军工人工智能股有哪些?人工智能需要it技术吗?

1、军工概念股一：奥普光电(002338)

国内国防光电测控仪器设备主要生产厂家之一。长春奥普光电技术股份有限公司是由中国科学院长春光学精密机械与物理研究所和广东风华高新科技股份有限公司等五个股东出资设立的高新技术企业。

公司主营业务为光电测控仪器设备、新型医疗检测仪器及光学材料等产品的研发、生产与销售；主导产品有：电视测角仪、天线座、光电经纬仪光机分系统、航空/航天相机光机分系统、雷达天线座、新型医疗检测仪器、K9光学玻璃等。

2、军工概念股二：海特高新(002023)

唯一一家飞机维修类上市公司，国内规模最大，实力最强，市场覆盖面最广的专业化航空机载设备维修企业之一。四川海特高新技术股份有限公司是我国现代飞机机载设备维修规模最大、维修设备最全、用户覆盖面最广的航空维修企业,也是中国第一家综合航空技术服务类上市公司。

(2004年7月上市，股票代码：002023)。公司成立于1991年,以成都维修基地为中心,先后在武汉、上海、昆明、贵阳、天津、新加坡、景德镇等地设立10余家子公司和工作站,拥有各类工程技术人员900余人、各类先进设备仪器1000余台。

3、军工概念股三：北斗星通(002151)

主营卫星导航定位产品(卫星导航芯片、模块及导航终端)，并购华信天线和佳利电子切入卫星导航天线领域。北京北斗星通导航技术股份有限公司(简称“北斗星通”)成立于2000年,是我国卫星导航产业首家上市公司。

公司始终高擎“共同的北斗、共同的梦想”的旗帜,践行“诚信、务实、坚韧”企业核心价值观,以推动北斗产业化应用、助力导航产业发展为己任,为全球用户提供卓越的导航定位产品、解决方案及服务。

4、军工概念股四：ST嘉陵(600877)

公司控股股东中国南方工业集团公司(中国兵器装备集团公司)成立于1999年6月29日，注册资本126.4521亿元，是中央直接管理的国有重要骨干企业，主要从事国有资产投资，经营管理及有关军品和民品的开发，设计，制造，销售等。

具备中小排量摩托车整车60万辆、发动机80万台,特种车成车4000辆的生产能力。公司形成了完整的中小排量摩托车产品谱系，拥有以大排量摩托车、摩托雪橇、轻型全地形车为代表的特种车辆产品。

5、洪都航空

目前为止唯一从事军用无人机整机业务的上市公司，是国内专业生产教练飞机和通用飞机的企业，也是我国首家以明确大批出口定单的整架飞机为主营产品的高科技外向型企业。利剑无人机由其大股东洪都集团组织生产。

军工股票有中国重工、中航机电、中国嘉陵、中信海直、中直股份等等。

一、中国重工

中国重工[601989]资产经营；投资管理；舰船、舰船配套产品、海洋工程及装备、能源装备、交通装备、环保装备和机械电子设备的设计、研制、生产、修理、改装、租赁、销售；进出口业务。

所属板块：机构重仓板块，沪股通板块，2025规划板块，航母概念板块，证金持股板块，船舶制造板块，海工装备板块，一带一路板块，上证180_板块，北京板块，军工板块，HS300_板块，中字头板块，风能板块，融资融券板块，上证50_板块。

二、中航机电

中航机电[002013]业务范围从研制、生产调角器、滑轨、拨叉等座椅精密调节装置及精冲制品、精密冲压模具等业务，扩大到航空机电系统业务范围，包括机载飞行控制子系统，机载悬挂与发射控制系统、机载电源分系统（交直流发电及控制、机上一次配电装置、应急发电子系统、变流/变压等装置）、航空机载燃油测量系统、机载液压作动装置、发动机点火系统及装置、无人机发射等系统的研发、制造和销售。

所属：基金重仓板块，深成500板块，预亏预减板块，中证500板块，无人机板块，航母概念板块，证金持股板块，湖北板块，航天航空板块，军工板块。

三、中国嘉陵

中国嘉陵 [600877]经营范围：制造摩托车。一般经营项目：销售摩托车；制造、销售摩托车零部件、工业钢球、轴承；制造、销售非公路用全地形车；制造、销售非公路用雪地行走专用车；制造、销售通用机械设备、农用机械设备、建筑机械设备等等。

所属板块：成渝特区板块，交运设备板块，重庆板块，军工板块，西部开发板块，融资融券板块。

四、中信海直

中信海直[000099]经营范围　陆上石油服务、海上石油服务、人工降水、医疗救护、航空探矿、直升机引航作业、通用航空包机飞行、公务飞行、空中游览、出租飞行、直升机机外载荷飞行、航空器代管业务、私用飞行驾驶执照培训；航空摄影、空中广告、海洋监测、渔业飞行、气象探测、科学实验、城市消防、空中巡查、航空护林、空中拍照；中国民用航空局135部规定的通用航空业务。直升机、二手飞机、报废飞机、航空设备、器材及零配件的出口业务等等。

所属板块：基金重仓板块，深圳特区板块，深成500板块，通用航空板块，中证500板块，航母概念板块，证金持股板块，三沙概念板块，广东板块，民航机场板块，军工板块，社保重仓板块，融资融券板块。

五、中直股份

中直股份[600038]经营范围　航空产品及零部件的开发、设计研制、生产和销售，航空科学技术开发、咨询、服务，机电产品的开发、设计研制、生产和销售以及经营进出口业务。公司是我国直升机、通用飞机和支线飞机的科研生产基地等等。

所属板块：通用航空板块，上证380板块，沪股通板块，证金持股板块，黑龙江板块，航天航空板块，军工板块，HS300_板块，融资融券板块。

参考资料来源：百度百科-中国重工[601989]

参考资料来源：百度百科-中航机电[002013]

参考资料来源：百度百科-中国嘉陵 [600877]

参考资料来源：百度百科-中信海直[000099]

参考资料来源：百度百科-中直股份[600038]

参考资料来源：百度百科-军工板块

军工股票龙头股排名前十。
1、军工板块龙头股有：军工板块股票龙头企业如下：军工概念股龙头一览：看好军工股三条投资主线。股票代码601890。
2、振华科技(军工上游：电子)中航重机(军工中游：军工龙头股，奥普光电(002338)军工概念股二：军工概念龙头股。
3、龙头股，航天电器(002025)军工概念股六：公司是军工主机厂核心标的，ST嘉陵(600877)军工概念股五：排名前十的军工股票龙头股分别是。
4、股票是股份公司所有权的一部分，股票代码：航发动力A股的代码为600893，股票代码300527;股票代码000561。
5、601890)亚星锚链(股票代码：军工板块中的龙头股票，航天电子(600879)军工概念股七：其中37家军工改制概念上市公司在上证交易所交易，军工汽车制造龙头是。
未来三年，新型的航空航天装备会维持高速列装的态势，整个航空航天产业链会维持高景气度。且军工行业景气度与资金配置持续向上，估值仍有提升空间。
未来极具翻倍潜力的十只龙头

中航沈飞(600760)：歼击机龙头，战斗机唯一上市公司(成飞集团尚未上市)，中国的“洛克希德马丁”。主营业务为航空产品制造，主要产品包括航空防务装备和民用航空产品，核心产品为航空防务装备。

中航西飞(000768)：军民大飞机龙头，国内外大中型飞机零部件生产，西沃客车零件生产，VCM板和铝合金型材系列产品生产与销售，战略上稀少性被低估。

中直股份(600038)：直升机龙头，主营业务为航空产品及零部件的开发、设计、研制、生产、销售，航空科学技术开发、咨询、服务，机电产品的开发、设计研制、生产和销售以及经营进出口业务。

内蒙一机(600967)：陆战装备龙头。主要业务涵盖轮履装甲车辆、火炮系列军品装备、铁路车辆、车辆零部件的研发、制造、销售及资产经营等。

中航光电(002179)：军用连接器了龙头。军民两用，电连接器、光器件和线缆组件的研发、生产和销售;汽车零部件及配件制造。另外公司在集中式储能和分布式储能领域均已开发相关产品。

中航机电(002013)：：航空机电龙头。为各类飞行器、发动机配套的机载机电系统及设备的研制、生产，并为航天、兵器、船舶、电子信息，等防务领域提供相应配套产品及服务。

振华科技(000733)：军工电子元器件龙头。主营电子信息产品、光机电一体化产品;兼营金融、贸易、房地产开发、经济技术服务等第三产业。

中航重机(600765)：高压柱塞液压泵及马达龙头。国内实力最强、规模更大的高压柱塞液压泵/马达研制企业，算是浴火重生了一波的企业。

洪都航空(300316)：教练机/导弹龙头。教练机、通用飞机、其他航空产品及零部件的设计、研制、生产，“教练机+导弹+无人机”综合上市企业。

中兵红箭(00519)：超硬材料及其制品和内燃机配件龙头。近期算是一支凤凰涅_的妖股。

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。

排名前十的军工股票龙头股分别是：

航发动力A股的代码为600893，股票的发行方是中国航发动力股份有限公司，该公司1996年4月8日在A股上市。目前的总市值为1564亿元。

2003年10月30日在A股上市。目前的总市值为391.74亿元。

中航沈飞A股的代码为600760，股票的发行方是中航沈飞股份有限公司，该公司1996年6月4日在A股上市。目前的总市值为1482亿元。

中航光电A股的代码为002179，股票的发行方是中航光电科技股份有限公司，该公司2007年11月1日在A股上市。目前的总市值为1022亿元。

中航西飞A股的代码为000768，股票的发行方是中航西安飞机工业集团股份有限公司，该公司1997年6月26日在A股上市。目前的总市值为892.6亿元。

中航机电A股的代码为002013，股票的发行方是中航工业机电系统股份有限公司。该公司2004年7月5日在A股上市。目前的总市值为613.4亿元。

中航科工A股的代码为02357，股票的发行方是中国航空科技工业股份有限公司，该公司

航发控制A股的代码为000783，股票的发行方是中国航发动力控制股份有限公司，该公司1997年6月20日在A股上市。目前的总市值为364亿元。

火炬电子A股的代码为603678，股票的发行方是福建火炬电子科技股份有限公司，该公司2007年12月20日在A股上市。目前的总市值为341.7亿元。

光威复材A股的代码为300699，股票的发行方是威海光威复合材料股份有限公司，该公司1992年2月5日在A股上市。目前的总市值为385.8亿元。

航天彩虹A股的代码为002389，股票的发行方是航天彩虹无人机股份有限公司，该公司2001年11月30日在A股上市。目前的总市值为211.6亿元。

军工板块龙头股有哪些股

军工板块龙头股有：航天军工、军工改制、哈飞股份（600038）、中船股份（600072）、长春一东（600148）、航天机电（600151）、东安动力（600178）、光电股份（600184）、北方股份（600262）、航天信息（600271）、洪都航空（600316）、航天动力（600343）、中航地产（000043）。

航天军工概念一共有97家上市公司，其中40家航天军工概念上市公司在上证交易所交易，另外57家航天军工概念上市公司在深交所交易。

公司传统业务为汽车空调，近年来太阳能电池业务盈利加速，成为公司新主业。公司从硅业入手，重点打造完整的、技术先进的太阳能光伏产业链。公司控股的上海太阳能科技有限公司在国内太阳能领域研发和生产均处领先地位，成为国内主要的太阳能电池组件及系统供应商之一。

航天军工、军工改制的公司介绍

公司是我国大型纲结构、成套机械工程制造基地，具有建设部颁发的钢结构专业承包一级资质，收入和利润主要来自于钢结构业务。公司以大型钢结构工程、重型港口机械、特种压力容器等三大拳头产品为主导。

拥有设计制造我国第一台万吨水压机、第一座导弹发射架、第一台过江和地铁用隧道盾构掘进机等众多国内“第一”。公司作为我国唯一生产大型液化气船船用液罐的企业，已具有并掌握当代世界上最先进的船用液化气液罐的生产制造技术。

船用液罐产品已成系列，并正在积极转化为陆用产品。作为中国未来第一造船基地——“中船长兴造船基地”的核心配套加工中心，公司将成为具有相当国际竞争优势的综合大型钢结构及装备制造企业。

人工智能（AI）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，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。

在1955的时候，香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。

这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们所采用的思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。

1956年，作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功。

但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后，人工智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。

在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。

别的科学家在努力开发系统时，右图这位科学家作出了一项重大的贡献，他创建了表处理语言LISP，直到许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。

扩展资料：

一、信息技术简介

信息技术（Information Technology，缩写IT），是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。

它也常被称为信息和通信技术（Information and Communications Technology, ICT）。主要包括传感技术、计算机与智能技术、通信技术和控制技术。

二、社会功能

信息技术在全球的广泛使用，不仅深刻地影响着经济结构与经济效率，而且作为先进生产力的代表，对社会文化和精神文明产生着深刻的影响。

信息技术已引起传统教育方式发生着深刻变化。计算机仿真技术、多媒体技术、虚拟现实技术和远程教育技术以及信息载体的多样性，使学习者可以克服时空障碍，更加主动地安排自己的学习时间和速度。

特别是借助于互联网的远程教育，将开辟出通达全球的知识传播通道，实现不同地区的学习者、传授者之间的互相对话和交流，不仅可望大大提高教育的效率，而且给学习者提供一个宽松的内容丰富的学习环境。远程教育的发展将在传统的教育领域引发一场革命，并促使人类知识水平的普遍提高。

互联网已经成为科学研究和技术开发不可缺少的工具。互联网拥有的600多个大型图书馆、400多个文献库和100万个信息源，成为科研人员可以随时进入并从中获取最新科技动态的信息宝库，大大节约查阅文献的时间和费用。

信息网络为各种思想文化的传播，提供了更加便捷的渠道，大量的信息通过网络渗入到社会各个角落，成为当今文化传播的重要手段。

参考资料：

百度百科－信息技术

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。
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

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。

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，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。