RBF (Radial Basis Function)可以看作是一個高維空間中的曲面擬合(逼近)問題，學(xué)習(xí)是為了在多維空間中尋找一個能夠最佳匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)的曲面，然后來一批新的數(shù)據(jù)，用剛才訓(xùn)練的那個曲面來處理(比如分類、回歸)。RBF的本質(zhì)思想是反向傳播學(xué)習(xí)算法應(yīng)用遞歸技術(shù)，這種技術(shù)在統(tǒng)計學(xué)中被稱為隨機逼近。RBF里的basis function(徑向基函數(shù)里的基函數(shù))就是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱單元里提供了提供了一個函數(shù)集，該函數(shù)集在輸入模式（向量）擴展至隱空間時，為其構(gòu)建了一個任意的“基”。這個函數(shù)集中的函數(shù)就被稱為徑向基函數(shù)。
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如果對于輸入空間的某個局部區(qū)域只有少數(shù)幾個連接權(quán)值影響輸出，則該網(wǎng)絡(luò)稱為局部逼近網(wǎng)絡(luò)。常見的局部逼近網(wǎng)絡(luò)有RBF網(wǎng)絡(luò)、小腦模型（CMAC）網(wǎng)絡(luò)、B樣條網(wǎng)絡(luò)等。
徑向基函數(shù)解決插值問題
完全內(nèi)插法要求插值函數(shù)經(jīng)過每個樣本點，即。樣本點總共有P個。
RBF的方法是要選擇P個基函數(shù)，每個基函數(shù)對應(yīng)一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)，各基函數(shù)形式為，由于距離是徑向同性的，因此稱為徑向基函數(shù)。||X-Xp||表示差向量的模，或者叫2范數(shù)。
kde(kernel density estimation)是核密度估計。核的作用是根據(jù)離散采樣，估計連續(xù)密度分布。
如果原始采樣是《陰陽師》里的式神，那么kernel（核函數(shù)）就相當(dāng)于御魂。
假設(shè)現(xiàn)在有一系列離散變量X = [4, 5, 5, 6, 12, 14, 15, 15, 16, 17],可見5和15的概率密度應(yīng)該要高一些，但具體有多高呢？有沒有三四層樓那么高，有沒有華萊士高？如果要估計的是沒有出現(xiàn)過的3呢？這就要自己判斷了。
核函數(shù)就是給空間的每個離散點都套上一個連續(xù)分布。最簡單的核函數(shù)是Parzen窗，類似一個方波：
這時候單個離散點就可以變成區(qū)間，空間或者高維空間下的超立方，實質(zhì)上是進行了升維。
設(shè)h=4，則3的概率密度為：
(只有4對應(yīng)的核函數(shù)為1，其他皆為0)
kernel是非負實值對稱可積函數(shù)，表示為K，且一本滿足：
這樣才能保證cdf仍為1。
實際上應(yīng)用最多的是高斯核函數(shù)(Gaussian Kernel)，也就是標準正態(tài)分布。所謂核密度估計就是把所有離散點的核函數(shù)加起來，得到整體的概率密度分布。核密度估計在很多機器學(xué)習(xí)算法中都有應(yīng)用，比如K近鄰、K平均等。
在支持向量機里，也有“核”的概念，同樣也是給數(shù)據(jù)升維，最常用的還是高斯核函數(shù)，也叫徑向基函數(shù)(Radial Basis Funtion)。
seaborn.kdeplot內(nèi)置了多種kerne，總有一款適合你。
作為一名計算機專業(yè)的教育工作者，我來回答一下這個問題。
首先，人工智能專業(yè)屬于計算機大類專業(yè)之一，雖然是新興專業(yè)，但是由于當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的發(fā)展前景比較廣闊，同時一系列人工智能技術(shù)也進入到了落地應(yīng)用的階段，所以當(dāng)前人工智能專業(yè)也是熱點專業(yè)之一。
人工智能專業(yè)有三個特點，其一是多學(xué)科交叉，涉及到計算機、數(shù)學(xué)、控制學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、神經(jīng)學(xué)、語言學(xué)等諸多學(xué)科，因此整體的知識量還是比較大的，其二是學(xué)習(xí)難度較大，人工智能本身的知識體系尚處在完善當(dāng)中，很多領(lǐng)域還有待突破，其三是實踐場景要求高。
基于這三個特點，要想在本科階段有較好的學(xué)習(xí)效果，要有針對性的解決方案。針對于多學(xué)科交叉的情況，在大一期間一定要多做加法，尤其要重視編程語言的學(xué)習(xí)，基于編程語言來打開計算機技術(shù)大門，進而學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)，而機器學(xué)習(xí)則被稱為是打開人工智能技術(shù)大門的鑰匙。
其三是要重視為自己營造一個較好的交流和實踐場景，這對于學(xué)習(xí)效果有較大的影響，建議在大一、大二期間積極參加人工智能相關(guān)的課題組。在選擇課題組的時候，要考慮到自己的興趣愛好、課題周期、實踐資源等因素，從這個角度來看，學(xué)校的科研資源對于人工智能專業(yè)的同學(xué)有較大的影響。
如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以私信我！
很榮幸曾經(jīng)參加過一次江蘇省人工智能論壇，論壇上認真聆聽了行業(yè)大佬周志華教授的報告，受益匪淺，首先呢，如果你是在校大學(xué)生，想要以后從事人工智能專業(yè)相關(guān)工作，我這里給你分享下 南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京大學(xué)人工智能專業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關(guān)課程。
首先是基礎(chǔ)數(shù)學(xué)部分：
數(shù)學(xué)分析、高等數(shù)學(xué)、高等代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、最優(yōu)化方法、數(shù)理邏輯。
其次是學(xué)科基礎(chǔ)課程：
人工智能導(dǎo)引、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析、程序設(shè)計基礎(chǔ)、人工智能程序設(shè)計、機器學(xué)習(xí)導(dǎo)論、知識表示與處理、模式識別與計算機視覺、自然語言處理、數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計基礎(chǔ)、操作系統(tǒng)。
專業(yè)方向課程：
泛函分析、數(shù)字信號處理、高級機器學(xué)習(xí)、計算方法、控制理論方法、機器人學(xué)導(dǎo)論、多智能體系統(tǒng)、分布式與并行計算。
專業(yè)選修課課程：
數(shù)學(xué)建模、矩陣計算、隨機過程、組合數(shù)學(xué)。博弈論及其應(yīng)用、時間序列分析、編譯原理、隨機算法、數(shù)據(jù)庫概論。
這是南京大學(xué)人工智能學(xué)院本科生四年的課程安排，看起來課程非常多，但這是一個培養(yǎng)體系，現(xiàn)在國內(nèi)只有南京大學(xué)針對人工智能專業(yè)開設(shè)了如此系統(tǒng)的培養(yǎng)方案，專業(yè)涉及人工智能的各個領(lǐng)域方向。學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣愛好，選擇想要學(xué)習(xí)的領(lǐng)域方向。
如果你已經(jīng)畢業(yè)，想要轉(zhuǎn)行從事人工智能行業(yè)，那么下面這套課程可能比較適合你：
1.莫煩python教程（百度可搜）： 莫煩python有很多專欄，可以學(xué)習(xí)到python基礎(chǔ)、以及人工智能相關(guān)的軟件框架教程，包括相關(guān)人工智能相關(guān)的一些實戰(zhàn)小項目。
2.吳恩達機器學(xué)習(xí)（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能機器學(xué)習(xí)理論部分，非常適合零基礎(chǔ)的小白學(xué)習(xí)
3.吳恩達卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學(xué)習(xí)理論部分，非常適合零基礎(chǔ)的小白學(xué)習(xí)
4.李飛飛CS231n（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)理論，適合有一定基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者。
5.吳恩達cs229（blibli）： 人工智能深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)理論，適合有一定基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者。
這些基礎(chǔ)課程學(xué)會了，可能就算是跨入了半個門檻，當(dāng)然面試的時候還欠缺實戰(zhàn)經(jīng)驗，于是你可以去kaggle或者天池參加一些比賽，有了這些比賽經(jīng)驗，簡歷上也算是多了一塊實戰(zhàn)經(jīng)驗，增加了你的面試成功率。最后，不要參加什么培訓(xùn)機構(gòu)區(qū)培訓(xùn)，既花錢又學(xué)不到什么東西，最后畢業(yè)還會給你簡歷造假，得不償失，我給你推薦的這些課程絕對比市面上99.99%的培訓(xùn)機構(gòu)課程靠譜！
接下來文章會側(cè)重在以下幾方面
1、零基礎(chǔ)如何進行人工智能的自學(xué)（以找工作為目的），包括路徑規(guī)劃，怎么學(xué)等等。
2、我的個人感悟，關(guān)于轉(zhuǎn)行、工作、創(chuàng)業(yè)、希望能給大家一些啟發(fā)。
3、好的學(xué)習(xí)資源分享
先說一下個人背景，一本，經(jīng)濟學(xué)畢業(yè)，上學(xué)時從未學(xué)過編程。我這里指的零基礎(chǔ)指的是，沒有編程基礎(chǔ)、沒有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（數(shù)學(xué)需要一些基本的，如果沒有，后續(xù)也會幫助大家的）。
剛畢業(yè)第一年時，迷茫，不知道做什么。
第一階段：邊工作邊自學(xué)爬蟲，失敗
畢業(yè)一年后，覺得編程可能是自己想要的，所以開始自學(xué)編程。
最開始學(xué)的是爬蟲，python語言。每天學(xué)6個小時，一周五到六天。學(xué)了4個月后，去面了五六家企業(yè)，沒有成功。原因是爬蟲的知識夠，可是計算機的基礎(chǔ)太薄弱。什么算法、計算機網(wǎng)絡(luò)這些，統(tǒng)統(tǒng)沒學(xué)。因為我當(dāng)時是完全自學(xué)，沒有人帶，導(dǎo)致我也不知道要學(xué)這些。第一階段，失敗，說實話，有點氣餒，那可是每天沒日沒夜的學(xué)習(xí)啊，最后卻換來一場空?？墒巧钸€得繼續(xù)，怨天尤人有什么用。
第二階段：邊工作邊自學(xué)人工智能，成功
面試失敗后，考慮了要把編程基礎(chǔ)學(xué)一下再去面試，還是學(xué)點別的。我的決定是學(xué)人工智能，當(dāng)時對這個比較感興趣。好了，又是學(xué)了半年多，每天學(xué)6個小時，一周6天。從機器學(xué)習(xí)學(xué)到深度學(xué)習(xí)再學(xué)回機器學(xué)習(xí)。面試，成功地去公司從事機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)方面的基礎(chǔ)工作。不過實力肯定沒有那些編程出身，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計出身的人強，所以很多時候也是邊學(xué)邊做，打打雜。
其實我說的很簡單很輕松的樣子，但其中的艱辛只有自己是最清楚。所以我很希望通過我未來經(jīng)驗學(xué)習(xí)的分享，幫助大家少走一些彎路。
第三階段：自己干
現(xiàn)在，已從公司辭職，自己開發(fā)網(wǎng)站，做社群，開網(wǎng)店。就是覺得，其實編程也只是我的一個工具，這個人就是比較喜歡自己做點事情，編程挺累的，哈哈哈。如果大家有什么合作的好點子，也歡迎隨時來找我哦。
十問十答：
1、零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行學(xué)編程可以嗎？可以，要做好吃苦的準備。學(xué)習(xí)是個漫長的過程，你上班的話，能否保證一定時間的學(xué)習(xí)呢，這個是你要問自己的。我也是邊工作邊學(xué)習(xí)，不同的是，我工作很清閑，所以我基本可以在上班時間學(xué)習(xí)。如果你還在上學(xué)，恭喜你這是你最好的機會了。
2、該自學(xué)還是去培訓(xùn)班？我覺得自學(xué)就夠了，培訓(xùn)班真是又貴又水。這是我進過培訓(xùn)班的朋友告訴我的。其實你工作之后會發(fā)現(xiàn)，很多東西都是要自學(xué)的。如果你連自學(xué)都沒辦法自學(xué)的話，你又怎么能工作。而且，自學(xué)的效率會更高，當(dāng)然前提是路徑不能錯。
3、轉(zhuǎn)行編程，就業(yè)率怎么樣？說實話，如果你不是編程出身的，要轉(zhuǎn)行編程其實是比較難的，畢竟人家4年的正統(tǒng)學(xué)習(xí)不是白學(xué)的。但這不意味著就沒辦法。找準目標，規(guī)劃好路徑，學(xué)習(xí)最必要的知識，這樣就有機會。但是，請做好學(xué)完仍找不到工作的心理準備。
4、最理想的自學(xué)環(huán)境是怎么樣的？清晰的學(xué)習(xí)路徑+自學(xué)+交流討論的環(huán)境+有人指導(dǎo)
5、人工智能零基礎(chǔ)可以學(xué)嗎？可以，但是比一般轉(zhuǎn)行編程的要難，因為要自學(xué)的東西更多，要求的門檻也會更高。這個后續(xù)會著重講到。
6、學(xué)人工智能需要數(shù)學(xué)嗎？不要因為數(shù)學(xué)而望而切步，數(shù)學(xué)是需要的，但沒有要求的高不可攀，通過必要的學(xué)習(xí)，是可以達到入門水準的。
7、以前沒接觸過編程，怎么辦？可以學(xué)習(xí)python，這真的是一門對零基礎(chǔ)的人來說很友好的語言了，其他的我不懂。
8、一般轉(zhuǎn)行編程的周期要多久？按我跟我周邊朋友的經(jīng)驗來看。一周5-6天，一天6小時學(xué)習(xí)時間，4-7個月，這應(yīng)該是比較正常的。
9、我是怎么堅持下來的？期間有很多次想要放棄，有的時候是真的看不懂，也沒人教，純自學(xué)，安裝個工具有什么時候就要安裝半天，不多說，都是淚啊。你的欲望有多強烈，就能有多堅持。
10、現(xiàn)在學(xué)編程還來得及嗎？永遠都來得及，學(xué)編程不一定是為了好工作，它更是一個全新的世界，你會發(fā)現(xiàn)很多對自己有幫助的東西。就算以后你不做這個，我相信這個學(xué)習(xí)的過程也會有所收獲。
這是我之后會寫的文章的大概目錄，大家可以參考一下。
以下系列是暫定的，一篇文章可能會寫成好幾篇。這個系列不僅僅以學(xué)習(xí)為目的，目的是為了達到機器學(xué)習(xí)的工作入門標準。并不簡單，但努力就有可能。網(wǎng)上的教程我看了很多，路徑大部分都沒有錯。只是我覺得第一，太貴，明明網(wǎng)上有很多免費的更好的資源。第二，練習(xí)的量遠遠不夠達到能去找工作的標準。
目錄：
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（1）：機器學(xué)習(xí)的最佳學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃（親身經(jīng)驗）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（2）：機器學(xué)習(xí)的知識準備（數(shù)學(xué)與python，附學(xué)習(xí)資源）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（3）：機器學(xué)習(xí)的知識準備（數(shù)學(xué)篇詳解）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（4）：機器學(xué)習(xí)的知識準備（python篇詳解）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（5）：機器學(xué)習(xí)的理論學(xué)習(xí)規(guī)劃（附資源）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（6）：深度學(xué)習(xí)的理論學(xué)習(xí)規(guī)劃（附資源）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（7）：機器學(xué)習(xí)的實戰(zhàn)操作（附資源和代碼）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（8）：深度學(xué)習(xí)的實戰(zhàn)操作（附資源和代碼）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（9）：找工作篇，需加強的部分（類似數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法）
最后，我希望我能給大家樹立一些信心。不管你現(xiàn)在處于什么水平，只要肯努力，什么都有可能的。
首先我們需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，如：高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學(xué)等等。很多人可能要問，我學(xué)習(xí)人工智能為什么要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)呢？二者看似毫不相干，實則不然。線性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)學(xué)科目，這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)能讓我們在學(xué)習(xí)人工智能的時候事半功倍。
1、學(xué)習(xí)并掌握一些數(shù)學(xué)知識
高等數(shù)學(xué)是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，一切理工科都需要這個打底，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識別此類跟數(shù)據(jù)打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎(chǔ)
線性代數(shù)很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數(shù)據(jù)，你需要用線性代數(shù)來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎(chǔ)
概率論、數(shù)理統(tǒng)計、隨機過程更是少不了，涉及數(shù)據(jù)的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變量順理成章，相關(guān)理論、方法、模型非常豐富。很多機器學(xué)習(xí)的算法都是建立在概率論和統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。
再就是優(yōu)化理論與算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現(xiàn)成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優(yōu)化將是你的GPS為你指路
有以上這些知識打底，就可以開拔了，針對具體應(yīng)用再補充相關(guān)的知識與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數(shù)值計算、圖論、拓撲，更理論一點的還有實/復(fù)分析、測度論，偏工程類一點的還有信號處理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
2、掌握經(jīng)典機器學(xué)習(xí)理論和算法
如果有時間可以為自己建立一個機器學(xué)習(xí)的知識圖譜，并爭取掌握每一個經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)理論和算法，我簡單地總結(jié)如下：
1) 回歸算法：常見的回歸算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；
2) 基于實例的算法：常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；
3) 基于正則化方法：常見的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）；
4) 決策樹學(xué)習(xí)：常見的算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest）， 多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）；
5) 基于貝葉斯方法：常見算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；
6) 基于核的算法：常見的算法包括支持向量機（SupportVector Machine， SVM）， 徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；
7) 聚類算法：常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；
8) 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：常見算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；
9) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；
10) 深度學(xué)習(xí)：常見的深度學(xué)習(xí)算法包括：受限波爾茲曼機（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）；
11) 降低維度的算法：常見的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（ProjectionPursuit）等；
12) 集成算法：常見的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（GradientBoosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。
3、掌握一種編程工具，比如Python
一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制臺就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個里面最低的。
4、了解行業(yè)最新動態(tài)和研究成果，比如各大牛的經(jīng)典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。
5、買一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智能相關(guān)的項目。
6、選擇自己感興趣或者工作相關(guān)的一個領(lǐng)域深入下去
人工智能有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智能領(lǐng)域的大牛，有所成就。
再回答第二個問題，人工智能到底是不是一項技術(shù)？
根據(jù)百度百科給的定義，人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的還能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
百度百科關(guān)于人工智能的定義詳解中說道：人工智能是計算機的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。
綜上，從定義上講，人工智能是一項技術(shù)。
希望能幫到你。
人工智能需要學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容包括：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課學(xué)科基礎(chǔ)課，包括程序設(shè)計基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、人工智能導(dǎo)論、計算機原理、 數(shù)字電路 、系統(tǒng)控制等；專業(yè)選修課，比如 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、深度學(xué)習(xí)以及認知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計算金融、計算生物學(xué)、計算語言學(xué)等交叉課程。
一、人工智能專業(yè)學(xué)什么
1.認知與神經(jīng)科學(xué)課程群
具體課程：認知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)、人類的記憶與學(xué)習(xí)、語言與思維、計算神經(jīng)工程
2.人工智能倫理課程群
具體課程：《人工智能、 社會 與人文》、《人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理》
3.科學(xué)和工程課程群
新一代人工智能的發(fā)展需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認知心理學(xué)、信息科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的實驗科學(xué)家和理論科學(xué)家的共同努力，尋找人工智能的突破點，同時必須要以嚴謹?shù)膽B(tài)度進行科學(xué)研究，讓人工智能學(xué)科走在正確、 健康 的發(fā)展道路上。
4.先進機器人學(xué)課程群
具體課程：《先進機器人控制》、《認知機器人》、,《機器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)》、《仿生機器人》
5.人工智能平臺與工具課程群
具體課程：《群體智能與自主系統(tǒng)》《無人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實現(xiàn)》《 游戲 設(shè)計與開發(fā)》《計算機圖形學(xué)》《虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實》。
6.人工智能核心課程群
具體課程：《人工智能的現(xiàn)代方法I》《問題表達與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》《機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等》。
二、人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標及要求
以培養(yǎng)掌握人工智能理論與工程技術(shù)的專門人才為目標，學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的理論和方法、深度學(xué)習(xí)框架、工具與實踐平臺、自然語言處理技術(shù)、語音處理與識別技術(shù)、視覺智能處理技術(shù)、國際人工智能專業(yè)領(lǐng)域最前沿的理論方法，培養(yǎng)人工智能專業(yè)技能和素養(yǎng)，構(gòu)建解決科研和實際工程問題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺。
探索 實踐適合中國高等人工智能人才培養(yǎng)的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法，培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才。
三、人工智能專業(yè)簡介
人工智能專業(yè)是中國高校人計劃設(shè)立的專業(yè)，旨在培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才，推動人工智能一級學(xué)科建設(shè)。2018年4月，教育部在研究制定《高等學(xué)校引領(lǐng)人工智能創(chuàng)新行動計劃》，并研究設(shè)立人工智能專業(yè)，進一步完善中國高校人工智能學(xué)科體系。2019年3月，教育部印發(fā)了《教育部關(guān)于公布2018年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》，根據(jù)通知，全國共有35所高校獲首批「人工智能」新專業(yè)建設(shè)資格。
2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果，“人工智能”專業(yè)成為熱門。
人工智能是一個綜合學(xué)科，其本身涉及很多方面，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器識別、機器視覺、機器人等，因此，我們想要學(xué)好整個人工智能是很不容易的。
首先我們需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，如：高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學(xué)等等。很多人可能要問，我學(xué)習(xí)人工智能為什么要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)呢？二者看似毫不相干，實則不然。線性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)學(xué)科目，這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)能讓我們在學(xué)習(xí)人工智能的時候事半功倍。
然后我們需要的就是對算法的累積，比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。人工智能的本身還是通過算法對生活中的事物進行計算模擬，最后做出相應(yīng)操作的一種智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以說是不可或缺的一部分。
最后需要掌握和學(xué)習(xí)的就是編程語言，畢竟算法的實現(xiàn)還是需要編程的，推薦學(xué)習(xí)的有Java以及Python。如果以后想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，就學(xué)習(xí)Java，而Python可以說是學(xué)習(xí)人工智能所必須要掌握的一門編程語言。當(dāng)然，只掌握一門編程語言是不夠的，因為大多數(shù)機器人的仿真都是采用的混合編程模式，即采用多種編程軟件及語言組合使用，在人工智能方面一般使用的較多的有匯編和C++，此外還有MATLAB、VC++等，總之一句話，編程是必不可少的一項技能，需要我們花費大量時間和精力去掌握。
人工智能現(xiàn)在發(fā)展得越來越快速，這得益于計算機科學(xué)的飛速發(fā)展?？梢灶A(yù)料到，在未來，我們的生活中將隨處可見人工智能的產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品能為我們的生活帶來很大的便利，而人工智能行業(yè)的未來發(fā)展前景也是十分光明的。所以，選擇人工智能行業(yè)不會錯，但正如文章開頭所說，想入行，需要我們下足功夫，全面掌握這個行業(yè)所需要的技能才行。
，首先呢，如果你是在校大學(xué)生，想要以后從事人工智能專業(yè)相關(guān)工作，我這里給你分享下 南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京大學(xué)人工智能專業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關(guān)課程。
首先是基礎(chǔ)數(shù)學(xué)部分：
人工智能亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。通過醫(yī)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、機器人學(xué)及統(tǒng)計學(xué)等的進步，有些預(yù)測則認為人類的無數(shù)職業(yè)也逐漸被人工智能取代。
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