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想学人工智能需要哪些基础呢？

人工智能,算法,智能想学人工智能需要哪些基础呢？

发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：

想学人工智能需要哪些基础呢？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

人工智能（AI），是当今科学研究和应用的一个热门，目前人工智能的关键是让机器具有类似人类的学习和创造能力。

要实现这两点，需要用到很多现代社会科学技术如：计算机科学的硬件、软件技术，社会科学的心理学、哲学、伦理学等等。

人工智能技术发展的一个重要里程碑是谷歌的阿尔法狗（AlphaGo）完胜人类最顶尖的围棋高手。AlphaGo，是一款人工智能围棋程序，由被 Google 收购的 DeepMind 公司开发。从2015年开始到2007年，先后战胜了樊麾二段、棋王李世石九段、世界第一的柯洁九段，一战成名，也将人工智能真真正正地带到了人类面前。

下面我尝试结合这一事件的主角，说说我对人工智能技术基础的理解。

如上图，阿尔法狗人工智能围棋对战平台包括硬软件两个部分，那么分别涉及哪些基础技术呢？

1、计算机芯片技术

任何人工智能平台，都需要强大的计算机芯片技术这一基础。

根据谷歌官方发布的信息，阿尔法狗的硬件平台搭建，初期采用了1920个CPU和280个GPU分布式服务器的方式。最新版本的阿尔法狗，则使用了谷歌机器学习处理器TPU来搭建。

如上图，无论是前期的分布式平台还是后期的TPU，都是基于计算机新品技术，大量集成CPU和GPU处理器来实现的。

另外，智能汽车的自动驾驶技术也是人工智能的应用之一。

如上图，特斯拉最新的自研自动驾驶芯片FSD HW3.0。

该就是集成了多核心的GPU和CPU、以及神经网络芯片TPN，实现了自动驾驶的人工智能芯片平台。

2、算法理论技术

人工智能的关键是算法理论技术，如果说计算机硬件平台是人工智能的躯干，那么算法理论则是人工智能的灵魂。

还是阿尔法狗为例，它是通过学习人类棋谱，在网络上和人类对弈，通过输赢不断的学习和进化，继而自我对局来不断来提高进步。它在实验阶段并不是一直胜利的，而是通过实验室不断训练，通过用假名在网络对战平台学习，逐渐进化成神的。

根据谷歌发表的论文显示，在阿尔法狗的训练和进化中，用到了大量的人工智能算法，如专家评估系统（value network）、基于海量数据的深度神经网络（policy network），蒙特卡洛树搜索等算法技术来提高自己的水平，最终才实现实质性的飞跃。

在人工智能的自动驾驶方面，特斯拉就是运用神经网络技术，通过路上的电动车，不断地收集各种路况下的图形数据、行为数据实现自动驾驶的自我优化。

总结：

人工智能基础包括硬软件等多个方面的基础，需要运用现代计算机技术、结合各种理论算法，不断的更新迭代，才能创造出智能围棋游戏机器人、智能自动驾驶汽车、智能工业机器人等各种应用。

（电影截图：人工智能机器人女友）

相信随着各种基础技术的进步和完善，人工智能必将成为人类社会发展最重要的推动力量之一。

回答于 2019-09-11 08:43:50

姑且把题目理解为“应用/学习人工智能需要哪些基础知识/技能”来回答。

换个角度，从目前整个行业的不同岗位角色分工讨论（仅罗列学科、课程或知识要点，不展开）

1.技术岗位角色

共性基础知识：概率论与数理统计、随机过程、组合数学、高等数值分析、应用随机过程、数值计算、泛函分析、近世代数、矩阵分析、现代优化方法、不确定规划、计算几何、算法复杂性理论、机器学习、模式识别、智能系统、深度学习、神经科学导论、数据结构与算法分析、最优化理论、人工智能导论、非线性系统与控制、数据采集、数据清洗与标注等语音算法方向：声学导论、工程声学、语言学概论、自然语义理解、语言哲学、语义最小论与语用多元论、语法化与语义图、现代数字信号处理、语音识别、语言模型、语音合成、语音信号处理等视觉算法方向：数字图像处理、计算机视觉、视频编码与合成、视频处理与应用、图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪等数据科学算法方向：机器学习与数据挖掘、可信计算理论、移动计算理论、信息系统建模、图论及应用等工程部署方向（云端）：数据结构、数据库原理、MySQL、并行计算理论、LINUX操作系统、SpringMVC/Struts2、Mybatis、JSP & SERVLET、HTML 5、JAVA、Spring MVC、源代码分析与实践、大型分布式网站架构设计与实践、Docker 容器与容器云、Python Cookbook、Go语言、MongoDB大数据处理、NoSQL数据库技术实战、大型网站技术架构、Devops等工程部署方向（终端/边缘）：ARM体系与架构、Rtos系统、Android系统（HAL驱动、系统定制、应用开发）、Linux系统（uboot移植、kernel移植、rootfs制作）、C/C++、汇编、Shell脚本、硬件常用知识（处理器技术、存储设别与技术、接口技术、显示、摄像头、扬声器、麦克风等各种外设、传感器技术等）、通信协议（有线通信如USB，以太网；无线协议如蜂窝移动通信、WIFI、蓝牙、Zigbee、NFC等）、物联网协议与技术、数字信号处理信号、自动控制原理与技术、信号检测与估计等工程部署方向（硬件）：模拟与数字电子技术、射频电路、微波与天线、通信原理、传感器融合理论、电子设计EDA、集成电路理论、半导体器件与工艺、音视频技术、材料工程、机械工程等测试技术方向：声学测量、视觉测量、软件测试理论、硬件测试技术、自动测试技术等

2.产品岗

产品经理认证NPDP知识体系（7大模块）、产品的规划与设计、产品运营、交互体验、需求分析、原型与功能设计、文案与营销等

3.管理岗

MBA系列课程（管理经济学、营销管理、战略管理、组织行为学、会计学、公司财务管理、人力资源管理与开发、管理与沟通、经济法、国际贸易）、资产评估、领导力、市场营销、电子商务、物流管理、项目管理、合同法、公司法等

4.商务岗

市场营销、电子商务、市场调查与预测、消费者心理与行为、财务管理、商品学、商务谈判、经济学、会计学、物流管理、营销策划、品牌管理、社会心理学、零售学、品牌管理、商务礼仪、经济法、网络营销、渠道管理、销售管理、大客户营销等

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