不是道你e68a84e8a2ad3231313335323631343130323136353331333264643235是从哪个角度来问。
现在的人工智能主流方向已经不在“智能”而在“学习”，就是不研究似人化的思想而做些实用的模式识别功能类的日夏养花网基础理论及应用。如语音识别、图像识别、各种基于数据分类模式的诊断或检测。以拟人化智能为目的的人工智能已经因为没有实质性进展或可行方向而杯具很多年，连人工经验模拟的卖家系统也几乎淡出研究领域了。刚想到前些年有网站的聊天机器人，这类东西算是自然语言理解和合成的基础应用，倒是比较名副其实。
所以你如果是要学习真正的仿人化人工智能，电影里机器人那样的能听会说有思维能力。。。先干点别的工作吧，你儿子孙子将来上大学也许有可能学到点有意义的东西。

如果你是指工业机器人，那个是机械自动化类的专业，从制造到应用主要需要机械、液压、控制、电机、传感器、计算几何方面的知识。此类产品目前就是按预编程快速工作的机械臂，洗车生产流水线上到处都是，纪录片或新闻里常能看到。但这个东西跟智能八杆子打不着。

唯一叫机器人又跟智能沾点边的是现在学生类竞赛项目中的智能小车和智能足球。这些东西你有兴趣可以在学校里参加相关活动团体，好点的学校会有教师专门组织。但这些领域的技术大致相当于游戏中的致胜策略，非常具体和特定，跟理解现实的仿人智能还是差遥远的距离。

所以如果在学校选专业或研究方向，可以机械臂，还算新，中国制造业发达应该也有应用前景。

如果是个人学着当爱好，建议不如学学心理学，成熟而且对现实还有点意义。

学习人工智能的需要有很强的逻辑思维才可以哦！所以你建议你可以去IT其实专业像大数据、云计算、网络营销等都是可以的
来这里看看

怎么说呢，你问这个问题，首先应该掌握的是大学数学，然后是高级语言，然后你就不需要别人告诉你怎么做了……如果你现在还是个小学生高中生的话，就好好学习，先考上大学，读个计算机相关的专业，其他的情况我只能呵呵了

哥 你想多了我想说 日夏养花网人工只能功能有限,国外的都没有说很好的更别说国内了,硬件 系统语言 都是 问题

硬件设计、软件编程和计算机推理逻辑等，比较困难。

基本不会。来AI最重要的是算法自，可以用任何语言实现，但考虑到效率问题，目前核心算法都是c/c++实现的，外围则用哪种语言的都有。至于数据库，看你用到什么规模，一般学术实验型的基本不用数据库，各种形式的数据都有；http://www.rixia.cc大公司的一般是类似hadoop之类的架构（因为数据太大了，目前流行的关系型数据库处理起来很吃力）。

数据库肯定要用,汇编可以不用,用C就可以

这是人工智能的的全部课程，要是感兴趣的话可以了解一下：
第一阶段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理（计算机操作基础Windows7）
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发

第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发

第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发

第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一：WEB全栈开发
2、实训二：人工智能终极项目实战

人工智能涉及的学科比日夏养花网较多,生活中的方方面面都有人工智能的实际应用, 主要涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学等学科研究范畴 :自然语www.rixia.cc言处理，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定行的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法 模糊集理论等

建议学下本科在去看研究生课程 磨刀不误砍柴工啊！基础打牢了就不会是天书了！
参考书：
《人工智能技术导论》（第二版），廉师友，西安电子科技大学出版社，2002.1；
《人工智能导论》，林尧瑞、马少平，清华大学出版社，2000.1；
《人工智能基础》，邵军力、张景、魏长华，电子工业出版社，2000.3。

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

离散数学 算法与数据结构等，逻辑谓词表示法以及经典逻辑推理都是跟离散数学基础有关的，不确定性推理中很多就是数学基础咯，关于搜索的部分可以先学习算法。

我给你推荐清华大学出版社刚推出的两本新书：《人工智能概论》和《人工智能导论》（廉师友编著），其最大特点是易读易懂，易教易学。