現階段人工智能是一個十分火熱的事物，火熱到什麽地步呢？火熱到很多高校都開始設立人工智能方面的專業和課程，並且加大力度培養人工智能人才，那麽人工智能人才需要具備什麽樣的知識架構呢？人工智能人才需要學習什麽知識呢？下面我們就給大家介紹一下這個內容。

首先，人工智能的學習需要高水平的人工智能人才，而對人工智能人才的要求就是需要數學基礎好、計算/軟件程序功底紮實、人工智能專業知識全面。首先，無論是在抽象建模還是模型算法分析設計環節，都需要依賴良好的數學基礎，因為人工智能所面對的問題千變萬化，這導致了其所涉及的數學工具種類多樣。事實上，人工智能的核心領域，即機器學習是計算機科學中對數學基礎要求最高的分支之一。所以人工智能對人才的有很多的要求。

其次就是復雜現實任務通常可以從多種角度進行抽象，而不同的抽象將導致巨大的差異。這就需要註意很多的問題，比如抽象出的問題是否可計算？從程序代碼的角度是否易實現？從計算平臺的角度是否便於高效處理？等等。要想回答一下這個問題就需要在算法分析、程序設計、計算系統方面具備紮實的基礎。事實上，對一些現代大型人工智能程序而言，甚至連高維數組的存儲順序都需做到優化，這如果沒有紮實的計算、軟件程序功底顯然是不行的。

最後，在我們解決現實的人工智能應用任務時，往往同時涉及多種人工智能專業知識，需有效進行融合發揮。因此，高水平的、能解決企業關鍵技術難題的人工智能人才，必須具備全面的人工智能專業知識。這些知識能夠方便我們理解人工智能並能夠朝著更好的方向發展。所以說，如果數學不好的同學那麽就需要考慮考慮數據自己究竟是否適合這個專業。

在最後需要提醒大家的是，學習人工智能還是需要學習計算機、自動化、電子、軟件等內容。人工智能所解決的問題都是充滿不確定性的復雜問題，這就需要很高的處理事務的能力，如果我們不擅長處理事情，並且不適應隨時隨地出現的不確定性工作，那也不適合這個行業，就不建議大家學習這個專業，希望這篇文章能夠給大家帶來參考價值。

簡述人工智能（一）