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人工智能领域目前已经有大学设置了相关专业。从人工智能技术来看包括了大数据、语音识别、语音合成、计算机视觉、自然语言处理等技术。具体应用则有海量数据的处理、智能翻译、语音交互、人脸识别、物体识别、环境识别、文本分类、信息抽取、舆情分析等等，不胜枚举。再深入一些，需要用到人工智能算法，分类，聚类，回归，决策树，深度学习，强化学习等。编程还需要用到python、c++、java、传统数据库、图数据库等。这是一个很有潜力的专业方向。
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。
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。 人工智能专业的主要领域是:机器学习 人工智能导论(搜索法等) 图像识别 生物演化论 自然语言处理 语义网 博弈论等。 需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程(最好有数据结构基础)。
人工智能概念诞生于1956年世界达特茅斯会议上，但是走出实验室进入大众视野是这几年的事情。而且即使阿尔法狗打败了柯洁，可是它仅仅是单一领域的弱人工智能，离《西部世界》、《机械姬》这样的强人工智能还有很远的路要走。在2019年的人工智能商业化报告中详细阐述了现阶段人工智能所处的阶段以及未来的趋势，
一般需要学习网络互联技术，Linux操作系统，C语言程序设计，MySQL数据库管理与应用，web前端开发，人工智能导论，pyhton入门及提高，Python核心编程。
岁月沉香
2022-10-26我个人认为要做的几件事，
精通任何语言的编程技能，对于AI来说，您最需要Python。 因此，如果您了解C，则可以更轻松地打开任何语言。
其次，您应该了解计算机体系结构和不同类型的内存。 内存知识意味着如何使用它们来获取数据并在AI中使用该数据。 因此，如果您了解微控制器或FPGA的知识，或者在嵌入式方面做过一些事，就很容易参与其中。 （所有这些都是我在谈论硬件的观点。从软件的观点来看，您只需要具备良好的编程技能即可进入AI）
因此，无论哪种情况，编程都是必须的。
我认为您真的不需要任何背景知识。 在您的网站上有了一些AI的概述之后，您就可以进入AI世界了。