1.人工智能需要学习哪些东西
这是人工智能的的全部课程，要是感兴趣的话可以了解一下：
第一阶段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理（计算机操作基础Windows7）
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发
第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发
第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发
第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一：WEB全栈开发
2、实训二：人工智能终极项目实战
2.学习人工智能要准备哪些基础知识
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。
3.学习人工智能AI需要哪些知识
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用–机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。
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。
人工智能是人类设计创造出来的，它们的存在无疑为人类现在和将来的生活工作效率等等都是很大的帮助，其实一种事物是否有害，是看用它的是什么样的人，出于什么目的，要是用的得当，以为人类造福为福祉，那就是有利的。
但可能对人的就业要求会更高，也可能使得一部分人的工作因为被人工只能替代而造成事业。
4.人工智能的定义是什么
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是指由人工制造出来的，并由电脑系统所表现出来的智能，是模拟和扩展人类智能的理论、技术及应用系统的一门新的技术科学。20世纪70年代以来与空间技术、能源技术并称为世界三大尖端技术，也被认为是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学，人工智能）之一。
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着20世纪以来电脑技术的飞速发展，人工智能已不再是传说，人们已最终可以创造出机器智能。人工智能一词最初是在1956年达特茅斯大学学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，科学对其的研究也开始快速发展。
5.关于Ai的知识
Allen Iverson（阿伦-艾弗森）又称答案（Answer）和AI（或A3），是76人队96年的状元秀，带领76人队曾经打入NBA总决赛。
1996-97赛季的最佳新秀，2000-01赛季当选常规赛最有价值球员，成为联盟历史上最矮的MVP，还在1998-99赛季、2001-02赛季、2004-05赛季三次成为常规赛的得分王 阿伦-艾弗森的详细资料 姓名：阿伦.艾弗森（Allen Ezail Iverson） 绰号：答案（The Answer）；三趾树獭（bubba chuck）；中国人叫他小艾； 出生地：Hampton,VA （弗吉尼亚，汉普敦） 生日：1975年6月7日 高度：1.83m(6英尺) 体重：165磅（74.8公斤） 垂直起跳高度：44英寸（110cm） 鞋子尺寸：11 纹身的数字：22 高中：汉普顿 大学：乔治成大学 98年毕业 加入NBA日期：1996年7月1日（96年选秀第一） 效力球队：费城76人（Philadelphia 76ers） 球衣号码：3 位置：得分后卫（刚开始时为控球后卫） 母亲：Ann Iverson 父亲：Allen Broughton 继父：Michael Freemen 妻子：Tawanna Turner 妹妹：Brandy & Iiesha 女儿：Tiaura Iverson 儿子：Allen Deuce Iverson,Isaiah Rahsaan Iverson 汽车：Bentley Azure, Mercedes CL600, Range Rover 4.6 特征：充满信心，有永不服输的精神 业余爱好：绘画；读书 喜爱的演员：萨默尔.L ，杰克逊 ，艾文.Pacino 喜爱的食物：姑妈的扁形面条；是烤宽面条 喜爱的杂志： Sports Illustrated 喜爱的图书： “The color purple” 喜爱的歌： Notorious B.I.G – “Unbelievable” 合同：76人队6年7100万美元，为锐步终身代言 建立“Cross Over基金会”，为费城居民提供福利 全名：Allen Ezail Iverson “外号：Answer,AI,Bubba Chuck “生日：1975.6.7 “出生地：Hampton,VA （弗吉尼亚，汉普敦） “身高：1.83米 “体重：74.8公斤 “母亲：Ann Iverson “父亲：Allen Broughton “继父：Michael Freemen “妻子：Tawanna Turner “妹妹：Brandy & Iiesha “弟弟：Mister Allen Iverson “女儿：Tiaura Iverson “儿子：Allen Deuce Iverson & Isaiah Rahsaan Iverson “中学：Bethel High “大学：Georgetown （乔治城） “效力球队：Philadelphia 76ers（费城76人） “垂直弹跳：44寸（1.10米） “背号：3 “鞋码：11(US) “代言品牌：Reebok,Sega “车子： Bentley Azure, Mercedes CL600, Range Rover 4.6 “爱好：绘画，阅读 “最喜欢男演员：Samuel L. Jackson, Al Pacino “最喜欢女演员：Halle Berry, Jennifer Lopez “最喜欢食物：Lasagna “最喜欢杂志：Sports Illustrated “最喜欢的书：”The color purple” “最喜欢的歌：Notorious B.I.G – “Unbelievable 1993-弗吉尼亚州橄榄球年度最佳球员 “1993-弗吉尼亚州篮球年度最佳球员 “1993-弗吉尼亚州橄榄球冠军 “1993-弗吉尼亚州篮球冠军 “1994-1995：东部（Big East）最佳新秀 “1994-1995：东部（Big East）最佳防守队员 “1995-1996：东部（Big East）最佳防守队员 “1995-1996：东部（Big East）第一队 “1995-1996：全美（All America）联盟第一队 “1996-NBA选秀状元 “1996-1997：新秀全明星MVP “1996-1997：年度最佳新秀 “1996-1997：新秀第一队 “1998-1999：常规赛得分王 “1998-1999：最佳阵容第一队 “1999-2000：最佳阵容第二队 “2000-2001：最佳阵容第一队 “2000-2001：全明星MVP “2000-2001：常规赛MVP。
6.名词解释——人工智能
人工智能是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
扩展资料：
AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。人工智能当前仍然是该领域的长远目标。当前强人工智能已经有初步成果，甚至在一些影像识别、语言分析、棋类游戏等等单方面的能力达到了超越人类的水平。
而且人工智能的通用性代表着，能解决上述的问题的是一样的AI程序，无须重新开发算法就可以直接使用现有的AI完成任务，与人类的处理能力相同，但达到具备思考能力的统合强人工智能还需要时间研究，比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。
当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。 思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后会演变为机器替换人类。
参考资料来源：百度百科-人工智能
7.AI是什么意思
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 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。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，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。
8.自学人工智能需要学那些专业知识
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。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。
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：
比如C语言，MATLAB之类。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。
9.怎样快速学好Ai
你是要自学的思路么？
1、熟悉左侧工具栏的每个工具的功能
2、熟悉右侧菜单栏的功能及头部菜单栏的功能
3、掌握钢笔绘图，必须要熟练掌握
4、掌握各种效果的制作方法，例如：渐变、阴影、不透明蒙版、混合、网格
5、熟悉对齐和路径查找器的各个功能
6、熟悉排版及刀模、纸张尺寸及排版限制、注意事项等
7、熟悉各印刷工艺的色彩、尺寸、制造限制及事项
8、学习制作各类包装及印刷稿的制作流程及制作细节
9、临摹他人的作品，多看、多想、多理解、多欣赏他人作品
10、开始进入实战，找些东西自己来做；前提是要清楚自己做的东西有哪些要求。可无偿帮别人做点东西开始或者去接一些小的订单，可开淘宝等。不满意顶多退款给客户
11、做之前要先跟客户商量，要做成什么效果；如没有要求的话对新手来说是很苦恼的，会无从下手。
12、再学习illustrator的同事也要掌握photoshop，两款软件结合使用才是硬道理
13、偷师：如不知如何了解各行业印刷流程及工艺方法可加企业QQ装扮成客户，跟对方洽谈。便可得知、屡试不爽！
14、临摹和抄袭要适可而止，不要依赖；不然只能停留在底层。
最好总结一句话：人分两种，一种是教不会的，一种是不用教的！
给自己定个方向，一般从基础到娴熟操作只需要两个月时间。之后的只能看自己的天赋了！
有些东西和制作方法不要刻意去学，多半都记不住的。等需要用的时候再去看怎么做，印象会更深刻。能够事半功倍！
注：设计不易做，入行需谨慎。
