❶ 什麼是AI，怎麼學AI,要學什麼
AI是Adobe Illustrator的文件擴展名，是一種矢量圖形文件格式。Adobe Illustrator是一種流行的基於矢量圖形的繪圖程序。AI格式是一個嚴格限制的，高度簡化的EPS子集。AI代表Adobe Illustrator。
在准備學習AI之前，可以先在網上學習一些基本的基礎理論知識，了解一下AI的界面以及工具欄等功能。簡單熟悉之後安裝好軟體，就是進入AI進行基本操作學習了，多練多看慢慢就能夠熟悉起來。熟悉軟體之後可以在網上找一些簡單的素材進行臨摹學習，也可以看一些網課進行學習鞏固。此外，要想真正學好AI的話，就要給自己制定好一個目標，並且堅持耐心下來進行學習，不要半途而廢。
❷ 人工智慧需要什麼基礎
人工智慧需要學習的基礎內容——1、認知與神經科學：具體包括認知心理學、神經科學基礎、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經工程等課程。2、人工智慧倫理：具體包括人工智慧、社會與人文，人工智慧哲學基礎與倫理等課程。3、科學和工程：需要腦科學、神經科學、認知心理學、信息科學等相關學科的配合。4、先進機器人學：具體包括先進機器人控制、認知機器人、機器人規劃與學習、仿生機器人等課程。5、人工智慧平台與工具：具體包括群體智能與自主系統、無人駕駛技術與系統實現、游戲設計與開發、計算機圖形學、虛擬現實與增強現實等課程。6、人工智慧核心：具體包括人工智慧的現代方法、問題表達與求解、人工智慧的現代方法、機器學習、自然語言處理、計算機視覺等課程。
人工智慧，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
❸ 浠涔堟槸浜哄伐鏅鴻兘(AI)
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❹ 人工智慧需要什麼基礎
人工智慧（AI）基礎：
1、核心三要素——算力、演算法、數據（三大基石）：
演算法、算力、數據作為人工智慧（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業中形成了不一樣的產業形態。隨著演算法的創新、算力的增強、數據資源的累積，傳統基礎設施將藉此東風實現智能化升級，並有望推動經濟發展全要素的智能化革新。讓人類社會從信息化進入智能化。
1）算力：
在AI技術當中，算力是演算法和數據的基礎設施，支撐著演算法和數據，進而影響著AI的發展，算力的大小代表著對數據處理能力的強弱。
（2）演算法：
演算法是AI的背後「推手」。
AI演算法是數據驅動型演算法，是AI的推動力量。
（3）數據：
在AI技術當中，數據相當於AI演算法的「飼料」。
機器學習中的監督學習和半監督學習都要用標注好的數據進行訓練，由此催生了大量數據標注公司，它們將處於未經處理的初級數據，轉換為機器可識別信息。只有經過大量的訓練，覆蓋盡可能多的各種場景才能得到一個良好的模型。
2、技術基礎：
（1）文藝復興後的人工神經網路。
人工神經網路是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。
（2）靠巨量數據運作的機器學習。
科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。
（3）人工智慧的重要應用：自然語言處理。
自然語言處理的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域里的其中一項重要分支。
自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：
其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式；
其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。