬訓練、雲端推斷、設備端推斷
（1）模擬訓練環節的晶元
這個過程由於要處理海量的數據和復雜的深度神經網路，因此需要GPU來提高深度模型的訓練效率，與CPU相比，GPU具備強大的並行計算能力與浮點能力，還能提供更快的處理速度、更少的伺服器投入和更低的功耗。除了PGU外，谷歌提供的TPU也能提供訓練環節的深度網路加速能力。
（2）雲端推斷的晶元
目前主流的AI應用需要通過雲端提供服務，將採集到的數據傳到雲端伺服器，再伺服器的、CPU、GPU、TOPU出路推斷任務，然後再將處理結果返回終端。所以，是將推斷環節放在雲端。
（3）終端設備的晶元。
也可稱為嵌入式設備的晶元，比如智能手機、智能安防攝像頭、機器人等設備就是採用這類晶元。
按定製化程度劃分，又可以分為通用晶元、半定製化晶元（FPGA晶元）、全定製化晶元（ASIC）。
3、基礎平台
（1）大數據技術
大數據技術是人工智慧的前提，而大數據的目標只有一個——從海量數據中挖掘價值。
（2）雲計算技術
根據美國國家標准與技術研究院的定義：雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路、伺服器、存儲、應用軟體、服務），這些資源能夠被快速提供，只需很少的管理工作，或與服務上進行很少的交互。
雲計算技術大大減少了企業的經濟消耗。
❸ 人工智慧需要什麼基礎
1.基礎數學知識：線性代數、概率論、統計學、圖論
2.基礎計算機知識：操作系統、linux、網路、編譯原理、數據結構、資料庫
3.編程語言基礎：C/C++、Python、Java
4.人工智慧基礎知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等演算法的特性、性質、和其他演算法對比的區別等內容。
5.工具基礎知識：opencv、matlab、caffe等
要進入人工智慧行業，首先要有一定的數學功底，因為人工智慧不同於app開發，網頁開發、游戲開發等傳統的互聯網職位，先看看51cto學院人工智慧的課程，會有不少幫助。人工智慧是從數學中的「逼近理論」逐步演化而來的，當今人工智慧所使用的方法，最開始的時候大部分是數學家為了逼近某些比較難表示的非線性函數而使用的。後來隨著計算機性能的提高，計算機工作者，統計學家，開始嘗試用這套「逼近理論」解決一些分類問題。逐步發展成為現在的人工智慧局面。現在屬於人工智慧行業發展初期，各種可用的api函數都比較少，所以自己編寫演算法是必須要會的。
「人工智慧」一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴展。人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、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、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
❹ 人工智慧的基礎設施包括硬體嗎
包括
基礎層 基礎層一般由軟硬體設施以及數據服務組成。軟體設施主要包括智能雲平台和大數據平台;硬體設施主要包括CPU硬體及晶元;數據服務包括通用數據和行業數據。人工智慧的發展離不開基礎層的支撐,半導體行業的發展就是...
2.
基數層 技術層根據演算法用途可劃分為計算機視覺、語音交互、自然語言處理。計算機視覺包括圖像識別、視覺識別、視頻識別等內容;語音交互...
3.
應用層 應用層主要包括AI在各個領域的具體應用場景,比如自動駕駛、智慧安防、