导读：很多朋友问到关于人工智能数学需要哪些的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能需要学哪些课程
人工智能专业主要以《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》；
《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉》等课程为主。
人工智能专业的培养方向
（一）人工智能基础理论研究相关方向，如：人工智能模型与理论、人工智能数学基础、优化理论学习方法、机器学习理论、脑科学及类脑智能等。
（二）人工智能共性技术相关研究方向，如：智能感知技术、计算机视觉、自然语言理解、智能控制与决策等。
（三）人工智能支撑技术研究方向，如：人工智能架构与系统、人工智能开发工具、人工智能框架和智能芯片等。
（四）人工智能应用技术相关研究方向，包括但不限于：智能制造、机器人、无人驾驶、智能网联汽车、智慧交通、智慧医疗、机器翻译和科学计算等，充分发挥人工智能对各个学科或领域的赋能作用，形成特色培养方向。
（五）人工智能与智能社会治理相关研究方向，如基于人工智能技术属性与社会属性紧密结合特征的人工智能伦理与治理，以及可信安全、公平性和隐私保护等方面相关技术方向。
以上内容参考 百度百科-人工智能
学习人工智能，需要什么数学基础？
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。
人工智能需要学习哪些课程？
在美国，单独开设AI的院校不多，一般是博士才会涉及AI的具体科研项目，硕士主要是修读相关课程。
核心课程
Artificial Intelligence 人工智能
Machine Learning 机器学习
Advanced Operating Systems 高级操作系统
Advanced Algorithm Design 高级算法设计
Computational Complexity 计算复杂性
Mathematical Analysis 数学分析
Advanced Computer Graphics 高级计算机图形
Advanced Computer Networks 高级计算机网络
就业方向参考
（1）搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向)
（2） 医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。
（3）计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等;还有一个大的方向是车牌识别;目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错;
（4）还有一些图像处理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。
另外，AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相对比较丰厚，所以很这个方向很有发展前途。
人工智能专业需要高数知识吗？
需要，从事人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，统计概率数学和随机过程，离散数学，数值分析。算法的积累是必要的：人工神经网络、支持向量机、遗传算法等；当然，在机器人定位环境的导航和映射等各个领域都有必要的算法，需要对slam进行研究；总之，许多算法需要时间来积累。至少要掌握一种编程语言：毕竟算法的实现还需要编程；一些基本的电学课程是必不可少的，如果你更进一步的材料。
人工智能的数学基础大概要学什么？
.top域名给你解答，从事人工智能，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。
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