想学人工智能需要哪些基础呢？

人工智能当前的核心技术热点是“深度学习”，而典型的技术应用包括智能语音语义，知识图谱，计算机视觉，自动驾驶以太坊智能合约。下面分别垃圾讲讲这两个方面。

人工智能，机器学习和深度学习首先，人工智能是通过机器学习来实现的以太坊智能合约。非人工智能状态下，我们对计算机输入一组数据，它会根据固定的算法进行计算输出一个结果，而机器学习的算法则不同，它会输出给你一个算法模型，让计算机拥有了自动判断的能力，这就是人工智能。

举个不太恰当的比喻，如果把普通计算看成是手工业，那么人工智能就是计算机界的自动化产业，而机器学习就是计算机界的工业革命以太坊智能合约。

而“深度学习”就是机器学习的一个子集，是超越之前“神经网络研究”的一种机器学习方式，最大的特点是由机器自己来设计输入样本的特征，全过程完全自动化，而这种方式得益于海量数据的产生，来保证其自动设计的准确性以太坊智能合约。

人工智能典型的技术应用1. 智能语音语义：包括语音识别，自然语言处理，语音合成，机器翻译等技术，涉及到的学科包括计算机，认知科学，语音学，信息论等以太坊智能合约。

2. 知识图谱：即描述各个事物之间的关系，通过大量的结构化和非结构化的数据，将各类事物和实体联系在一起以太坊智能合约。比如智能搜索，智能推荐，智能问答等方面的应用。

3. 计算机视觉：通过摄像头感知和理解影像，例如我们现在使用的人脸识别，图像识别，文字识别，还有体感运动，包括机器人和无人车的定位导航功能等以太坊智能合约。

4. 无人驾驶和机器人：让汽车或者机器人具备自动执行命令的功能，二者拥有同样的基本原理，感知-认知-决策-控制-执行以太坊智能合约。例如让汽车从A走到B，要先通过雷达或者传感器感知到自己的位置和周围环境，然后要认知到自身所处的情况和目标，根据这些信息决策出一条路线，控制自己的硬件进行导航，然后执行行驶任务。而这里的智能决策又涉及到博弈论和运筹学的知识。

因此以太坊智能合约，广义上讲人工智能的基础，实际上覆盖了几乎所有的现代科学和技术，任何相关领域的学科和人才都可以从不同的角度切入行业，但是它的基础学科环境是“大数据”和“深度学习”