人工智慧是什麼學科
❶ 人工智慧屬於計算機哪個考研方向
為計算機科學方向。
人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。
計算機考研要求規定：
1、計算機科學與技術學科的初試科目調整後為4門，即政治理論、外國語、數學一和計算機學科專業基礎綜合，卷面滿分值分別為100分、100分、150分和150分。
2、計算機學科專業基礎綜合的考試內容包括：數據結構、計算機組成原理、操作系統和計算機網路，重點考查考生掌握相關基礎知識、基本理論和分析問題解決問題的能力。考試內容及試卷結構在考試大綱中確定。
3、計算機學科專業基礎綜合科目實行聯合命題，命題工作由全國學位與研究生教育學會工科委員會在教育部考試中心指導下組織實施，閱卷工作由省級招生考試機構統一組織，有關考務工作要求另行通知。
❷ 人工智慧研究內容有哪些（簡答題）
人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。
用來研究人工智慧的主要物質基礎以及能夠實現人工智慧技術平台的機器就是計算機，人工智慧的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外，人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。
(2)人工智慧是什麼學科擴展閱讀
智能模擬：機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應與辨證處理。
學科範疇：人工智慧是一門邊沿學科，屬於自然科學、社會科學、技術科學三向交叉學科。
涉及學科：哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，資訊理論，控制論，不定性論，仿生學，社會結構學與科學發展觀。
❸ 模式識別與智能系統這個學科屬於什麼類
模式識別與智能系統屬控制科學與工程的二級學科，以信息處理與模式識別的理論技術為核心，以數學方法與計算機為主要工具，研究對各種媒體信息進行處理、分類和理解的方法，並在此基礎上構造具有某些智能特性的系統。
1、學科研究范圍：模式識別，圖象處理與分析，計算機視覺，智能機器人，人工智慧，計算智能，信號處理。
2、課程設置：隨機過程與數理統計，矩陣論，優化理論，近世代數，數理邏輯，數字信號處理，圖象處理與分析，模式識別，計算機視覺，人工智慧，機器人學，計算智能，非線性理論（如分形、混沌等），控制理論，系統分析與決策，計算機網路理論等。
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控制科學與工程為一門研究控制的理論、方法、技術及其工程應用的學科。它是20世紀最重要的科學理論和成就之一，它的各階段的理論發展及技術進步都與生產和社會實踐需求密切相關。11世紀我國北宋時代發明的水運儀象台就體現了閉環控制的思想。
到18世紀，近代工業採用了蒸汽機調速器。但直到20世紀20年代逐步建立了以頻域法為主的經典控制理論並在工業中獲得成功應用，才開始形成一門新興的學科—控制科學與工程。此後，經典控制理論繼續發展並在工業中獲得了廣泛的應用。
在空間技術發展的推動下，50年代又出現了以狀態空間法為主的現代控制理論，並相繼發展了若干相對獨立的學科分支，使本學科的理論和研究方法更加豐富。60年代以來，隨著計算機技術的發展，許多新方法和技術進入工程化、產品化階段，顯著加快了工業技術更新的步伐。
在控制科學發展的過程中，模式識別和人工智慧與控制相結合的研究變得更加活躍；由於對大系統的研究和控制學科向社會、經濟系統的滲透，形成了系統工程學科。本學科的應用已經遍及工業、農業、交通、環境、軍事、生物、醫學、經濟、金融、人口和社會各個領域，從日常生活到社會經濟無不體現本學科的作用。
❹ 人工智慧的基礎學科是大學的專業選擇是
如果你高考剛畢業，那麼講的很深也沒有必要。
簡單來說，當代科學技術，都是用電和機械來模擬生物的行為的。比如汽車是模仿了四蹄動物，飛機是模仿了鳥的飛行。電視技術是模仿了生物的眼睛構造，計算機技術是模仿了大腦的構造。所以說每一個科學分支都是人工智慧的一個部分，而把全部分支合起來就是人工智慧。
所以你也現了，根本沒有人工智慧這個專業。真正的人工智慧都是不同領域的人合作的結果。
如果非要找一個入門專業，那麼可以選擇電子電氣一類的專業。因為現代電子技術的發展，特別是計算機技術，可以模擬很多現實情況，所以從這里入手也是可以。當然也有很多電子和醫學結合的專業，比如醫療器械。也可以學習。
在學習的時候，要注意積累數字語音處理和數字圖像處理的知識。在人工智慧的高度上，目前只有這兩個技術比較成熟。比如市場上的聲音識別和文字識別產品。
最後給你個小貼士，要想在人工智慧領域走的遠，高等數學一定要好。所有人工智慧必須要有完善的數學公式做基礎，否則別人根本不承認你做的是人工智慧。
但是數學是在是太枯燥了，所以你不一定要保證大一的時候數學成績很好，但是一定要在本科四年裡不停地復習數學，反反復復地看。當然研究生考試數學也很重要了。嘿嘿，加油啊。
❺ 請問人工智慧學院都有哪些專業
以南開大學為例，南開大學的人工智慧學院有自動化和智能科學與技術兩個專業。自動化專業是系統學科、控制學科和電工學科等多個學科的交叉型學科，是一個具有明顯特色和優勢的應用性工學學科，是我國從工業化跨入信息化社會的急需專業之一；智能科學與技術專業是面向前沿高科技、具有廣闊發展前景和巨大應用需求的新型專業，包括設計機器人技術、以新一代網路計算機為基礎的智能系統、微機電系統（MEMS）、新一代的人機系統技術等，是自動化工程、機電工程、計算機工程等工程學科的核心內容，工程性和實踐性很強。
人工智慧這兩年的發展受到了各行各業的重視，現在很多的行業已經出現了實際的應用，醫療、遠程家庭、工廠生產都有應用。此外，催生新的產業、新的職業，如機器人操作人員、數據科學家等，引導人類去做更有意義的工作，創造更多社會價值。
隨著各個行業加大研發的投入，在未來人工智慧的產業會得到更好的發展，而且在未來有可能會推動新一輪的經濟增長，這也是國家越來越重視人工智慧的原因。人工智慧的快速發展，不少相關的top域名都被注冊，對域名行業產生了比較大的影響。
目前，我國智能產業蓬勃發展，而智能類人才卻嚴重匱乏，據分析我國目前智能人才缺口超過500萬人，這嚴重製約了智能產業的進一步發展。另一方面，隨著技術的進一步成熟以及政府和產業界投入的日益增長，預計人工智慧產業在未來10年將進入高速增長期，從而對智能類人才提出了更為迫切的需求。考慮到專業人才培養周期較長，而人工智慧產業對於人才需求非常旺盛，預計人才缺口在相當長時間內難以彌補，而人才爭奪將成為智能產業的長期趨勢。
❻ 漲知識，人工智慧在大學是什麼學科
人工智慧在聯合大學，北郵 等學校專門有人工智慧課。它屬於計算機系。
人工智慧涵蓋范圍挺大，這個你可以有目的的去整理看看。
❼ 學人工智慧先要學什麼
都是零基礎入學的，這是人工智慧的所有課程，要是感興趣的話，可以了解一下：內
第一階段
前端開容發 Front-end Development
1、桌面支持與系統管理（計算機操作基礎Windows7）
2、Office辦公自動化
3、WEB前端設計與布局
4、javaScript特效編程
5、Jquery應用開發
第二階段
核心編程 Core Programming
1、Python核心編程
2、MySQL數據開發
3、Django 框架開發
4、Flask web框架
5、綜合項目應用開發
第三階段
爬蟲開發 Reptile Development
1、網路爬蟲開發
2、爬蟲項目實踐應用
3、機器學習演算法
4、Python人工智慧數據分析
5、python人工智慧高級開發
第四階段
人工智慧 PArtificial Intelligence
1、實訓一：WEB全棧開發
2、實訓二：人工智慧終極項目實戰
❽ 人工智慧涉及哪些學科
人工智慧是一個綜合學科，其本身又分為多個方面如神經網路、機器識別、機器視覺、機器人等。一個人想自學所有人工智慧方面並不是很容易的一件事。對於你想知道人工智慧在編程方面需要多深的要求。怎麼說好呢無論C++還是匯編他都是一門語言主要會靈活運用。大多機器人模擬都用的混合編程模式，也就是運用多種編程軟體及語言組合使用。之所以這樣是為了彌補語言間的不足。prolog在邏輯演繹方面比突出。C++在硬體介面及windos銜接方面比較突出，MATLAB在數學模型計算方面比較突出。如果單學人工智慧演算法的話prolog足以，如果想開發機器模擬程序的話VC++ MATLAB應該多學習點。下面是小編整理的相關書籍，僅供參考。
1.人工智慧演算法方面:《人工智慧及其應用》第三版、人工智慧與知識工程。。第一本感覺能簡單並且全面點。這類書其實很多可是大多內容都是重復的所以買一到兩本即可。
2.機器視覺演算法方面:《機器視覺演算法與應用》這本書講的大多都是工業化生產中機器視覺應用。從內容來說並不是很簡單，建議不要當入門教材來學習。
3.機器人方面：新版《機器人技術手冊》日譯的書。這本書由基礎到應用以及一些機器人實際問題上講述得很全面。強烈建議買一本。
二、學習人工智慧AI需要下列最基礎的知識：
1.需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。
2.需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之演算法很多需要時間的積累。
3.需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。
人工智慧一般要到研究生才會去學，本科也就是蜻蜓點水看看而已，畢竟需要的基礎課過於龐大。