游戲編程中的人工智能，計算機專業(yè)的學生需要學習哪些知識游戲編程中的人工智能，在游戲開發(fā)中，你可能會遇到計算機專業(yè)的學生需要學習哪些知識類似的問題，可以參考如下：

游戲編程中的人工智能，計算機專業(yè)的學生需要學習哪些知識？

計算機專業(yè)，涵蓋了太多內容，講一下本人吧，學的是軟件開發(fā)，學習各種編程語言，還需要學習，網頁前臺頁面，和后臺管理系統(tǒng)，和平常使用電腦沒什么區(qū)別，但是使用的編程軟件，可能很多人都沒有聽說過，區(qū)別主要是你使用電腦做做的事情有所不同，使用的方法都是用鼠標鍵盤操作。

希望我的回答對你有所幫助，你也可以到我的主頁看一看，說不定有你喜歡的訊息，可以隨手點個關注哦，謝謝

人工智能到底有多厲害？

1.什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence）：它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。1956年由約翰.麥卡錫首次提出，當時的定義為“制造智能機器的科學與工程”。人工智能目的就是讓機器能夠像人一樣思考，讓機器擁有智能。時至今日，人工智能的內涵已經大大擴展，是一門交叉學科。

2.人工智能的層次結構

基礎設施層：回顧人工智能發(fā)展史，每次基礎設施的發(fā)展都顯著地推動了算法層和技術層的演進。從20世紀70年代的計算機的興起，80年代計算機的普及，90年代計算機運算速度和存儲量的增加，互聯網興起帶來的電子化，均產生了較大的推動作用。到21世紀，大規(guī)模集群的出現，大數據的積累，GPU與異構/低功耗芯片興起帶來的運算力的提升，促成了深度學習的誕生，點燃了人工智能的爆**潮，其中海量的訓練數據是人工智能發(fā)展的重要燃料。

算法層：機器學習是指利用算法使計算機能夠像人一樣從數據中挖掘出信息，而深度學習作為機器學習的一個子集，相比于其他學習方法，使用了更多的參數、模型也更復雜，從而使得模型對數據的理解更加深入也更加智能。

計算機視覺：計算機視覺的歷史可以追溯到1966年，人工智能學家Minsky在給學生布置的作業(yè)中，要求學生通過編寫一個程序讓計算機告訴我們它通過攝像頭看到了什么，這也被認為是計算機視覺最早的任務描述。計算機視覺借鑒了人類看東西的方法，即“三維重構”與“先驗知識庫”。計算機視覺除了在比較成熟的安防領域外，也應用于金融領域的人臉識別身份驗證、電商領域的商品拍照搜索、醫(yī)療領域的智能影像診斷、機器人/無人車上作為視覺輸入系統(tǒng)等。

語音處理：讓機器學會“聽”和“說”，實現與人類的無障礙交流一直是人工智能、人機交互領域的一大夢想。1920年生產的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的語音識別器，第一個真正基于語音識別系統(tǒng)出現在1952年，AT&T貝爾實驗室開發(fā)的Audrey的語音識別系統(tǒng)，能夠識別10個英文數字，正確率高達98%。比如Apple Siri，Echo等。

自然語言處理：人類的日常社會活動中，語言交流是不同個體間信息交換和溝通的重要途徑。對機器而言，能否自然的與人類進行交流、理解人類表達的意思并作出合適的回應，被認為是衡量其智能程度的一個重要參照。

規(guī)劃決策系統(tǒng)：人工智能規(guī)劃決策系統(tǒng)的發(fā)展，一度是以棋類游戲為載體的。比如，AlphaGo戰(zhàn)勝李世石，Master對頂級選手取得60連勝，機器人，無人車。

3. 人工智能應用場景

3.1. 語音處理

? 語音處理主要是自動且準確的轉錄人類的語音。一個完整的語音處理系統(tǒng)，包括前端的信號處理、中間的語音語義識別和對話管理以及后期的語音合成。

– 前端處理：說話人聲檢測，回聲消除，喚醒詞識別，麥克風陣列處理，語音增強等。

– 語音識別：特征提取，模型自適應，聲學模型，語言模型，動態(tài)解碼等。

– 語義識別和對話管理：更多屬于自然語言處理的范疇。

– 語音合成：文本分析、語言學分析、音長估算、發(fā)音參數估計等。

? 應用：包括醫(yī)療聽寫、語音書寫、電腦系統(tǒng)聲控、電話客服等。

? 未來：真正做到像正常人類一樣，與他人流暢溝通，自由交流，還有待時日。

3.2. 計算機視覺

? 計算機視覺指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力，包含圖像處理、識別檢測、分析理解等技術。

– 圖像處理：去噪聲、去模糊、超分辨率處理、濾鏡處理等。

– 圖像識別：過程包括圖像預處理、圖像分割、特征提取、判斷匹配，可以用來處理分類、定位、檢測、分割問題等。

– 圖像理解：本質是圖像與文本間的交互，可用來執(zhí)行基于文本的圖像搜索、圖像描述生成、圖像問答等。

? 應用：

– 醫(yī)療成像分析被用來提高疾病的預測、診斷和治療。

– 在安防及監(jiān)控領域被用來指認嫌疑人。

– 在購物方面，消費者現在可以用智能手機拍攝下產品以獲得更多信息。

? 未來：計算機視覺有望進入自主理解、分析決策的高級階段，真正賦予機器“看”的能力，在無人車、智能家居等場景發(fā)揮更大的價值。

3.3. 自然語言處理

? 自然語言處理的幾個核心環(huán)節(jié)：知識的獲取與表達、自然語言理解、自然語言生成等，也相應出現了知識圖譜、對話管理、機器翻譯等研究方向。

– 知識圖譜：基于語義層面對知識進行組織后得到的結構化結果。

– 對話管理：包含閑聊、問答、任務驅動型對話。

– 機器翻譯：由傳統(tǒng)的PBMT方法到Google的GNMT，流暢度與正確率大幅提升。

? 應用：搜索引擎、對話機器人、機器翻譯、甚至高考機器人、辦公智能秘書。

4. AI、機器學習、深度學習的關系

4.1. 人工智能四要素

1） 數據

如今這個時代，無時無刻不在產生大數據。移動設備、廉價的照相機、無處不在的傳感器等等積累的數據。這些數據形式多樣化，大部分都是非結構化數據。如果需要為人工智能算法所用，就需要進行大量的預處理過程。

2） 算法

主流的算法主要分為傳統(tǒng)的機器學習算法和神經網絡算法。神經網絡算法快速發(fā)展，近年來因為深度學習的發(fā)展到了高潮。

3） 算力

人工智能的發(fā)展對算力提出了更高的要求。以下是各種芯片的計算能力對比。其中GPU領先其他芯片在人工智能領域中用的最廣泛。GPU和CPU都擅長浮點計算，一般來說，GPU做浮點計算的能力是CPU的10倍左右。

另外深度學習加速框架通過在GPU之上進行優(yōu)化，再次提升了GPU的計算性能，有利于加速神經網絡的計算。如：cuDNN具有可定制的數據布局，支持四維張量的靈活維度排序，跨步和子區(qū)域，用作所有例程的輸入和輸出。在卷積神經網絡的卷積運算中實現了矩陣運算，同時減少了內存，大大提升了神經網絡的性能。

4） 場景

人工智能經典的應用場景包括：

用戶畫像分析基于信用評分的風險控制欺詐檢測智能投顧智能審核智能客服機器人機器翻譯人臉識別

4.2. 三者關系簡述

人工智能：是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。

機器學習：專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。是人工智能的核心研究領域之一，任何一個沒有學習能力的系統(tǒng)都很難被認為是一個真正的智能系統(tǒng)。

深度學習：源于人工神經網絡的研究，含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。

本科數學專業(yè)與計算機專業(yè)選哪個比較好呢？

人工智能和數學領域有著非常密切的聯系，讓我們來進行論述和探討。

一、數學與人工智能

人工智能是一個交叉學科，應用的領域也非常廣闊。不同的應用領域所要求的數學背景知識也不盡相同。但是線性代數、概率論、微積分和統(tǒng)計學是人工智能用于表述的“語言”。學習數學知識將有助于深入理解底層算法機制，便于開發(fā)新算法。

線性代數是描述深度學習算法的基礎也是核心。它通過矩陣表示法來實現深度學習方法，將待處理的非結構化數據都轉換成離散的矩陣或向量形式。比如一張圖像可以表示為按順序排列的像素數組形式，聲音數據可以表示為向量形式，神經網絡就是無數的矩陣運算和非線性變換的結合。大家都知道，概率論與統(tǒng)計學可以用來研究數據分布與如何處理數據。深度學習算法所做的絕大多數事情就是預測，預測源于不確定性，而概率論與統(tǒng)計就是討論不確定性的學科。另外，微積分是數學分析的基礎。

二、AI在數學界的作用

人工智能最大的優(yōu)勢，在于可以幫助人們尋找出人類思維不易發(fā)現的聯系，也就是幫助人類尋找“直覺”。現在的AI，已經可以通過一定的算法，分析大量數據間存在的關系以及規(guī)律，從而幫助發(fā)現一些新的猜想。一旦在AI的幫助下找到新的猜想，接下來數學家們就要對這些新猜想，進行深層次地推演和證明。那些被證明為“真”的猜想，最終將會作為定理為人類直接應用。目前，AI已經可以提供一個強大的框架，在有大量數據或難以利用經典方法研究的數學領域中，發(fā)現了不少有趣且可以獲得論證的猜想。

數學在人工智能領域中發(fā)揮著重要的作用。如神經網絡中的所有參數都被存儲在矩陣中；線性代數使矩陣運算變得更加快捷簡便，尤其是在GPU上訓練模型時，因為GPU可以并行地以向量和矩陣運算。圖像在計算中被表示為按序排列的像素數組。視頻游戲使用龐大的矩陣來產生令人炫目的游戲體驗。在機器翻譯中，如何檢測你輸入的語言種類會用到概率論的相關知識。一種簡單的方法就是把你輸入的詞或句子進行分解，計算各語言模型的概率，然后概率最高的是最后確定的語言模型。另外，用神經網絡進行圖像分類，網絡的輸出是衡量分類結果可信程度的概率值，即分類的置信度，我們選擇置信度最高的作為圖像分類結果。而混合高斯模型、隱馬爾科夫模型等傳統(tǒng)語音處理模型都是以概率論為基礎的。

三、AI未來對數學界產生的顛覆性影響

就像計算機對于數學的發(fā)展造成了一系列影響，不同程度的“人工智能”在當下已經與數學有所交融，在未來也可能以各種方式起到顛覆性的作用。如能夠將簡單重復的計算工作交給計算機，使得“數值解”成為“解析解”的一大補充，也使一部分解析表達式 （例如級數）在理論分析之外有了更多的應用。

由于強大算力的介入，以迭代、大規(guī)模計算等等為基礎的算法不再僅存在于理論之中，而是在優(yōu)化、求解等方面有了更大的實用價值。這從思維方式上改變了數學的研究，不僅提供了更多的工具來解決問題，也豐富了計算數學等領域的研究內容。

人工智能的介入使得“將簡單重復的推理和驗證工作交給計算機”成為可能。即使是這些非常弱意義下的“人工智能”也能夠進一步改變數學研究的方式。例如通過人工推導限制討論的情況數目，再通過機器逐一驗證來完成證明。

一方面，人工智能為我們提供了便利。另一方面，人工智能也可以通過數據來學習和了解人類。人工智能浪潮催生了一批以人工智能算法為驅動的互聯網公司。我們身處一個巨變的時代，毋庸置疑，人工智能已經成為科技前沿之一，將給許多行業(yè)帶來顛覆性的影響。基于數據的人工智能和基于模型的數學方法，兩者有機結合，既能推動人工智能的進步，也促進了數學研究的創(chuàng)新。隨著“人工智能”的能力提升和應用推廣，其他領域的數學研究也會獲得一定的幫助，甚至在新工具的幫助下取得前所未有的成果。例如一些將討論情況數目限制到小范圍或者積累成果已經足夠豐富的猜想，其證明可以通過機器來打通最后一步。

綜上所述，AI在數學界有著舉足輕重的地位，很多人工智能應用都需要數學的相關知識來支撐。同時，AI也會在未來會對數學界產生深遠和顛覆性的影響。

本文分享自華為云社區(qū)《【云駐共創(chuàng)】AI在數學界有哪些作用？未來對數學界會有哪些顛覆性影響？》，作者： 龍騰九州 。

以上就是關于游戲編程中的人工智能和計算機專業(yè)的學生需要學習哪些知識的相關問題解答，希望對你有所幫助。