人工智能需要什么编程?人工智能个股有哪些?

1、苏州科达：苏州科达科技股份有限公司是领先的视讯与安防产品及解决方案提供商，致力于以视频会议、视频监控以及丰富的视频应用解决方案帮助各类政府及企业客户解决可视化沟通与管理难题。

2012年，公司整体改制为股份有限公司；2016年12月1日，公司在上海证券交易所主板挂牌上市。

2、佳都科技：佳都科技（PCI）创立于1986年，总部位于中国广州，在中国30多个区域设有分公司或办事处，员工超过2000人，拥有科学家研发团队，

设立了佳都科技全球人工智能技术研究院和交通大脑研究院，建设或参与建设2个国家联合实验室、1个国家企业技术中心、4个省级工程技术中心。

3、千方科技：北京北大千方科技有限公司是由北京大学作为法人股东之一，以留学归国科技人员、清华大学和北京大学的教授、博士、硕士为主要技术力量，与北京大学地学院全面合作组建的高新技术企业、软件企业。

公司在交通领域的业务取得了快速的发展，在交通信息化建设的基础上，又拓展了交通信息服务和交通出行媒体运营等多方面的业务。

4、卫宁健康：公司成立于1994年，是国内第一家专注于医疗健康信息化的上市公司，致力于提供医疗健康卫生信息化解决方案，不断提升人们的就医体验和健康水平。

卫宁健康通过持续的技术创新，自主研发适应不同应用场景的产品与解决方案，业务覆盖智慧医院、区域卫生、基层卫生、公共卫生、医疗保险、健康服务等领域。

5、神思电子

神思电子是国内著名的身份识别解决方案提供商和服务商，也是公安部认证的居民身份证阅读机具定点生产企业。

6、科大讯飞

科大讯飞主要从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成等等。

7、中科曙光

中科曙光是国内高性能计算领域的领军企业，也是亚洲第一大高性能计算机厂商。主要从事研究、开发、生产制造高性能计算机、通用服务器及存储产品，并围绕高端计算机提供软件开发、系统集成与技术服务等等。

8、浪潮信息

浪潮是中国最早的IT品牌之一，它是中国领先的云计算、大数据服务商。拥有云数据中心、云服务与大数据、智慧城市和智慧企业四大业务群组。浪潮服务器也位居中国市场第一、全球前三。

行业主要相关上市公司：科大讯飞(002230)、百度(09888.HK)、腾讯(00700.HK)、搜狗(SOGO.NYSE)等。

本文核心数据：全球智能语音市场规模、中国智能语音市场规模、中国智能家居市场规模、中国智能网联车渗透率

智能语音进入加速应用阶段

智能语音技术的关键部分主要包括语音识别、语音处理、语音合成等，随着相关技术的不断成熟，智能语音已经逐渐进入加速应用阶段，在车载语音、智慧教育、智能安防、智能家居、智慧医疗等领域都将出现智能语音技术的身影。

全球智能语音市场高速发展

从全球视角看，智能语音市场规模高速增长，2021年估算在264亿美元左右，较2020年203亿美元的市场规模增长30%。

中国智能语音市场规模超过280亿元

2017-2021年中国智能语音市场规模持续增长。根据德勤估算数据，2021年中国智能语音市场规模突破250亿元，达到285亿元，较2020年的217亿元增长31%。

智能家居市场规模或将超过6500亿元，推动智能语音市场发展

智能家居是智能语音应用的主要领域之一，随着物联网、人工智能等技术的快速发展，智能语音在家居领域的应用将进一步提速。2017-2021年中国智能家居市场规模不断增长，2021年预估突破5800亿元，2022年将超过6500亿元，将带动智能语音市场的持续提升。

中国智能网联车通透率提升，车载智能语音系统应用深化

2020年中国智能网联车市场渗透率已经达到49%，车载智能语音系统的应用也逐渐深化。根据IHS
Markit的预测，2025年中国智能网联车渗透率将提升至75%，进一步推动智能语音在汽车领域的应用。

综上所述，随着语音技术的发展，智能语音技术进入加速应用阶段，应用领域呈现多样化趋势。全球智能语音市场高速发展，中国智能语音市场也不甘落后，市场规模超过280亿元。智能网联车和智能家居市场的持续发展将进一步推动智能语音在这两个行业中的应用。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

人工智能需要多种基础知识，包括数学、统计学、计算机科学等。具体而言，学习人工智能需要掌握数学基础，特别是线性代数、微积分和概率论，这些都是人工智能领域的基础知识。此外，计算机编程能力也是必不可少的，因为人工智能的算法需要用计算机语言实现。

比亚迪（002594）：比亚迪与新加坡科技研究局（A*STAR）通讯研究院（I2R）签署合作协议，将联合建立实验室，整合双方在电动车领域和无人驾驶领域的强大优势联合研发无人驾驶电动汽车技术，打造下一代智能化电动车。

四维图新（002405）：“芯片+算法+软件+地图”全面布局,致力于打造智能驾驶汽车的大脑。公司2017年成功整合杰发科技,圆满完成“芯片+算法+软件+地图”的业务战略布局落地,实现汽车电子芯片资源的整合。

同时也形成了完整的数据云、内容服务、车载语音、手机互联、导航软件、地图数据的车联网全产业链布局。在巩固传统前装导航业务的基础上,公司明确提出要实现“智能汽车大脑”的战略愿景。

均胜电子（600699）：智能化大趋势下,公司以超强并购整合能力为基,借助KSS+高田进军汽车安全和ADAS,依托普瑞+PCC布局车载信息系统,着力整合技术提供智能驾驶综合解决方案,有望夺取智能时代竞争高地。

千方科技（002373）：公司足于智慧交通领域的长期建设,公司在V2R和V2I先发优势显著。在无人驾驶领域,公司的V2X技术上已经完成了为V2X设备路测的RSU的设备研发以及车载设备OBU设备的研发。公司目前是5GAA中国区的成员之一,并牵头成立北京智能车联网产业创新中心。

亚太股份（002284）：公司是国内上市公司在智能驾驶领域布局最全面的公司,在毫米波雷达、摄像头等传感器,芯片,ESC执行器等领域均有布局。

扩展资料：

研发背景

百度将利用现有的大数据、地图、人工智能和百度大脑等一系列技术应用到即将到来的无人驾驶车中。王劲还透露，过去的百度一直是连接人和信息，而百度正在连接人与服务。

为了增加百度地图的准确性，百度还收购了芬兰的一家技术公司，来增强其大数据方面的表现。

此外，百度大脑基于计算机和人工智能，模拟人脑思维的模式，拥有200亿个参数，通过模拟人脑的无数神经元的工作原理进行再造：存储及“思考”。可以说，百度在无人驾驶领域已经做足了准备。

参考资料：百度百科-百度无人驾驶汽车

机器人龙头股有:

1.机器人的领导者。服务机器人产品定位逐步完善。近年来推出了智能家电控制、安防、巡逻、提醒、扫地等五大功能的管家机器人Unibot。已经初步实现了从完成特定任务(扫地、擦窗户)的“工具”阶段到完成多项任务的“管家”阶段的进化。

2.科沃斯:机器人水龙头。公司拟引进国外先进的高精度多功能校准器、示波器校准器、自动液压/气动检定系统、桥式三坐标测量机、德国通快机器人激光焊接实验平台、激光跟踪系统等设备，扩充R&D技术人员，进一步壮大公司R&D实力。

3.机器人:机器人水龙头。公司持有三宝创新67%的股权，三宝创新成为公司的控股子公司。三宝创新是平台机器人领域的先行者之一，在商业人工替代机器人领域具有技术优势。

其他机器人股还有:上海电气、大力科技、中原股份、天润实业、HKUST智能、永创智能、秦川机床、新时达等。

展开数据

智能机器人上市公司有:

1.高乐股份:2020年实现营业收入5.08亿，同比增长-28.74%。2018年5月14日，在互动平台上表示，公司与科大讯飞在手动控制、自动导航、多语言支持、生物识别等智能服务机器人技术领域开展合作，研发智能服务机器人，主要应用于税务、金融服务领域。目前第一批订单已经部分交付。

2.新时达:2020年实现营业收入39.57亿，同比增长11.97%。2018年6月5日晚间公告，公司与JD.COM同意在智能物流和机器人领域建立全面战略合作伙伴关系，并签署了《战略合作框架协议》。

3.鼎龙文化:2020年实现营业收入4.45亿，同比增长-58.19%。从具体合作内容来看，匡威股份将参与人工智能机器人项目的研发，为产品市场化、产业化、优化产品设计提供意见，为人工智能机器人的量化生产和产业化运营提供资源支持。

4.共赢科技:2020年实现营业收入23.85亿，同比增长42.82%。产品线最长、自动化率最高的锂电池自动化设备企业，国内唯一实现“主线设备+机器人+软件控制”锂电池设备完整生产线的公司；2017年锂电池设备业务收入11.7亿元，占比73.78%。

人工智能，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。
top域名认为人工智能门槛比较高，需要积累，如果你有这方面的天赋，可以去尝试。

1. 首先，你需要学一门适合人工智能的语言并学习其基础知识（如Python、R）,推荐选择Python,下文我会说明Python怎么学习人工智能。

2. 人工智能的本质是数学。如果你想真正透彻理解人工智能算法原理的话，你需要学习高等数学，具体内容如下图：

3. 

   人工智能数学基础

   如果你选择了Python,还需要学习一下人工智能所需要的第三方库（Pandas、Numpy、openCV、Matplotlib等），Pandas、Numpy是数据处理的，openCV是图像处理的，Matplotlib是画图的。

以上是人工智能的基础，下文将阐述人工智能学习路线：

一.机器学习：

1. 你需要学习一下机器学习的经典算法（如线性回归、逻辑回归、KNN、K-Means等）以及一些机器学习的第三方库,如scikit-learn.

2. 练习。练习是巩固所学知识的一个重要方法。可以在Kaggle平台上参加一些新手比赛，如著名的泰坦尼克号乘客生存率预测。

二.深度学习：

1. 购买显卡。深度学习的学习对显卡的要求比较高，因此一张不错的显卡是十分必要的。而且注意要买英伟达的显卡，也就是N卡。因为一些深度学习的框架（特别是tensorflow）只能在英伟达的显卡上跑，目前推荐购买RTX2070，性价比较高。买别的也可以，但是显存最好大于等于6G。

2. 在深度学习的学习中，你将接触一个新的概念——神经元网络。你需要学习一些神经网络的经典神经网络，如CNN、RNN。还有一些由它们衍生出来的神经网络结构，如YOLO。

3. 其次，你需要学习至少一个深度学习库，如tensorflow（常用于工业开发）、pytorch（适合用于研究）。

4. 练习。练习是巩固所学知识的一个重要方法。可以在Kaggle平台上参加一些正式比赛，也就是有奖金的比赛来提高自己的水平。

人工智能包括五大核心技术：

1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。

3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。

4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。

5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。

人工智能是多学科，涵盖计算理论，数学基础，计算机编程，涵盖基因组或生物信息学，计算机非正式推理，模式识别，统计算法建模和解决。
在统计，机械推理，认知科学，生物学，工程学等中找到协同作用，从中发展实际应用。

第四次工业革命给人工智能带来了前所未有的机遇。已经熟悉的比如，机器人下棋，机器人可做一些工厂重复性作业。在人工智能基础知识中，可能会包括机器算法、计算理论，贝叶斯推理，贝叶斯网络，规划算法，机器函数语言，概率编程语言，计算机视觉，统计模式识别，信息理论，药物，视网膜眼科学，细胞蛋白质组学习。推理如计算建模，特别在数学方面，类计算，自动推理，图形推理，知识表示，定理证明，认知科学，机器学习，人际互动等方面。

初学者：掌握一门编程语言，编程语言好似与机器人交流，编程语言能让机器人完成一系列具体的动作或实验。算法包括递归，概率，随机，堆排序，线性排序，很像是数据结构中的二叉树那样的算法内容等。具体好像是建立一个模型，编写一段程序，机器人完成一系列动作应用在生产生活各个领域。

首先，人工智能是通过机器学习来实现的。非人工智能状态下，我们对计算机输入一组数据，它会根据固定的算法进行计算输出一个结果，而机器学习的算法则不同，它会输出给你一个算法模型，让计算机拥有了自动判断的能力，这就是人工智能。

举个不太恰当的比喻，如果把普通计算看成是手工业，那么人工智能就是计算机界的自动化产业，而机器学习就是计算机界的工业革命。

而“深度学习”就是机器学习的一个子集，是超越之前“神经网络研究”的一种机器学习方式，最大的特点是由机器自己来设计输入样本的特征，全过程完全自动化，而这种方式得益于海量数据的产生，来保证其自动设计的准确性。

人工智能典型的技术应用：

1、智能语音语义：包括语音识别，自然语言处理，语音合成，机器翻译等技术，涉及到的学科包括计算机，认知科学，语音学，信息论等。

2、知识图谱：即描述各个事物之间的关系，通过大量的结构化和非结构化的数据，将各类事物和实体联系在一起。比如智能搜索，智能推荐，智能问答等方面的应用。

3、计算机视觉：通过摄像头感知和理解影像，例如我们现在使用的人脸识别，图像识别，文字识别，还有体感运动，包括机器人和无人车的定位导航功能等。

4、无人驾驶和机器人：让汽车或者机器人具备自动执行命令的功能，二者拥有同样的基本原理，感知-认知-决策-控制-执行。例如让汽车从A走到B，要先通过雷达或者传感器感知到自己的位置和周围环境，然后要认知到自身所处的情况和目标，根据这些信息决策出一条路线，控制自己的硬件进行导航，然后执行行驶任务。而这里的智能决策又涉及到博弈论和运筹学的知识。

因此，广义上讲人工智能的基础，实际上覆盖了几乎所有的现代科学和技术，任何相关领域的学科和人才都可以从不同的角度切入行业，但是它的基础学科环境是“大数据”和“深度学习”。

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、Java
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

人工智能需要基础内容包括认知与神经科学、人工智能伦理、先进机器人学、人工智能平台与工具等方面的课程。

1.高等数学基础知识
首先，你是零基础的话，就先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。
2.有一定的英语水平
试想，如果你连基础的英语单词都看不懂，还怎么写代码呢?毕竟代码都是由英文单词组成的。所以啊，把英文水平提升上来吧，这个非常非常重要的。
3.Python
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。这也是人工智能必备知识。
另外，还要提到的一点是：机器学习属于人工智能的一个分支，它是让机器能具备摆脱对人工指令的依赖，能按照一定的算法开展自主学习的能力，它的出现才真正让“人工智能”不枉智能二字。
千锋的优势突出：
1、是业内仅有的一家敢推出“两周免费试听，不满意不缴费”的政策，让学员更真实地了解学校、了解自己是否适合做开发;
2、0学费入学，工作后分期还款，学员毕业能找到好工作;
3、权威资深师资阵容，业内极具责任心、懂教学、拥有超强技术、有大型项目经验实战派讲师授课，由业内知名专家及企业技术骨干组成;
4、自主研发QFTS教学系统，拥有自主知识产权的开发培训课程体系，讲练学相结合，课程内容紧贴当前前沿实用技术和企业实际需求;
5、企业级项目实战训练，让学员参与真实的企业级项目研发，然后让学员毕业后就能独立设计开发自己的上线项目。

1.
高等数学基础知识 首先,你是零基础的话,就先将高等数学基础知识学透,从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门,只有基础有了,才会层层积累,不能没有逻辑性的看一块学一块。
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有一定的英语水平 试想,如果你连基础的英语单词都看不懂,还怎么写代码呢?毕竟代码都是由英文单词组成的。所以啊,把英文水平提升上来吧,这个非常非常重要的。
3. Python Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写

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，具体来说包括：

线性代数：如何将研究对象形式化？
概率论：如何描述统计规律？
数理统计：如何以小见大？
最优化理论： 如何找到最优解？
信息论：如何定量度量不确定性？
形式逻辑：如何实现抽象推理？

线性代数：如何将研究对象形式化？

事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。

着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是 n 维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。

总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。

概率论：如何描述统计规律？

除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。

同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。

数理统计：如何以小见大？

在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。

虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量

人工智能英文缩写为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。
1、搜索方向：搜索是人工智能的重要应用领域，目前初步实现的人工智能产品例如小度小度、小爱同学、天猫精灵等，都是建立在智能搜索和语音搜索的基础之上的。此外图片搜索已经基本实现，精准度可以达到90%以上，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向。
2、计算机视觉和模式识别方向：这个方向是从技术层面划定的方向，其应用领域包括：智能办公、智能交通、智慧城市等等。技术的表现层有指纹识别(常见如智能办公中的打卡、公安系统中的案件处理)、人脸识别(常见如各种互联网工具认证、规模化人员管理)、虹膜识别(常见如影视剧中密码锁)、车牌识别(交通系统中的违章判定以及电子化处理)等等。
3、医学图像处理：医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术，诸如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。
4、无人驾驶领域：无人驾驶是近些年国内比较热点的话题，也是人工智能重点应用领域之一，某些汽车品牌已经在无人驾驶领域得到了应用并且真正获得上路资格，但是由于目前的人工智能技术并无法支撑真正的无人驾驶，因此在无人驾驶车辆出现事故后，无人驾驶的应用目前再次回归实验室。
5、智慧生活和智慧城市等：阿里集团已经与杭州签订智慧城市的合作协议。包括交通、商业、生活的诸多领域将会出现人工智能的影子。此外智慧生活包括智能家居等领域也已经逐步推广应用于人们的日常生活中。

人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，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。人工智能需要学哪些课程 需要什么基础1人工智能需要什么基础？首先你需要数学基础：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，其次需要算法的积累：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，比如你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；然后，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。

1学习人工智能需要什么知识
人工智能入门需要掌握的知识有：自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学，虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。人工智能的核心问题之一就是数学问题。

2人工智能能不能自学
人工智能的相关技术是可以自学的，目前人工智能领域的很多研发人员都是通过自学进入人工智能领域发展的。但是如果想持续深入且取得一个较好的学习效果，还需要有科研实践场景的支持，同时还需要有一个较好的交流环境，这是很多初学者所不具备的，也是很多普通初学者学习人工智能技术的主要障碍之一。

人工智能技术的学习对于场景也有比较高的要求，不仅需要初学者有扎实的算法设计基础，同样还需要有大量的数据支持和较强的算力支持，这就是为什么不少大学在设立人工智能专业之前，都需要先建立数据中心的重要原因。

1人工智能需要什么基础
首先你需要数学基础：
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

其次需要算法的积累：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，比如你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；

然后，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。

2人工智能专业课程
从课程体系结构来看，主要分成四大部分：

第一部分是基础学科部分，主要涉及到数学和物理相关课程；

第二部分是计算机基础课程，涉及到编程语言、操作系统、算法设计等课程；

第三部分是人工智能基础课程，涉及到人工智能基础、机器学习、控制学基础、神经科学、语言学基础等内容；

第四部分涉及到人工智能平台相关知识。

3人工智能就业情况
人工智能专业可从事的岗位有：分析类，分析工程师、算法工程师；研发类，架构工程师、开发工程师、运维工程师；管理类，产品经理、运营经理。

目前国内人工智能相关岗位的应届毕业生的起薪基本都在10k—20k之间，毕业三年后人工智能岗位的技术人员，平均月薪在25k以上，基本实现薪酬翻番，薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平的专业。

人工智能需要学习的基础内容——1、认知与神经科学：具体包括认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等课程。2、人工智能伦理：具体包括人工智能、社会与人文，人工智能哲学基础与伦理等课程。3、科学和工程：需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的配合。4、先进机器人学：具体包括先进机器人控制、认知机器人、机器人规划与学习、仿生机器人等课程。5、人工智能平台与工具：具体包括群体智能与自主系统、无人驾驶技术与系统实现、游戏设计与开发、计算机图形学、虚拟现实与增强现实等课程。6、人工智能核心：具体包括人工智能的现代方法、问题表达与求解、人工智能的现代方法、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等课程。

人工智能，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。