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人工智能领域需要具备哪些知识呢？
人工智能,算法,知识人工智能领域需要具备哪些知识呢？
发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：
1970年，能够分析语义、理解语言的系统诞生。美国斯坦福大学计算机教授T·维诺格拉德开发的人机对话系统SHRDLU，能分析指令，比如理解语义、解释不明确的句子、并通过虚拟方块操作来完成任务。由于它能够正确理解语言，被视为人工智能研究的一次巨大成功。
1976年，专家系统广泛使用。美国斯坦福大学肖特里夫等人发布的医疗咨询系统MYCIN，可用于对传染性血液病患诊断。这一时期还陆续研制出了用于生产制造、财务会计、金融等个领域的专家系统。
1980年，专家系统商业化。美国卡耐基·梅隆大学为DEC公司制造出XCON专家系统，帮助DEC公司每年节约4000万美元左右的费用，特别是在决策方面能提供有价值的内容。
1981年，第五代计算机项目研发。日本率先拨款支持，目标是制造出能够与人对话、翻译语言、解释图像，并能像人一样推理的机器。随后，英美等国也开始为AI和信息技术领域的研究提供大量资金。
1984年，大百科全书（Cyc）项目。Cyc项目试图将人类拥有的所有一般性知识都输入计算机，建立一个巨型数据库，并在此基础上实现知识推理，它的目标是让人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作，成为人工智能领域的一个全新研发方向。
1997年，“深蓝”战胜国际象棋世界冠军。IBM公司的国际象棋电脑深蓝DeepBlue战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。它的运算速度为每秒2亿步棋，并存有70万份大师对战的棋局数据，可搜寻并估计随后的12步棋。
2011年，Watson参加智力问答节目。 IBM开发的人工智能程序“沃森”（Watson）参加了一档智力问答节目并战胜了两位人类冠军。沃森存储了2亿页数据，能够将于问题相关的关键词从看似相关的答案中抽取出来。这一人工智能程序已被IBM广泛应用于医疗诊断领域。
2016~2017年，AlphaGo战胜围棋冠军。AlphaGo是由Google DeepMind开发的人工智能围棋程序，具有自我学习能力。它能够搜集大量围棋对弈数据和名人棋谱，学习并模仿人类下棋。DeepMind已进军医疗保健等领域。
2017年，深度学习大热。AlphaGoZero（第四代AlphaGo）在无任何数据输入的情况下，开始自学围棋3天后便以100:0横扫了第二版本的“旧狗”，学习40天后又战胜了在人类高手看来不可企及的第三个版本“大师”。
回答于 2019-09-11 08:43:50
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回答于 2019-09-11 08:43:50
学习python！
但是还不够！
人工智能，经过媒体的大肆渲染，热火朝天！
但是呢，要想深入研究，里面的水可不浅！
首先，python是人工智能领域比较推荐的编程语言，他比较简单，优雅，规范！
其次，人工智能涉及到的几大领域，NLP. ML. 等等，需要很深的罗辑思维和数学功底！
回答于 2019-09-11 08:43:50
一。如上所述，人工智能是一门综合性学科。它可以分为许多方面，如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人要自己学习人工智能的方方面面并不容易。因为你想知道人工智能在编程方面需要多深。无论是C++还是汇编，它都是一种可以灵活使用的语言。机器人仿真大多采用混合编程模式，即采用多种编程软件和语言相结合的方式。这是为了弥补语言的不足。Prolog在逻辑推理中更为突出。C++在硬件接口和windows连接方面更为突出，而Matlab在数学模型计算方面更为突出。如果你想单独学习人工智能算法，Prolog就足够了。如果你想开发机器仿真程序，VC++MATLAB应该学习更多。了解你想买什么。我只能给你介绍我读过的书，你可以考虑一下。
一。人工智能算法：第三版人工智能及其应用，人工智能与知识工程。我想买这两个中的一个是可以的。第一种感觉简单而全面。有很多这样的书。大部分内容都是重复的，所以你可以买一两本。
2。在机器视觉算法方面：《机器视觉算法与应用》一书主要探讨机器视觉在工业生产中的应用。从内容上讲不是很简单，建议不要作为入门教材来学习。
三。机器人：这是新版机器人技术手册的日文译本。也许这是我在当当网找到的唯一一本全面实用的机器人书。这本书从基础到应用以及机器人的一些实际问题都非常全面。强烈建议买一个。
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