人工智能需要的数学知识和物理知识？
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。
人工智能主要学些什么？
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。现在，人工智能已经走进了我们的生活，想加入到这个行业中来？如何开发人工智能？当然是掌握这门技术啊。那么，大家需要掌握哪些内容？
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、J***a；
4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容；
5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。
我们知道，目前国家也相继出台了一些扶持人工智能发展的政策，人工智能正处于发展的红利期，所以越早学习就越有就业优势。人工智能火起来就是这一两年的事儿，因此不管是上市企业，还是一些中小型企业，对于人工智能人才的需求量都非常大。
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”。目前来看，现在学习人工智能是一个很好的时机。
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ai冷知识？
第一个人工智能程序
最早成功的人工智能程序是1951年由后来的牛津大学编程研究小组主任克里斯托弗·斯特拉奇编写的。斯特拉奇的跳棋（draughts）程序在英国曼彻斯特大学的费兰蒂marki计算机上运行。到1952年夏天，这个程序可以以合理的速度玩一个完整的跳棋游戏。
关于机器学习最早的成功演示的信息发表在1952年。剑桥大学的安东尼·奥廷格（Anthony Oettinger）在EDSAC电脑上编写的《购物者》（Shopper）。购物者的模拟世界是一个由八家商店组成的购物中心。当指示购物者购买一件商品时，购物者会搜索它，随机逛商店直到找到该商品。在搜索时，购物者会记住所访问的每个商店中的一些商品（就像人类购物者一样）。下一次购物者被送出同一个项目，或其他一些项目，它已经找到，它会去正确的商店马上。这种简单的学习形式，正如导言部分所指出的，什么是智力？被称为死记硬背。
在美国运行的第一个人工智能程序也是一个跳棋程序，由亚瑟·塞缪尔于1952年为ibm701的原型编写。塞缪尔接手了斯特拉奇跳棋***的要点，并在数年的时间里大大延长了它。1955年，他增加了一些功能，使该***能够从经验中学习。塞缪尔包括了死记硬背和泛化的机制，这些改进最终使他的程序在1962年赢得了一场对前康涅狄格跳棋冠军的比赛。
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