人工智能是什么编写的?人工智能是如何设计的?

内容与进度安排

1． 内容及要求

①　利用numpy库中的多项式处理函数，计算函数f(x)=x5+2×3+1 当x=2和x=5时的值，并输出f(x)的一阶导数和二阶导数。

②　利用matplotlib库中的pyplot模块，绘制x在【10，10】取值区间上的f(x)函数、一阶导数和二阶导数的图形，要求：

（A）绘制三个子图，分别放置上述的三个图形。

（B）第一个子图区域，标题为Polynomial，使用红色实线绘制。

（C）第二个子图区域，标题为First Derivative，使用蓝色虚线绘制。

（D）第三个子图区域，标题为Second Derivative，使用绿色实心圆点绘制。

①　读取文件python考试成绩和学生档案。

②　使用merge(),以学号或姓名将两个文件合并，生成一个新的DataFrame对象students。

③　在将学生总评成绩按照由低到高进行排序，新增一列数据“排名”。

④　根据姓名对成绩进行分组，输出男生、女生的平均成绩，和男女生的最高分。

⑤　画出总评成绩的箱线图。

①　分析文本“水浒.txt”，分词并统计有实质意义的词频（跟内容息息相关）。

②　将《水浒》中的高频词制作成词云。

③　分析每一章节的“喜怒哀乐”走向。

④　分析水浒中36天罡的人物社交关系网络。

人工智能编程语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。

人工智能编程语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。

事实上，现在已经有多种对应于各种不同知识表示方式的人工智能编程语言。按所对应的知识表示方式不同。大体上可以区分为以下几类:

1.对应于产生式规则知识表示的语言。例如，由美国卡耐基·梅农大学的C·L·福基（C.L.Forgy）等人于1 977年开发的OPS(official production system)，当时’就用它来为DEC公司开发了一个解决VAX计算机系统配置问题的专家系统X1/XCON。

2.对应于逻辑公式知识表示的语言。一种已广为应用的逻辑语言就是PROLOG。它是1 970年由法国马塞大学的 A.柯迈豪埃(Alain Colmerauer)所开发的。

3.对应于框架或语义网知识表示的语言。这是一类所谓“面向对象”的(object-oriented)语言。其中一个有代表性的语种就是Smalltalk。它是在1980年首创，后来发展了好几个版本，通常以发布的年份来标记，例如，第1个版本叫Smalltalk-80等等。

4.对应于函数知识表示或函数式程序设计风格的语言。首先是由计算机科学家J.巴科斯(J. Backus)在1978年发表的一篇获图灵奖的著名论文中提出。这篇论文的题目就叫做：“程序设计能够摆脱诺依曼风格吗?程序的函数风格及其代数”。它提出的函数式编程语言，虽然在理论上很完美，而且建立在坚实的数学基础之上，但是在常规计算机上很难实现。倒是早在20世纪50年代末、60年代初美国麻省理工学院的约翰·麦卡锡等人首先开发的列表处理语言LISP（LISt Processing）迄今仍然广泛用于编写人工智能应用程序，特别是用于开发专家系统。函数语言在解释执行机制上的特点是递归地由最内层向外层归约（reduction），而每次归约都是把一个函数“作用”，于它的变元而得出函数值的过程。所以又称这类语言为“作用式”（applicative）语言。

人工智能编程语言有一个共同的特点，那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的；它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此，用这些语言编写的程序，在现代计算机环境中，无论是解释或编译执行，往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时，将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量)，使系统性能下降到难以容忍的地步。

人工智能主要学习Python相关的编程。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于人工智能、科学计算和统计、后端开发、网络爬虫等领域。

Python语法简单，功能多样，是开发人员最喜爱的AI开发编程语言之一。ython非常便携，可以在Linux，Windows等多平台上使用。另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，面向过程和函数式编程风格。

扩展资料：

人工智能专业主干课程：

1、认知与神经科学课程群

具体课程：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。

2、人工智能伦理课程群

具体课程：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》。

3、科学和工程课程群

新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、健康的发展道路上。

4、先进机器人学课程群

具体课程：《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》。

5、人工智能平台与工具课程群

具体课程：《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》。

6、人工智能核心课程群

具体课程：《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》。

参考资料：百度百科-Python、百度百科-人工智能

人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上：

首先你需要数学基础：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；

其次需要算法的积累：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，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；

1、从基础学科来分析

人工智能主要得学习数学，计算机，算法，心理学，统计学，概率学。当然这些主要是基础的。要想深造还得涉猎更多的垂直行业，比如社会学领域的人工智能就离不开社科，经济学领域的人工智能离不开财经等等。

2、人工智能的方向

§机器学习

§深度学习

§模式识别

§计算机视觉

等等。不展开了，自己百度。

3、人工智能前景广阔

人工智能已经列入国家中长期发展规划。未来，不对，现在人工智能已经或正在渗入生产生活的方方面面。

目前人工智能专业的学习内容有： 机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）从上面的专业课程内容来看，需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的。

从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

学习人工智能前要具备三个部分的基础知识，具体包括数学基础、英语基础和编程技术。下面详细剖析每部分的要求。

第一点数学基础

作为计算机科学的一个分支，人工智能的本质还是处理的数据信息，所以数学的基础知识是必备的。

主要掌握的数学知识包括如下内容:

线性代数（向量）和概率论

高等数学（微积分、矩阵等）

离散数学（集合论等）

统计学（聚类分析、回归分析、分布等）

算法相关（人工神经网络、决策树、分层聚类等）

第二点英语基础

因为目前人工智能行业在国外发展的也比较好，很多技术文献资料都是外文的，如果想在这个方面有所成绩，就必须能够读懂英语资料。虽然英语水平不一定要达到四六级，但是要具备计算机英语基础，以后再慢慢学习专业的名词术语。

第三点编程技术

想学好人工智能，需要具备基础的编程能力，现在主流的JAVA/Python语都是要求掌握的，尤其Python语言在人工智能、网络爬虫、桌面界面开发、科学计算和统计方面都有广泛应用。

①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。

②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等

补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。

人工智能用的比较多的语言有：Python、JAVA 和相关语言、C/C++、JavaScript、R语言。

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。有的还会需要了解域名比如com、top等等。

2018年已经是大数据和人工智能时代，这意味海量数据亟待程序化。而想要占领未来制高点，编程就是你绝对绕不过去的一项必学技能！过去，编程可能只是计算机行业才需要的技能。但现在，编程已经成为金融、数学、物理等行业的基本工具，而未来，编程完全有可能成为所有脑力劳动者的基础技能。

可以毫不夸张地估计，在未来几十年中，我们将见证人工智能蔓延到所有领域。离开人工智能，我们将无法做任何事。就像处在当先的互联网+的时代，不会使用电脑上网，你可能都会寸步难行，在未来的人工智能+的时代，不掌握数学和编程，谈何就业？

但还是会有人说程序员的工作太苦太累，是“人傻钱多身体不好”的代名词，事实真的是这样吗？程序员的真实生活是怎么样的？

1. 发展迅猛，更可翻身成高管

常有程序员被指“没有发展前景，只能在背后默默编程，成不了高层”，然而看看这些大佬的出身，有没有觉得脸有点疼？

校招趋之若鹜的BAT 3家公司的老板有2个是技术出身；微软的比尔盖茨，13岁学习编程；Facebook的扎克伯格，10岁学习编程；Google人工智能AlphaGo的创始人德米什哈萨比斯，8岁开始学习编程……

编程学习乃大势所趋，如果你现在不重视编程，以后就会错失成为某领域领头人的机会，还有可能被机器人取代……

2. 程序员薪水高

传说中的程序员都有着编不完的程、吃不完的外卖，然而见证了下图统计的程序员调查报告，你就知道自己之前对于程序员的看法有多么地偏执！

程序员年薪情况（数据来源于程序员客栈

普遍认为，程序员是一份高薪的职业。本次调查显示，年薪5w以下的程序员仅占6.2%，工作年限只有1- 2 年；大多数程序员年薪在9-30w，平均月薪达到1w以上，相比于其他行业已算是高薪；年薪 40 万以上平均年龄为 36 岁。

3. 程序员市场供不应求

在互联网圈子里，有一句话流传甚广：得人工智能者得天下。人工智能人才到底有多稀缺？打开某知名招聘网站，搜索“人工智能”后会出现数以百计的招聘岗位，极具诱惑力的薪酬让人眼前一亮。以人工智能算法工程师为例，该职位提供给大学毕业生的入门月薪少则2万，多则年薪百万。

全球AI领域技术人才分布地图

这种供需不平衡的现象不仅在中国有，在美国硅谷亦是如此。李开复去年曾公开透露，“在硅谷，做深度学习的人工智能博士生，现在一毕业就能拿到年薪200万到300万美元的录用通知，三大公司(谷歌、Facebook和微软)甚至都在用高到不合理的价钱挖人。”