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¿Qué tecnología aprende principalmente la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es un tema interdisciplinario que incluye muchas disciplinas. Es necesario comprender conocimientos de informática, teoría de la información, cibernética, teoría de grafos, psicología, biología, termodinámica y tener como garantía una cierta base filosófica y metodología científica. La última versión de la ruta de aprendizaje de inteligencia artificial es la siguiente:

En primer lugar, necesita una base matemática: matemáticas avanzadas, álgebra lineal, teoría de la probabilidad, estadística matemática y procesos estocásticos, matemáticas discretas, análisis numérico;

En segundo lugar, requiere la acumulación de algoritmos: redes neuronales artificiales, máquinas de vectores de soporte, algoritmos genéticos, etc.;

Por supuesto, se necesitan algoritmos en varios campos. Por ejemplo, si desea que un robot navegue y mapee en un entorno de ubicación, debe aprender SLAM.

1. Para analizar la inteligencia artificial desde materias básicas se deben estudiar principalmente matemáticas, informática, algoritmos, psicología, estadística y teoría de la probabilidad. Por supuesto, estos son en su mayoría básicos. Si desea continuar su educación, debe incursionar en industrias más verticales. Por ejemplo, la inteligencia artificial en sociología no puede separarse de las ciencias sociales, y la inteligencia artificial en economía no puede separarse de las finanzas.

2. Dirección del aprendizaje automático de la inteligencia artificial

Aprendizaje profundo

Reconocimiento de patrones

Visión por computadora

Espera un momento. minuto . Si no lo expande, hágalo Baidu usted mismo.

3. La inteligencia artificial tiene amplias perspectivas. La inteligencia artificial ha sido incluida en el plan nacional de desarrollo a mediano y largo plazo. En el futuro no, ahora la inteligencia artificial ha penetrado en todos los aspectos de la producción y de la vida.

El contenido de aprendizaje actual de la especialidad de inteligencia artificial incluye: aprendizaje automático, introducción a la inteligencia artificial (métodos de búsqueda, etc.), reconocimiento de imágenes, evolución biológica, procesamiento del lenguaje natural, web semántica, teoría de juegos, etc. .

Los cursos de requisitos previos requeridos incluyen principalmente procesamiento de señales, álgebra lineal, cálculo y programación (con fundamentos de estructura de datos). A juzgar por los cursos profesionales anteriores, todavía queda mucho conocimiento relacionado con la inteligencia artificial que debe dominarse.

Desde una perspectiva profesional, el aprendizaje automático, el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural son excelentes direcciones. Siempre que domines una de ellas, ya serás muy poderoso. Así que no leas mucho contenido, hay algunos contenidos que solo necesitas dominar. Lo que debe elegir es una dirección para una investigación en profundidad. De hecho, estrictamente hablando, la inteligencia artificial no es difícil de aprender, simplemente no es fácil de aprender. Requiere una cierta base matemática y un período de acumulación.