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首先你需要数学基础：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
其次需要算法的积累：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，比如你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；
然后，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；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。

首先学：编程语言Java、Python任选，如果将来走大数据方向学Java，如果走人工智能方向学Python，其次复习大学数学：高数、线性代数、概率论与数理统计、离散数学（如果不深入研究数据结构、算法可以先不学），最后如果研究人工智能方向的同学需要学习Python的企业框架、Python计算机编程语言领域+数学领域结合成的互联网领域的人工智能（在数学领域中的人工智能也叫数据科学，如果过程相近只是领域不同，需要解决的问题领域不同），其次如果将来研究大数据方向，这时就需要研究Hadoop生态圈的企业常用技术了（基础+企业框架），例如：Hadoop、HBase、Hive、Spark、Storm等等数据分析、数据挖掘，而最终大数据和人工智能两个大的方向都能走向或者实现当今互联网的人工智能

人工智能是一个综合学科，如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。
人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了~第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。
机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。
机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。
我本身其实也是自己研究。如果有说的不全面的地方请见谅。 本回答被提问者采纳

一、人工智能是一个综合学科，如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。

1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了。第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。

2.机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。

3.机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。

二、学习人工智能AI需要下列最基础的知识：

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；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。

3.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。

人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。

首先你需要数学基础：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

答：想要学习人工智应该怎么入门：业余爱好的话，最好把算法与数据结构学好，这是基础，最好有良好的编程水平，多思考什么才是智能这个问题，对实际的一些问题或者经典的问题提出自己的解法，然后去实现，逐渐地就会找到自己对人工智能的理解。 一、...

答：说实话，人工智能涉及到领域和课程太多，看了其他的回答，很专业，但我觉得对于你这样完全零基础的小白来说，其实并不适合，学习门槛还是很高的。我现在在科大讯飞工作，我们这边最近上线了一个AI大学，里面的课程浅显易懂很符合零基础的人学习...

有没有学人工智能的朋友，自学人工智能都要学那些...

答：物理，化学，生物，计算机

答：1学生的话买书看 2看视频 3参加社会培训班 4如果有相关学历，工作经验就直接入职人工智能公司，企业有内训

应该怎么自学人工智能呢

答：人工智能属于新兴复合领域。以仿造人体感官为主，由人体生物学作为框架，由电子技术（包括计算机软件，电子电路）作为手段。 你是计算机专业的学生，应该从算法的软件实现开始入手。就是实现将由传感器得到的数据，确定为是否需要的数据。 计算...

想往人工智能方向走，C语言基础学扎实后该怎么学习...

答：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：C/C++、Python、Java 4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM...

人工智能技术自学能学会吗

答：首先你需要数学基础：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 其次需要算法的积累：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，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究...

请问自学AI算法需要懂什么知识？

自学要怎么学习AI,有大神可以列出方向吗

答：可行，多少人30岁开始学编程，都没问题，只要你有恒心，看那些白发苍苍的院士门，不用担心智力，大多数人靠的是努力！

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人工智能和大数据并不简单。他们都需要一个系统的学习过程和长期的实验。他们关系密切。没有比这更难的了，因为他们很难控制。

人工智能是一门典型的交叉学科。其研究内容主要集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、自动推理和知识表示等方面。目前，机器学习的应用范围比较广泛，如自动驾驶、智能医疗等领域。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何合理地思考和行动是人工智能研究的主流方向。

大数据是物联网、网络系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，因此大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关技术紧密围绕数据展开，包括数据收集、整理、传输、存储、安全、分析、展示和应用。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析。

学习大数据的基础是什么？

1.编程语言。无论你选择大数据分析还是大数据应用开发的方向，掌握编程语言都是学习Java和C++等大数据的重要基础。初步掌握面向对象、抽象类、接口、继承、多态、数据流和对象流的基础。编程语言在大数据中占据着不可逾越的地位。掌握一门编程语言，然后学习大数据会容易得多，甚至编程语言学习的时间也比大数据要长。

2.大数据平台。学习大数据知识不能绕过大数据平台，它承载着分布式存储和分布式计算的核心任务。因此，大数据平台的研发也是大数据领域的一个重要岗位。

3.算法。大数据技术的核心需求是数据价值。目前，数据取值的主要方式是数据分析。因此，掌握算法不仅对数据分析岗位非常重要，对大数据开发岗位也具有现实意义。

来源：南宁达内教育IT培训机构时间： 17:36:22

　　学人工智能AI需要哪些基础知识

　　人工智能ai的发展前景我相信每个计划学习人工智能的人都应该有所了解，可能大家较关心的不是就业和发展这类问题了，而是更关注人工智能学习的难易度，人工智能技术含量肯定跟编程技术不是一个层次的，那么入行门槛自然也就不低，所以大家都非常关心学习ai需要什么基础知识才可以学会这类问题，下面由达内教育小编给大家分析一下。

　　人工智能对数学要求是非常高的，比如高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析是必须要会的；
　　我们应该了解过，无论对于大数据还是对于人工智能而言，其实核心就是数据，通过整理数据、分析数据来实现的，所以数学成为了人工智能入门的必修课程!
　　数学技术知识可以分为学科来学习：
　　1、线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多;
　　2、高数+概率，这俩只要掌握基础就行了，比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。
　　提到概率与数理统计的重要性，因为cs229中几乎所有算法的推演都是从参数估计及其在概率模型中的意义起手的，参数的更新规则具有概率上的可解释性。对于算法的设计和改进工作，概统是核心课程，没有之一。当拿到现成的算法时，仅需要概率基础知识就能看懂，然后需要比较多的线代知识才能让模型的跑起来。
　　3、统计学相关基础
　　a、回归分析(线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维)
　　c、分布(正态分布、t分布、密度函数)
　　d、指标(协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score)
　　e、显着性检验(t检验、z检验、卡方检验)
　　神经网络，支持向量机，贝叶斯，决策树，逻辑回归，线性模型，聚类算法，遗传算法，估计方法，特征工程等；
　　至少掌握一门编程语言，越精通越好，毕竟算法的实现还是要编程的，比如C++ / Java / Python这样的语言技能栈应该是必不可少的，其中 Python 需要重点关注爬虫、数值计算、数据可视化方面的应用。
　　计算机原理，操作系统，程序设计语言，分布式系统，算法基础；
　　我这里说的英语，不是说的是英语四六级，我们都知道计算机起源于国外，很多有价值的文献都是来自国外，所以想要在人工智能方向有所成就，还是要读一些外文文献的，所以要达到能够读懂外文文献的英语水平。
　　ai人工智能应该从哪个方向开始入手学呢？
　　人工智能技术目前有六大主要研究方向，其中计算机视觉、自然语言处理、机器人学和机器学习这几个方向的热度比较高，相关领域正在有越来越多的产品开始落地应用，比如目前大型互联网（科技）公司推出的人工智能平台，多以视觉和语言处理为基础进行打造。对于初学者来说，从机器学习开始学起则是不错的选择。
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