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1.入门都是很简单的。具体基础知识如下:人工智能入门需要掌握这些知识:1.基础数学知识:线性代数、概率论、统计学、图论2.基础计算机知识:操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库3.编程语言基础:cc++、python、java4.人工智能基础知识:id3、c4.5、逻辑回归、svm、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。5.工具基础知识:opencv、matlab、caffe等


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2.人工智能课程报告 摘要:自上世纪五十年代以来,经过了几个阶段的不断探索和发展,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来,随着信息技术的快速进步,与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用,对人工智能的需求,变得越来越迫切,也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代,作为信息技术的先导,人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向,要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新,就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点,尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体,是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象,要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型,发展不确定性人工智能;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法,研究网络拓扑的演化与网络动力学行为,研究网络化了的智能,从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求,迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。概述 自20世纪90年代以来,随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈,对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注,且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲,人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的,它一方面成为人类智能的延长,另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点:学习行为一般具有明显的目的性,其结果是获取知识;学习系统中结构的变化是定向的,要么由学习算法决定,要么由环境决定;学习系统是构造智能系统的中心骨架,它是全面组织与保存系统知识的场所。因此,人工智能学习研究的一个主要目的是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但是,不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。一.人工智能学习的历史性基础和发展步伐 人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一般认为,人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz,1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是:建立一种通用的符号语言,用这个语言中的符号表达“思想内容”,用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是,在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。 计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”,他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”:让一个人和一台计算机分别处于两个房间里,与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问,并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为,如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分,则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是,尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验,但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。 图灵和冯·诺依曼的上述工作,以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究,构成了人工智能的初创阶段,这其实也是人工智能学习的开始。 人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿,与自动定理证明的研究意义不限于数学一样,搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点,人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程,因此可以转化为一个搜索问题,由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务,该任务包含很多不同的子任务,其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时,机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案,使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案,可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。 人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现,仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明,各个领域


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