人工智能导论知识点总结，人工智能AI的入门算法介绍

1，人工智能AI的入门算法介绍

可以看看人工智能导论之类的书，卓越，当当上有，google一下应该也有

人工智能AI的入门算法介绍

2，学习人工智能用到哪些数学理论知识

概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学当然本科微积分、线性代数是更基础的东西还要学些编程工具，matlab，spss，C++或Java

ai的基础应该是数学，把现在已知的，甚至未知的数学理解、探索、融汇贯通达到先有“能”，有计算与判断的能力；再有“智”，有理性、感性去分析判断问题的智力。注意：人工智能对物理知识的需求应该是较少的，他对语言学、哲学、心理学、社会学的需求都可能比物理学多。

学习人工智能用到哪些数学理论知识

3，学习人工智能要准备哪些基础知识

1. 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。2. 需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法去黑马程序员论坛看python板块，里面有职业发展，对应技能以及学习线路图。全面的知识点。

下面我大致讲一下: 1.人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。 2. 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成。入门最基本的的知识是:机器学习、机械原理、计算机原理、计算机视觉等等。总的说来，人工智能研究的一个主要目标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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。希望能够帮助到你，并能得到你的采纳。谢谢！

需要必备的知识有: 1、线性代数：如何将研究对象形式化？ 2、概率论：如何描述统计规律？ 3、数理统计：如何以小见大？ 4、最优化理论：如何找到最优解？ 5、信息论：如何定量度量不确定性？ 6、形式逻辑：如何实现抽象推理？ 7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介: 1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 2、它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能涉及的学科: 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。

重要性按照顺序给你排好：1. 线性代数（数学基础，理解算法必要的东西）2. 矩阵论（无论是网络结构还是编程实现，都需要矩阵论来支撑计算）3. 概率论与数理统计（人工智能中到处都是概率分布，概率论的一些重要概念，比如先验概率后验概率，都很重要）4. 数据结构（不仅包含栈队列，图论和树也很重要）5. 一门编程语言，可以是python，c++等

学习人工智能要准备哪些基础知识