人工智能Artificial Intelligence，简称AI是一门跨学科的技术科学，旨在模拟延伸和扩展人的智能它不仅涵盖了计算机工程，还包括哲学数学经济学神经科学心理学控制论和语言学等多个领域哲学领域为人工智能提供了关于智能本质的理论基础，探讨了智能与意识的关系数学是人工智能的核心工具。

1 人工智能的核心思想是深度学习和深度网络2 深度网络的目标是寻找能够有效描述物理系统的描述子空间3 有效描述子空间意味着所使用的参数复杂度要低，与系统体积的多项式复杂度相当4 深度学习的目的是确定网络结构和参数，以便准确描述系统5 确定这些参数的方法主要是数据训练，也可以结合。

人工智能的学习和发展离不开坚实的数学基础高等数学线性代数概率论与数理统计随机过程以及离散数学等学科，不仅构成了处理智能问题的基本思想与方法，还为理解复杂算法提供了必要的工具现代人工智能技术的核心，大多建立在数学模型之上，因此，想要深入了解人工智能，必须掌握这些数学基础知识线性代数。

人工智能是研究使计算机模拟人的一些思维过程和智能行为人工智能的基础是什么人工智能学科研究的主要内容包括知识显示自动推理和检索方法机械学习和知识获得知识处理系统自然语言理解计算机视觉智能机器人自动程序设计等知识标识是人工智能的基本问题之一，无论是推理还是搜索方法密切相关常用的。

门槛一数学基础 我们应该了解过，无论对于大数据还是对于人工智能而言，其实核心就是数据，通过整理数据分析数据来实现的，所以数学成为了人工智能入门的必修课程！数学技术知识可以分为三大学科来学习1线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多2高数+概率。

人工智能需要学习的基础内容1认知与神经科学具体包括认知心理学神经科学基础人类的记忆与学习语言与思维计算神经工程等课程2人工智能伦理具体包括人工智能社会与人文，人工智能哲学基础与伦理等课程3科学和工程需要脑科学神经科学认知心理学信息科学等相关学科的配合4。