在哪里能学到智能科技，人工智能在哪学好

1，人工智能在哪学好

肯定是去清华大学，今年他们开了一个智班，专门培养人工智能高级人才

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从事人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。学习人工智能当然得去知名高校学习或者一些知名的平台学习。网站域名用top。

人工智能在哪学好

2，学习人工智能去哪里

你好，一、人工智能，是新兴学科，目前还没能完整的定义和定位。从中国人工智能学会，我们可以看出，人工智能涉及的学科非常广泛。在2017年智能科学与技术一级学科论证会上，经多次论证取得共识的5个二级学科是：脑认知、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、知识工程、机器人与智能系统。有专业细分领域，也有统合系统方向的研究，是融合了电气、计算机、传感、通讯、控制等众多学科领域，多学科相互合作、相互研究的交叉学科领域。二、人工智能的直接支撑学科：电子、计算机、机械、材料。图是一个全国前三的留学机构公布的每年中国学生留学美国 300 所大学理工科专业申请选项，非常明显人工智能的直接支撑学科电子、计算机、机械、材料学科，占据了理工科比例的 70% 以上。事实上中国本科专业中还没有这个专业，即使在美国人工智能排名第一的名校卡内基梅隆大学，也不存在一个专业叫人工智能，因为卡内基梅隆大学每个专业：计算机科学、计算机工程、数字金融、信息管理、数字媒体等等都声称自

家长可以来这边看看，初中起步三年制互联网相关专业大专学历

下面，我就来较为详细地告诉你吧：一、学高数(微积分与变换、数列、矩阵、模式识别、自然语言处理、图形图像识别与处理；二、学神经网络原理与应用；三、学智能家居原理与控制；四、学电子设计(数字电路、模拟电路、嵌入式编程、pcb印刷电路板设计、计算机接口应用)；五、学电气设计(plc编程、电机拖动、步进电机、伺服电机、低压电器控制)；六、学机械设计(力学、机械原理、机械制图、制造工艺、cad应用、solidworks应用)；七、学软件编程(c/c++语言、数据库、网络编程、android环境app开发、摄像头编程)；八、学心理学(心理学基础、性格、习惯、表情与心理、肢体语言与心理、声音语言与心理)；学完这些之后，买计算机&c/c++编程环境、买数据库软件、买cad/sw开发软件、买工业探头摄像头、买局域网组网器件:网线.路由器.水晶头.网线测试仪.网线压线钳、设计上位机软件、买嵌入式开发板&设计下位机嵌入式程序、设计控制电路sch与pcb&按元器件清单采购电子元件、买卡尺.卷尺.真尺.角尺.各种标准紧固件&设计机械图纸、加工机械零部件、采购各种信号线缆及动力线缆、采购常用钳工工具&电动工具&氩弧电焊机、采购电子开发用仪器仪表:数字万用表、数字示波器、任意波形信号发生器、电烙铁等电子常用工具。前提是：学好上述1-8条、精通上述各种软硬件工具、动手能力要超强！这样，就可以完成你的想法了。希望对你有用，一家之言，仅供参考！~

学习人工智能去哪里

3，侄子想学习人工智能技术请问现在要学习哪些基础内容什么地方可

首先说一下人工智能这一领域具体的内容：人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。综上所述，我们需要学习的内容如下：需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

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