导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关ai人工智能靠什么资源的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能需要什么基础？
人工智能需要什么基础？
人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，你要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云，毕竟人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科，如果你对人工智能感兴趣，那欢迎到百度的人工智能吧做客，那里有对人工智能丰富而深刻的讨论。
需要必备的知识有: 1、线性代数：如何将研究对象形式化？ 2、概率论：如何描述统计规律？ 3、数理统计：如何以小见大？ 4、最优化理论： 如何找到最优解？ 5、信息论：如何定量度量不确定性？ 6、形式逻辑：如何实现抽象推理？ 7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介: 1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 2、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。 人工智能涉及的学科: 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。
1.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。
2. 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成。入门最基本的的知识是:机器学习、机械原理、计算机原理、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。
人工智能三大要素有哪些
人工智能产业技术的：算法、计算能力、信息大数据融合，成为人工智能发展最基本、最基础的基本三要素。
收集的大量数据，数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素;
落实在产品应用上，算法可表现为：视频结构化(对视频数据的识别、分类、提取和分析)、生物识别(人脸、虹膜、指纹、人脸识别等)、物体特征识别(不同物体识别，不同物体代表性物体识别，如：车牌识别系统)等几大类。
互联网时代大数据迎来爆发式增长，全球的数据总量都飞快的增长，数据高速积累的同时现有算力根本无法匹配。
传统架构基础硬件的计算力也不能满足大量增长的多数据信息计算的同时，更无法满足人工智能相关的高性能计算需求，多PU硬件组合+强大的多功能并行处理计算能力，成为当下人工智能必备的基本平台。
数据总量飞速的增长、积累的同时，信息数据的收集、整理与融合成为了人工智能深度学习和算法升级与服务应用落地的根本，大数据与融合计算成为了人工智能发展必然的关键。
扩展资料：
人工智能需要从大量数据中进行学习，丰富的数据集是其中非常重要的因素，丰富的数据积累，给深度学习创造更加丰富的数据训练集，是人工智能算法与深度学习训练必备的、不可或缺的良好的基础。
像战胜人类的 AlphaGo，其学习过程的核心数据是来自互联网的3000万例棋谱，而这些数据的积累是历经了十多年互联网行业的发展成铸就的。可见，所有基于深度学习算法的人工智能，均需具备深厚的数据信息资源和专项数据积累，才能取得AI服务应用的突破性进展。
离开了基础数据，机器的智慧仿生是不可能实现的。广东傲智在公司成立前，就已经具备行业应用强大深厚的大数据方面的基础数据信息，这也是广东傲智能在算法深度开发、深度学习和计算力平台研发方面发展迅速又有AI针对性的核心竞争力。
参考资料：百度百科——人工智能
人工智能起源运用了哪些资源?
人工智能起源运用了哪些资源？包括计算机技术，网络技术，芯片技术，还有电子元器件，最新技术，还有数据，大数据技术，等等，好多最新技术
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于ai人工智能靠什么资源的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～