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人工智能与知识领域 人工智能与知识领域的联系

星蕴 0

在人工智能飞速发展的条件下,如何认识物质与意识的关系

谢谢邀请。

首先,不仅仅是人工智能飞速发展,当下社会发展落后,技术的发展过于快速,没有给人消化理解的时间过程。

至于物质和意识,最可怕的不是没有意识,而是顽强的自以为是的以为自己有意识。物质与精神是二种形态的看似不同的状态。其实又是服从于人的需求的工具。

关于是物质第一性,还是精神第一性的讨论不胜枚举。个人认为,不过是非黑即白的不死不休罢了。本质上,物质满足人本能的需求,精神满足于人的欲望的需求。都是为人服务的,也是密不可分的一件事情的两个方面。

如果我们非要落进是非之中,恐怕也只能做个是非之人。黑与白是两种基本色调,但是社会不是只有正确和不正确的区别,还有七彩颜色,放到社会发展里面,就是各种各样的精神,知识,物质都存在,相互之间可能并无联系,但是都存在着,即使不发生关联,也是社会的一份子。

这个世界,不管是精神层次的,还是物质方面的,都是依据人才能产生价值的,或者说,离开人的价值是不存在的,也可以理解成为人既货币。其它的都是为人服务的,包括货币。

人工智能涉及哪些学科

人工智能是研究、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。

人工智能是一个交叉学科,涉及到的专业主要有三大类:计算机类、自动化类以及数学类。而具体学科包含以下学科但又不限于以下学科,仅供参考:

计算机科学与技术、软件工程、信息安全、物联网工程、机器学习、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程电子信息类:通信工程、信息工程、水声工程、电子信息工程、编程语言、微电子科学与工程、光电信息科学与工程、自然语言处理、电磁度场与无线技术、电子信息科学与技术、电波传播与天线、集成电路设计与集成系统;自动化、轨道交通信号与控制;数学与应用数学、信息与计算科学、数理基础科学、数据科学与大数据技术等学科。

以上为个人对人工智能涉及学科的一些个人见解和一些相关资料,如有不准备的地方欢迎指正!感谢!希望能对你有所帮助!

人工智能领域需要具备哪些知识呢

人工智能需要掌握的相关知识:

数学方向:线性代数(主要是矩阵运算)、概率论、数理统计、高等数学、图论、凸优化等。

计算机基础知识:linux、网络工程、数据结构、关系型数据库、NoSQL、网络爬虫等

编程语言:C++、Python、Java

人工智能基础知识:聚类、关联规则、贝叶斯分类、SVM、决策树、决策森林、人工神经网络、KNN、线性回归、逻辑回归、核函数、时间序列分析、协同过滤、遗传算法、粒子群优化算法、多维分析等

相关工具:Python及相关库函数numpy、pandas、Scipy、Scikit-Learn、Tensorflow、XGBoost等

OpenCV、Caffe、matlab、CNTK、DMTK等至少10几个相关工具和平台

一般来说,本科学历难以搞定,至少研究生学历才能基本弄清楚

人工智能需要先修什么课

作为一名计算机专业的同学,对于人工智能这块多多少少都有点了解,关于你的这个问题,我来跟你说一下,希望对你有所帮助。

上学期我选修了人工智能这门课,老师也向我们介绍了一些人工智能领域的一些知识,也学到了不少新的东西,人工智能也发展了许多年了,最近几年不断的火起来了,很多人都想往AI的这个方向走,不管是什么专业的都往计算机这个专业来跨考,也导致大家的水平参差不齐吧。

人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI,是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折,终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。

那么如果想学习人工智能的话,需要哪些先修课程或者说需要有哪些基础呢?以下跟你说一下,如果对AI有兴趣的可以学一下基础知识。

哲学:标出了AI的大部分重要思想

数学:使AI成为一门规范科学数学形式化

神经科学:网络,并行处理

心理学:认知理论

计算机工程:AI的“载体”

语言学:知识表示、语法

学人工智能与python,发展前景怎么样

想学人智能可以考虑Python编程,Python是学习人工智能的首选语言。那么,人工智能必展前景自然是一片大好了。

如果你对Python感兴趣,学习要趁早,越早机会越多。同时,学习也切忌盲目,一定要找对方法,可以选择专业的学习方式,踏实学习,稳固基础,理论与实操相结合。只有这样,未来的你才能越走越远,越爬越高。

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