2.人工智能需要采用哪些技术。4.人工智能的应用领域有哪些。人工智能需要采用广泛的技术。弱人工智能，从事简单体力劳动，强人工智能从事脑力劳动，超级人工智能参与重大问题决策。通过人工智能平台，我们即使不掌握人工智能技术的细节，也可以开发各种人工智能应用。随着工业互联网的发展，人工智能平台将在未来对人工智能技术的应用起到越来越重要的推动作用。
学人工智能需要哪些基础？
人工智能近两年热度很高，很多大公司和高精尖人才都涌入这个领域，包括也提上了国家战略层面，所以大家都认为人工智能就是未来，那么这个技术驱动的产业是需要特别专业的高精尖人才的，事实上目前在人工智能领域在国内出现了人才断层，很多人才都是国外知名大学留学回来，最终的原因也就是从大学这块发生了脱节，在美国是有专门的人工智能相关专业，而在国内是凤毛麟角，不过对于还在大学的年轻人来说，学好一些基础的课程是能给学习人工智能打下很好的基础，所以想从事人工智能行业，下面这些课坚决不能翘，不然想补都很难。
高等数学通常认为，高等数学是由微积分学，较深入的代数学几何学以及它们之间的交叉内容所形成的一门基础学科。主要内容包括极限微积分空间解析几何与线性代数级数常微分方程。工科理科研究生考试的基础科目。离散数学研究离散量的结构及其相互关系的数学学科，是现代数学的一个重要分支。离散的含义是指不同的连接在一起的元素，主要是研究基于离散量的结构和相互间的关系，其对象一般是有限个或可数个元素。
离散数学在各学科领域，特别在计算机科学与技术领域有着广泛的应用，同时离散数学也是计算机专业的许多专业课程，如程序设计语言数据结构操作系统编译技术人工智能数据库算法设计与分析理论计算机科学基础等必不可少的先行课程。通过离散数学的学习，不但可以掌握处理离散结构的描述工具和方法，为后续课程的学习创造条件，而且可以提高抽象思维和严格的逻辑推理能力，为将来参与创新性的研究和开发工作打下坚实的基础。
算法与数据结构主要包含基本概念简单数据结构线性表栈队列复杂数据结构树图和算法与数据结构应用排序查找算法设计基础四部分，详细介绍了常用数据结构和算法的基本概念及其不同的实现方法，对各种数据结构，讨论了在不同存储结构上实现线性和非线性结构的不同运算，并对算法设计的方法和技巧进行了介绍。
数据库对数据库和SQL语句的相关知识进行了深刻地阐明和分析，学习的重点是标准SQL语句的学习的掌握。常用数据库MySQL和Oracle9i的介绍和使用，以及一些特有数据库厂商非标准SQL语句的介绍。最后介绍了数据库设计的知识，设置这一章的目的不是为了培养一个数据库设计人员，而是介绍作为一个程序员所需要的数据库设计知识，例如看懂ER图，使用数据库设计工具等，同时也为未来成长为一个数据库设计人员奠定基础。
本课程是这个课程体系的核心之一，为软件开发人员所需数据库知识的学习教材，而不是培训一个DBA数据库管理员，更具体的说是为Web开发程序员所需数据库知识的学习教材。以上四门课是跨越数学和计算机的基础学科，虽然学的很枯燥，直接实用性也不大，但是如果未来想学习人工智能相关技术，这些基础如果不打好，很难补回来。
想学人工智能需要哪些基础呢？
人工智能当前的核心技术热点是深度学习，而典型的技术应用包括智能语音语义，知识图谱，计算机视觉，自动驾驶。下面分别垃圾讲讲这两个方面。人工智能，机器学习和深度学习首先，人工智能是通过机器学习来实现的。非人工智能状态下，我们对计算机输入一组数据，它会根据固定的算法进行计算输出一个结果，而机器学习的算法则不同，它会输出给你一个算法模型，让计算机拥有了自动判断的能力，这就是人工智能。
打个不恰当的比方，如果把普通计算看成是手工业，那么人工智能就是计算机世界的自动化工业，机器学习就是计算机世界的工业革命。深度学习是机器学习的一个子集，是一种超越以往神经网络研究的机器学习方法。它最大的特点就是机器自己设计输入样本的特征，整个过程完全自动化。这种方法得益于海量数据的产生，保证了其自动设计的准确性。
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