1樓：手機使用者
vhdl，verilog hdl，還有就是如果程式對時序要求不很嚴格的地方可以用system c,這個比硬體專描述語言簡單。硬體的內部結構，基本就不屬用考慮啦！不然怎叫做可程式設計邏輯器件呢！
他的硬體和軟體是分開的，也就使得設計人員從一開始就被個個具體的器件所限制，也即從頂層開始設計，這比傳統的從底層開始設計好多了。所以說編的程式跟具體硬體內部結構沒有很大的關係。
利用這個vhdl就可以在可程式設計邏輯器件上寫上你的人工智慧演算法了。
人工智慧ai和機器人開發需要學習什麼程式語言和技術
2樓：氦氪雲智慧家居
由於人工智慧復
類的程式設計問題
通制常比一般的程式設計問題難度要高很多，針對人工智慧領域設計的語言也有不少， 比如說prolog ， 這是一個建立在邏輯推理上的程式語言，通常用於處理比較複雜的邏輯推理問題，而邏輯推理問題通常看上去都比較智慧。
至於人工智慧機器人，本質上不過是這倆種技術的結合。從機器的角度來說， 它通常不過是一臺長的很像人類的機器而已。但是從另一方面來說，理想中的人工智慧機器人應該具備諸如人臉識別，語音識別，邏輯推理，問題等功能，從這個角度看的話，它就是一臺執行著人工智慧程式的人形電腦而已，至於實現這些功能的程式語言，和在伺服器上實現這些功能的語言沒有任何差別。
現在的人工智慧機器人都有哪些功能
3樓：四川新華
目前的人工智慧水平，還不足以支援作戰這麼複雜的任務，空軍稍好些，也只是偵查，加油等簡單任務，複雜的空戰還做不到 更為關鍵的是，目前的計算機，從基礎層面上說，還是電子訊號作為物理傳輸的，在電磁脈衝彈馬上要量產的今天，是很脆弱的，只能用全遮蔽來保護自己，這樣，需要每一個戰鬥單元，都有強大的計算機，這個，從成本上，從技術上，從體積上都不能接受
4樓：匿名使用者
舉個例子吧,智慧客服系統,它到底有多智慧呢?先看它有什麼前沿技術,如:意圖識別、多輪會話、上下文理解、知識庫智慧學習等等
1 意圖識別:基於前沿神經網路技術，在億萬級資料集上訓練得到的意圖識別模型 能夠自動抽取使用者問句中的時間、地點、人名等關鍵性資訊，自動識別同一意思的不同問法，正確理解使用者的意圖
2 多輪會話:使用者只需要在後臺繪製業務邏輯，即可自主定製多輪會話,流暢的互動效果，支援對接業務介面、一次性輸入多個資訊、中途打斷、修改等複雜邏輯
3 知識庫智慧學習:通過聚類演算法，從聊天記錄中自動學習，生成知識庫，降低人工編寫知識點的成本。通過智慧清理，自動檢測處理知識庫中的異常問和相似問，提高機器人準確率。
4 自動記錄上下文資訊:機器人在聊天過程中，自動記錄上下文資訊。當使用者再詢問該資訊相關的其它問題時，自動補全已記錄資訊，給出更準確的答案，使機器人互動更加自然順暢
5 機器人協同:集團型客戶可以按部門、業務等需求建立不同的機器人，來服務不同渠道的使用者。機器人與機器人之間共享基礎知識庫，部門間可以分工協作共同維護知識庫
6 海量的行業知識庫:具有閒聊、百科、金融、電商、家電類通用知識庫
5樓：匿名使用者
比如語音客服機器人，它能替代人工幫助企業去做些重複繁瑣的銷售工作和客服工作，助力企業提升效率，降低人工和管理成本。
6樓：上帝的給予
我們公司現在在用的智慧**機器人，也是人工智慧的一種表現形式。它是一款可以主動外呼的**機器人，可以人聲自然應答，主動向客戶介紹產品，代替人工坐席，完成外呼工作，實現意向客戶的開發，這樣，我銷售人員就可以把更多的精力放在意向客戶身上，能夠大大提高銷售業績。這也算是人工智慧機器人的一種功能體現吧。
自學人工智慧需要學那些專業知識
7樓：加米穀大資料科技
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。數學基礎知識蘊含著處理智慧問題的基本思想與方法，也是理解複雜演算法的必備要素。今天的種種人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智慧，首先要掌握必備的數學基礎知識。
線性代數將研究物件形式化，概率論描述統計規律。
需要演算法的積累：
人工神經網路，支援向量機，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。
需要掌握至少一門程式語言：
比如c語言，matlab之類。畢竟演算法的實現還是要程式設計的；如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。
8樓：七叔之家
首先你需要數學基礎：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
其次需要演算法的積累：人工神經網路，支援向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如你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；
然後，需要掌握至少一門程式語言，畢竟演算法的實現還是要程式設計的；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。
9樓：潛水的潛水員啊
一、人工智慧是一個綜合學科，如樓上所說。而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程式設計方面需要多深的要求。怎麼說好呢無論c++還是彙編他都是一門語言主要會靈活運用。大多機器人**都用的混合程式設計模式，也就是運用多種程式設計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**程式的話vc++ matlab應該多學習點。對於你想買什麼書學習。我只能對我看過的書給你介紹一下，你再自己酌量一下。
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。
這兩本感覺買一本就可以了。第一本感覺能簡單並且全面點。這類書其實很多可是。
大多內容都是重複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，可能這是我當初在噹噹網裡找到唯一一本比較全面實用的機器人方面的書。
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，支援向量機，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.需要掌握至少一門程式語言，畢竟演算法的實現還是要程式設計的；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。
10樓：春流婉轉繞芳甸
1.認知與神經科學課程群
具體課程：認知心理學、神經科學基礎、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經工程
2.人工智慧倫理課程群
具體課程：《人工智慧、社會與人文》、《人工智慧哲學基礎與倫理》
3.科學和工程課程群
新一代人工智慧的發展需要腦科學、神經科學、認知心理學、資訊科學等相關學科的實驗科學家和理論科學家的共同努力，尋找人工智慧的突破點，同時必須要以嚴謹的態度進行科學研究，讓人工智慧學科走在正確、健康的發展道路上。
4.先進機器人學課程群
具體課程：《先進機器人控制》、《認知機器人》、,《機器人規劃與學習》、《仿生機器人》
5.人工智慧平臺與工具課程群
具體課程：《群體智慧與自主系統》《無人駕駛技術與系統實現》《遊戲設計與開發》《計算機圖形學》《虛擬現實與增強現實》……
6.人工智慧核心課程群
具體課程：《人工智慧的現代方法i》《問題表達與求解》、《人工智慧的現代方法ii》《機器學習、自然語言處理、計算機視覺等》……
11樓：聖聖西
有一定的事實證明，python語言更適合初學者，python語言並不會讓初學者感到晦澀，它突破了傳統程式語言入門困難的語法屏障，初學者在學習python的同時，還能夠鍛鍊自己的邏輯思維，同時python也是入門人工智慧的首選語言。
學習程式設計並非那麼容易，有的人可能看完了python語法覺得特別簡單，但再往後看就懵了，因為到後期發現並不能學以致用，理論結合專案才是學好一門程式語言的關鍵。選擇一套新手的教程非常不易，根據自己的實際需要實地瞭解，可以先看我的追答介紹，再選擇適合自己的。
12樓：匿名使用者
看你走應用路線，還是基礎研究了
在我國大部分目前都是人工智慧應用，數學基本會一點皮毛，知道概念就好
13樓：匿名使用者
人工智慧是一個綜合學科，如樓上所說。而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程式設計方面需要多深的要求。怎麼說好呢無論c++還是彙編他都是一門語言主要會靈活運用。大多機器人**都用的混合程式設計模式，也就是運用多種程式設計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**程式的話vc++ matlab應該多學習點。對於你想買什麼書學習。我只能對我看過的書給你介紹一下，你再自己酌量一下。
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。這兩本感覺買一本就可以了~第一本感覺能簡單並且全面點。
這類書其實很多可是。大多內容都是重複的所以買一到兩本即可。
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。
機器人方面：新版《機器人技術手冊》日譯的書，可能這是我當初在噹噹網裡找到唯一一本比較全面實用的機器人方面的書。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。
我本身其實也是自己研究。如果有說的不全面的地方請見諒。
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