人工智能需要哪些物理知识？
一、人工智能需要哪些物理知识？
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。
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
二、人工智能需要哪些知识储备？
学习人工智能技术通常要根据自身的知识基础来选择一个学习切入点，对于初学者来说，可以按照三个阶段来学习人工智能技术，分别是基础知识阶段、人工智能平台阶段和实践阶段。
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。
三、学习人工智能AI需要哪些知识？
作为IT开发人员，根据自己的经验简单的做了一下总结，分了两大部分内容：
一、自然语言处理（NLP）
（1）、基础
1、文本清洗（正则、分词与规范化）；
2、中文分词（HMM、trie tree、工具有jieba）
3、文法分析
4、词袋模型（ngram）
5、关键词抽取（tfidf、texttrank）
6、语义相似度（term、score、距离函数）
7、文本的向量化表示（word2vec(skip、gram、glove)、elmo、bert）
8、机器学习（lr、svm、bayesian、fast text、）
9、深度学习（textCNN、textRNN、seq2seq、siamese LSTM、DSSM、attention）
（2）、在实际项目中的应用
1、实体识别（应用：医疗智能、对话机器人）、（技术：CRF、bilstm-CRF、PCNN）、（扩展：知识图谱、图数据库）
2、query相似变换（应用：sug、纠错改写）、（技术：elasticsearch 建库索引）
3、文本分类（应用：情感识别、文章类型、意图识别（样本爬取）、语种检测）
4、序列标注（机器翻译、词性标注）
5、文本生成（应用：诗歌对联、摘要生成）、（技术：VAE、GAN）
6、聊天机器人（案例：百度anyQ）
二、图像视觉处理（计算机视觉）
（1）、主要应用
1、主要应用：无人驾驶、医疗影像诊断、安防、人脸识别、视频内容理解、图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪。
2、OpenCV
3、图像分类（CNN、AlexNet、LeNet、VGG、ResNet、Fast-RCNN）
4、图像检索（距离度量与检索、图像特征抽取、LSH近邻检索算法）
上面两大内容中要学习的内容分为三个阶段
第一阶段：人工智能基础。包括编程基础：机器学习深度学习框架例如tensorflow/pytorch；数学基础：高等数学，线性代数，概率论，统计学知识；机器学习基础：决策树，逻辑回归，聚类算法，支持向量机，集成学习；深度学习基础：反向传播，链式求导，卷积神技网络，循环神经网络等。
第二阶段：算法在NLP领域的实践应用。基础的NLP任务：词法分析，包括：分词，词性标注等；句法依存分析；语义表示与语言模型；命名实体识别；文本分类；文本生成；机器翻译；信息检索等。
第三阶段：算法在CV领域的实践应用。CV图像处理的基础，opencv的框架；同时也是基于cv领域应用最广的几种任务：图像分类；语义分割；图像目标检测；目标跟踪；序列分析。
四、研究人工智能的知识需要哪些基础知识？
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。拓展资料：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。
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。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
五、人工智能的设计需要计算机哪些知识？
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。
六、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。
七、人工智能大赛需要什么知识？
人工智能大赛需要的知识非常多。而且要有一定的储备量。上次天文下知地理，包括生活
八、人工智能需要什么物理知识？
人工智能不需要太多的物理知识，但是一些基本的物理和数学知识是有助于理解和设计人工智能算法的。下面是一些与人工智能相关的物理知识：
1. 机器学习中的概率论和统计学：概率论和统计学是机器学习中非常重要的数学工具，它们涉及到了概率分布、统计推断、假设检验、贝叶斯推断等概念。这些概念用于训练和评估机器学习模型，并且有助于理解模型的预测能力和不确定性。
2. 信号处理：人工智能算法通常会处理大量的数据，因此信号处理的知识对于处理数据和提取特征非常重要。在计算机视觉和语音识别等领域，信号处理的知识可以用来进行图像处理、卷积、滤波、采样和量化等操作。
3. 机器人学：机器人学是研究机器人设计、控制和运动的学科，它涉及到关节的动力学、运动规划和路径规划等。在人工智能和机器学习中，机器人学的知识可以用来设计和控制机器人进行复杂的任务。
4. 物理学：人工智能算法也可以应用于物理学领域，例如预测运动、估计力量和分析数据等。在物理学的研究中，机器学习和人工智能算法可以用来处理大量的数据，辅助物理定律的发现和验证。
总的来说，物理知识并不是必须的，但了解一些基本的数学、信号处理和机器人学知识可以帮助您更好地理解和设计人工智能算法。
九、为什么人工智能需要知识？
人工智能研究的目的是要建立一个能模拟人类智能行为的系统，但知识是一切智能行为的基础，因此首先要研究知识表示方法。只有这样才能把只是存储到计算机中去，供求解现实问题使用。知识表示方法可分为两类：符号表示法（用各种包含具体含义的符号以各种不同的方式和顺序组合起来表示知识的方法）和连接机制表示法（用神经网络表示知识）。
（2）机器感知
所谓机器感知就是使机器（计算机）具有类似于人的感知能力，其中以机器视觉和机器听觉为主。机器感知是机器获取外部信息的基本途径。
（3）机器思维
所谓机器思维是指通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。
（4）机器学习
机器学习就是研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能通过学习自动的获取知识。
（5）机器行为
机器行为主要是指计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等能力。对于智能机器人，它还应具有人的四肢功能，即能走路、能取物、能操作等。
十、学习人工智能需要哪些基础知识？
这真是个好问题！我当初研究生在学习人工智能的时候，就是因为一些基础知识掌握的不行，走了很多弯路！
在硬生生走的过程中，我慢慢入门了人工智能，积累了一些经验，为了不让大家再重蹈我的老路，这个回答我就好好给大家分享一下！
人工智能是计算机科学的一个分支，它是一个很大的方向。
从人工智能的研究范围就可见一斑，它是一门研究如何使计算机能够模拟且实现人类智能的学科。
直白点说就是，它通过模拟人的认知过程和思维意识，使计算机具有类似人的智力水平，去做人可以做的事情。
要达成这个目的，要做方方面面的努力，这又使得人工智能产生了很多的分支。
比如如何模拟人的认知过程和思维意识，帮助计算机能像人类那样思考，就产生了「机器学习」这门计算机理论。
通过训练数据和算法模型让机器具有人工智能的方法，比如大家都知道的深度学习，是机器学习的其中一个研究方向，它是使用神经网络模拟人类大脑的工作方式。
比如如何让计算机和人对话，这就需要计算机能够理解人类语言的含义，并进行回复，这就产生了 NLP 「自然语言处理」。
用来研究计算机与人类自然语言之间的交互，比如一些智能客服，问答系统，手机上常用的 Hi Siri。
比如如何让计算机具备感知视觉信息，理解它看到的东西，就产生了「计算机视觉」。
从图像或视频中提取有用的特征，进行识别、分析和理解，现在应用在视频监控、自动驾驶、医学影像诊断等方面。
比如通过智能体与环境的交互学习最优行为的「强化学习」，比如改进人与机器之间交互方式的「人机交互」，比如...
这些都是人工智能领域中的研究方向。
随着人工智能的快速发展，ChatGPT、GPT-4 等新产品和新技术的发布，再次让人工智能变的火热，在夸克发布的《2023高考志愿》报告中，人工智能相关专业的关注度上升最快，我很高兴大家能够去关注 AI，尤其是在当今这个时代，AI 正在成为各行各业的核心驱动力。
我一直认为在当今，人人都应该去了解一下 AI 技术，借着这股技术热潮助力自己，当然我也听很多同学说有这个想法，但是不知道怎么去了解，正好最近「知乎知学堂」联合「AGI课堂」推出的「程序员的AI大模型进阶之旅」公开课，我建议大家去看一下，邀请的都是圈内的技术大佬解读最前沿的技术，只有两天的课程。
通过这个课好好了解像我们这样的普通人如何做 ChatGPT 浪潮中的超级个体，一定别忘了添加助教老师微信可以免费领 AI 大模型资料，不要白不要！
不同的研究领域侧重点各不相同，需要的基础知识也是不同的。
你拿机器学习来说，它需要的基础知识：
1、数学基础
像微积分、线性代数、概率论与数理统计，用来理解和计算机器学习中算法的数学原理与推导，以及优化方法。
2、编程基础
掌握编程语言，用来实现机器学习的算法，比如 Python、R、C++ 等。
3、数据结构与算法基础
机器学习算法中使用了很多的数据结构和算法，了解常用的数据结构与算法能更好的理解和实现机器学习算法和模型。
你像自然语言处理，它需要的基础知识：
1、数学基础
微积分、线性代数、概率论与数理统计这些内容，有助于理解 NLP 模型以及学会用它们来处理文本数据，
2、编程基础
掌握编程语言，常见的是 Python、C++ 这些可以用来编写和运行程序。
3、数据结构与算法基础。
数据结构和算法对于处理和分析文本数据非常重要，掌握常见的数据结构与算法能让自己写出更高效的 NLP 算法和模型。
4、语言学基础
这个是学习自然语言处理必须的，了解基本的语言学概念和语言结构，比如像语法、句法、语义，对于自然语言处理来说是很重要的。
再者像计算机视觉，它需要的基础知识：依然是数学基础、编程基础、数据结构与算法基础以外，你需要额外具有数字图像处理基础，熟悉数字图像技术处理的基本技术。
因为篇幅原因，再多就不列了。
你可以看到，人工智能的每个研究方向具体要做的内容不同，具体要求可能也会有所不同，但还是存在着交叉和重叠的知识内容。
也就是数学基础、编程基础、数据结构与算法。
这些也是学习人工智能所需要的前置知识，最好在你学习某个具体方向之前要快速学一下，只需要学习我们能用到的就好。
不要求到精通的程度，但最少你要了解，起码在后续的学习中碰到这个知识，就算你不熟，也知道可以去哪里找到这个知识学。
数学基础
数学对于人工智能的学习至关重要，我们需要理解和应用相关的模型算法，有了数学基础，可以帮助我们理解算法模型背后的数学原理，以及后续在训练模型或者评估模型时涉及的计算过程。
大家也不要害怕，主要的就是微积分、线性代数、概率论与数理统计，这都是大学中学过的数学课程。
1、微积分
微积分是高数中的内容，重点是在微分方面，重点看一下极限、导数、偏导数、梯度。
2、线性代数
线性代数对于人工智能的学习很重要，涉及到很多矩阵的运算，重点在向量、矩阵、线性方程组、特征值、特征向量。
3、概率论与数理统计
人工智能中很多算法涉及到概率论与数理统计中的内容，比如最大似然估计，高斯分布。
这里需要看概率分布(正态分布、均匀分布、伯努利分布)、抽样分布(t 分布、卡方分布)、统计量(均值、方差、置信区间)、假设检验等。
看着挺多，其实都是学过的内容，重新复习一下就想起来。
编程基础
编程这个的重要性就不必多说了吧，不会编程啥也干不了。
刚开始你就先掌握 Python 就好了，Python 具有完善的人工智能生态系统，很多模型的代码都是基于 Python 实现的。
各种配套的第三方库和工具也很完善，比如强大的数据处理库 Numpy、Pandas，比如丰富的数据可视化库 Matplotlib、Seaborn。
如何学习 Python，提高 Python 的编程能力，不是本文的重点，可以看下面这个回答：
怎样提高自己的 Python 编程能力？后续等你到了一个更高的阶段，应该也会用到 C++，它是一种编译型语言，可以直接访问和控制底层硬件以及内存，进行精细化的内存管理和优化，在处理大规模数据时至关重要。
关于 C++ 的学习路线，我先给大家放在下面，需要的时候可以回头来看：
Rocky0429：这才是你最想要的 C++ 学习路线数据结构与算法
在本科阶段，数据结构与算法就是最重要的计算机基础课之一，不管是后续考研还是找工作都很重要，没想到吧，在人工智能的学习中，数据结构与算法依然重要。
比如常见的社交网络分析，需要使用图算法处理和分析复杂的图结构数据，使用搜索算法解决推荐系统问题，或者使用排序算法生成最终的推荐结果。
对于学习人工智能的同学，或者想以后走研究这条路，数据结构与算法一定要如臂使指。
数据结构主要就是数组、链表、栈、队列和树等。
算法重要的就是排序算法、搜索算法、图等。
如果你想详细的学习数据结构与算法，可以看这里：
Rocky0429：这才是你最想要的数据结构与算法学习路线最低要求就是大家一定要掌握原理，至于暂时写不出来，也没关系。
写在最后
把前置技能花点时间准备好，等你具体研究哪个方向，再去学对应方向的知识。
当然不管你是出于什么目的想要学习人工智能，不管以后你是不是要从事相关行业，我都希望你能在有时间去学习的时候，多多了解一下 AI，「知乎知学堂」联合「AGI课堂」的这个「程序员的AI大模型进阶之旅」公开课一定可以帮助到你！
两天的课程，找到可以借助 AI 帮助自己破局的方法，做 ChatGPT 浪潮中的超级个体！
之前看到一句很有意思的对话：
问
人工智能的巅峰是什么？
答
人工智能的巅峰时 AI 们集体讨论该如何解决人类问题。
想象一下，如果 AI 们来到知乎提出这样的问题：“学习人类需要哪些基础知识”，那会是怎样一副场景？
画面太美，难以想象。
你是因为什么而喜欢上编程的？
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