AI入门基础知识[优质PPT]

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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”。参考资料：百度百科—人工智能：计算机科学的一个分支

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。

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。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，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。 本回答被网友采纳

这是ANU教授Marcus Hunter(Universal Artificial Intelligence的作者）给出的建议Short AI Reader's GuidePlease find below suggestions for some textbooks which I found most relevant for understanding and modeling intelligent behaviour in general, and for developing the AIXI model in particular. If you are confused by the amount, diversity or complexity of the references below, I suggest you to start with the Reinforcement Learning book by Sutton and Barto. It requires no background knowledge, describes the key ideas, open problems, and great applications of this field. Don't be surprised about the ease of the book, it teaches understanding, not proofs. It gets really tough to make things work in practice and to prove things. The Artificial Intelligence book by Russell and Norvig gives a comprehensive overview over AI in general. TheKolmogorov Complexity book by Li and Vitanyi is an excellent introduction to algorithmic information theory. If you have some background knowledge in decision theory and algorithmic information theory you may be interested in the Theory of Universal Artificial Intelligence.Long AI Reader's GuideFor the impatient. If you are the sort of impatient student who wants to build super intelligent machines right away without "wasting" time reading or learning too much, well, others have tried in the last 50 years and failed, and so will you. If you can't hold back, at least read Legg (2008) [Leg08]. This is an excellently written non-technical thesis on the necessary ingredients for super intelligent machines. It will not help you much building one, since in order to properly understand the general theory and to bridge the gap to "narrow" but practical existing AI algorithms, you need a lot more background. Nevertheless, [Leg08] might motivate you to consider reading the books I'll recommend now.Artificial Intelligence. Russell and Norvig (2003) [RN10] is the textbook to learn about Artificial Intelligence. The book gives a broad introduction, survey, and solid background of all aspects of AI. There is no real alternative. Whatever subarea of AI you specialize later, you should understand all introduced concepts, and have implemented and solved at least some of the exercises. The textbooks below are relevant for understanding and modeling general intelligent behavior. If you already got attracted to some specific AI applications, they may not be relevant for you. One axis of categorizing AI is into (1) logical (2) planning and (3) learning aspects. CSL@ANU has experts in all 3 areas. Historically, AI research started with (1) in the 1950s, which is still relevant for many concrete practical applications. Since at least in humans, high-level logical reasoning seems to emerge from the more basic learning and planning aspects, it is conceivable that (1) will play no fundamental role in a general AI system. So I will concentrate on (2) and (3). If put together, learning+planning under uncertainty is mainly the domain of reinforcement learning (RL), also called adaptive control or sequential decision theory in other fields.Reinforcement Learning. Sutton and Barto (1998) [SB98] is the excellent default RL textbook. It requires no background knowledge, describes the key ideas, open problems, and great applications of this field. Don't be surprised about the ease of the book, it teaches understanding, not proofs. It gets really tough to make things work in practice or to prove things [BT96]. If you want to bring order into the bunch of methods and ideas you've learned so far, and want to understand more deeply their connection either for curiosity or to extend the existing systems to more general and powerful ones, you need to learn about some concepts that at first seem quite disconnected and theoretical.Information theory. Intelligence has a lot to do with information processing. Algorithmic information theory (AIT) is a branch of information theory that is powerful enough to serve as a foundation for intelligent information processing. It can deal with key aspects of intelligence, like similarity, creativity, analogical reasoning, and generalization, which are fundamentally connected to the induction problem and Ockham's razor principle. Li and Vitanyi's (1997) AIT book [LV97] provides an excellent introduction. Kolmogorov complexity, Minimal Description Length, universal Solomonoff induction, universal Levin search, and all that. It requires a background in theoretical computer science in general and computability theory in particular, which can be obtained from the classic textbook [HMU06].Universal AI. Now you are in a position to read [Hut05]. The book develops a sound and complete mathematical theory of an optimal "intelligent" general-purpose learning agent. The theory is complete in the sense that it gives a complete description of this agent, not just an incomplete framework with gaps to be filled. But be warned, it is only a theory. Like it is a long way from e.g. the minimax theory of optimally playing games like chess to real chess programs, it is a long way from this theory to a practical general purpose intelligent agent [VNHS09]. Peripheral Areas. The other recommended books below can be regarded as further readings that provide more background and deepen your understanding of various important aspects in AI research. Bishop (2006) [Bis06] is the excellent default textbook in statistical machine learning, and should be put on your reading list. Some Bayesian probability book will be useful too [Pre02, Jay03]. How multiple rational agents interact [SLB08] is the domain of game theory [OR96]. Computer vision [FP02], natural language understanding [JJ08], and robotics [TBF05] interfaces abstract agents with the real world. Alchin (2006) [Alc06] gently and broadly introduces you to philosophy of science in general and Earman (1992) [Ear92] to the induction problem in particular.作者：匿名用户链接：http://www.zhihu.com/question/21277368/answer/40591278来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。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。常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。人工智能是人类设计创造出来的，它们的存在无疑为人类现在和将来的生活工作效率等等都是很大的帮助，其实一种事物是否有害，是看用它的是什么样的人，出于什么目的，要是用的得当，以为人类造福为福祉，那就是有利的。但可能对人的就业要求会更高，也可能使得一部分人的工作因为被人工只能替代而造成事业。

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很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？很想回答你的问题，但是你的问题呢？

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喷绘矢量图自然AI比PS要好得多，那些图形斜边都平滑了，做海报无非是背景、图像图形素材、文字再加点效果之类的。比PS不同的是钢笔、路径编辑是最基础的操作 ；绘制图形时填充色及描边先预设后再画，填充颜色在颜色及颜色参考中更便捷，点击就上色；图形透明度不在图层中调整而是在透明选项面版中设置；剪裁素材要通过剪切蒙版来处理，当然橡皮擦与路径剪刀也是可以用的；绘制图形时还可以在画板外进行，画好再拖进画板；在PS中也许会经常关注图层面版，在AI中这个面版显得不那么重要了，一个图层可有多个子图层（或组）在界面选中多个图形右键就可建组；PS中的一些滤镜效果扭曲、模糊等放在效果菜单里，图层混合选项内发光，外发光、阴影等也放在效果风格化中。我说了钢笔、路径、填色、透明度、裁剪、图层面版、效果几个与PS不同的地方，只能说个大概，当然还有许多，最后提醒你因这两个软件是一家公司的软件，是相互支持的，如果在用AI处理时，有用得到PS的处理的，也可以在PS中处理好再粘贴到AI中，这样也许对不熟悉AI的操作者更方便。 本回答由提问者推荐

同问软件不就个工具，为什么非要ai做呢我怎么觉得科幻类用ps处理比较好，颜色层次细腻自然点不至于用ai网格工具慢慢调吧先ai画再ps渲染也不行吗 追问 只是说不能只用PSo(︶︿︶)o 所以如果两个结合起来做，AI能起到什么作用呢？ 追答 比如鼠绘的话ai就好很多矢量图对于位图也有它自己的不少优点所以一般先矢量绘制，对色彩细腻的作品，再在ps里美化