文章目录：
人工智能都学习哪些方面的知识？
高等数学
微积分基础、多元函数微分学、线性代数、概率论、数理统计、最优化理论、信息论、形式逻辑
编程算法
逻辑回归算法
Softmax回归算法
SVM支持向量计算法
SMO优化法
机器学习
深度学习
深度学习
语言处理
数据挖掘
关于人工智能的问题
应用人工智能系统只是AGI的有限版本。
尽管许多人认为，人工智能的技术水平仍然远远落后于人类的智力。人工智能，即AGI，一直是所有人工智能科学家的研发动力，从图灵到今天。在某种程度上类似于炼金术，对AGI复制和超越人类智能的永恒追求已经导致了许多技术的应用和科学突破。AGI帮助我们理解了人类和自然智慧的各个方面，因此，我们建立了有效的算法，这些算法受到我们的追求更加高效计算能力和学习模型的启发。
然而，当涉及到人工智能的实际应用时，人工智能实践者并不一定局限于人类决策、学习和解决问题的纯模型。相反，为了解决问题和实现可接受的性能，AI实践者通常会做构建实际系统所需的事情。例如，深度学习系统的算法突破的核心是一种叫做反向传播的技术。然而，这种技术并不是大脑建立世界模型的方式。这就引出了下一个误解：一刀切的人工智能解决方案。
一个常见的误解是，人工智能可以用来解决所有的问题，也就是说，人工智能的发展已经达到了一个水平，小规模的“人工智能”可以让我们解决不同的问题。我甚至听过有人认为，从一个问题到另一个问题会使人工智能系统变得更聪明，就好像同一个人工智能系统同时解决了两个问题一样。现实情况则大不相同：人工智能系统需要进行工程设计，这需要巨量的计算和编程，并且需要经过专门培训的模型才能应用于一个问题。虽然类似的任务，特别是涉及感知世界的任务(例如，语音识别、图像或视频处理)，现在有了一个可用参考模型库，但这些模型需要专门设计以满足部署要求，而且可能无法开箱即用。此外，人工智能系统很少是人工智能解决方案的唯一组成部分.它通常需要许多定制的古典编程组件，以加强一个或多个人工智能技术在一个系统中使用。是的，有许多不同的人工智能技术，单独使用或与其他解决方案混合使用，因此：人工智能和深度学习是一样的
我们认为人工神经网络(ANS)这个词真的很酷。直到，但是，它缺乏规模化的应用。现在这些问题大部分已经解决了，我们已经通过将人工神经网络重新命名为“深度学习”。深度学习或深度网络是一个规模很大的网络，“深度”指的不是深度思考，而是指我们现在可以负担得起的隐藏层的数量(以前最多只有几层，现在可以是几百层)。深度学习用于从标记数据集生成模型。深度学习方法中的“学习”指的是模型的生成，而不是当新的数据可用时，模型能够实时地学习。深度学习模型的“学习”阶段实际上发生在离线状态下，需要多次迭代，时间和过程都很紧张，而且很难并行化。
近年来，深度学习模型在线学习应用中得到了广泛的应用。这种系统中的在线学习是通过不同的人工智能技术来实现的，比如强化学习，或在线神经进化。这类系统的一个局限性是，只有在离线学习期间才能最大限度地实践到应用领域，才能实现深度学习模式的贡献。一旦生成模型，它将保持静态，这方面的一个很好的例子是电子商务应用程序-电子商务网站上的季节性变化或短期销售将需要一个深入的学习模式才能离线，并对销售项目或新库存进行再培训。然而，现在有了这样的平台利用进化算法对网站进行优化，不再需要大量的历史数据，而是利用神经进化，根据网站当前的环境，实时地对网站进行调整。
大型的、不平衡的数据集可能具有欺骗性，特别是当它们只部分捕获与该领域最相关的数据时。此外，在许多领域，历史数据可能很快变得无关紧要。例如，在纽约证券交易所的高频交易中，最近的数据比2001年以前的数据具有更大的相关性和价值，而2001年以前的数据还没有被采纳。
最后，我经常遇到一个普遍的误解：
如果一个系统解决了我们认为需要智能的问题，那就意味着它正在使用人工智能。
这是一个有点哲学的性质，它确实取决于你对智力的定义。事实上，图灵的定义并不能反驳这一点。然而，就主流人工智能而言，一个完全设计的系统，比如不使用任何人工智能技术的自动驾驶汽车，并不被认为是人工智能系统。如果系统的行为不是引擎盖下使用的人工智能技术的紧急行为的结果，那么如果程序员从头到尾以确定性和工程化的方式编写代码，那么系统就不被认为是基于人工智能的系统，即使它看起来好像是人工智能。
AI为更美好的未来铺平了道路。尽管人们对人工智能有着普遍的误解，但正确的假设是，人工智能将继续存在，而且确实是通向未来的窗口。AI还有很长的路要走，它在将来会被用来解决所有的问题，并被工业化广泛的使用。人工智能的下一个重大步骤是使其具有创造性和适应性，同时，强大到足以超过人类建立模型的能力。
你需要了解的人工智能的知识
人类为什么聪明？就是因为人类遇到了新事物就会不断的探索，然后发现其规律，从而为人类提供越来越多有益的帮助，这就是人类聪明的原因。而人工智能的出现也引发了人类的思考，在这篇文章中我们就两个关于人工智能的问题给大家一一解答。
1.人工智能的底层运作基础是什么？
现阶段的人工智能有很多的成品，比如AlphaGo，以及汽车自动驾驶技术，其实不管是什么技术，其中都有一个特别关键的点，那就是在程序都写入了自主学习的功能，通过把现有的人们所掌握的知识和经验集成到程序中，它可以自主进行运算。其运算过程是：当我们发出一个指令之后，人工智能先来解析这个指令到底是什么，然后根据预设好的程序来判断该请求如何去实现这个指令操作。从成熟的智能家居产品来看，类似于窗帘升降、室内空气温湿度调节、开关灯等动作都可以很好的去执行，另外对于空调、热水器、燃气灶、扫地机器人等都可以通过传感器加智能操作的方式来智能操控，只是现在的识别率比较低。虽然现在的人工智能依然还是处于最初级的水平，但越来越成熟的人工智能正在变为现实。所以人工智能低层运作基础就是自主学习功能。
2.人工智能的威胁论来源于什么？
简单来说，人工智能威胁论来源于对未知事物的恐慌。可以说目前的人工智能还处在很低级的探索阶段，更多的功能还需要不断的投入试验研究，未来的机器能否自行进行运算、系统更新、自我学习对于现今的人类来说是不可预知的，但科学狂人已经在做并取得了一定的科研成果，他们还在探索，并且会一直探索下去，人工智能也是如此。有没有威胁只有做出来才知道，这是现代人普遍具有的世界观。但不少人担心的是一旦将人工智能做出来了就没有回旋的余地，脱离了人们的掌控，那个时候人类还有话语权吗？这就是人们对于未知时代的恐慌。
我们在这篇文章中给大家解答了两个关于人工智能的问题，这两个问题的结论就是人工智能低层运作基础是自主学习功能，以及人工智能威胁论来源于对未知事物的恐慌。希望这篇文章能够帮助到大家理解和熟知人工智能。
智能的问题给大家一一解答。1.人工智能的底层运作基础是什么？现阶段的人工智能有很多的成品，比如AlphaGo，以及汽车自动驾驶技术，其实不管是什么技术，其中都有一个特别关键的点，那就是在程序都写入了自主学习的功能，通过把现有的人们所掌握的知识和经
工智能的实际应用时，人工智能实践者并不一定局限于人类决策、学习和解决问题的纯模型。相反，为了解决问题和实现可接受的性能，AI实践者通常会做构建实际系统所需的事情。例如，深度学习系统的算法突破的核心是一种叫做反向传播的技术。然而，这种技术并不是大脑建立世界
灵到今天。在某种程度上类似于炼金术，对AGI复制和超越人类智能的永恒追求已经导致了许多技术的应用和科学突破。AGI帮助我们理解了人类和自然智慧的各个方面，因此，我们建立了有效的算法，这些算法受到我们的追求更加高效计算能力和学习模型的启发。然而，当涉及到人