ai軟件總結(jié)(學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí))

1.學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí)

需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線(xiàn)性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問(wèn)題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。

線(xiàn)性代數(shù)將研究對(duì)象形式化，概率論描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律。需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法；當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時(shí)間的積累。

需要掌握至少一門(mén)編程語(yǔ)言，比如C語(yǔ)言，MATLAB之類(lèi)。畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話(huà)，一些電類(lèi)基礎(chǔ)課必不可少。

拓展資料：人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類(lèi)智慧的“容器”。

人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。

人工智能是一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜工作。

但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國(guó)媒體十大流行語(yǔ)”。

參考資料：百度百科—人工智能：計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。

2.學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí)

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭(zhēng)議性也不大。有時(shí)我們會(huì)要考慮什么是人力所能及制造的，或著人自身的智能程度有沒(méi)有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來(lái)說(shuō)，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

關(guān)于什么是“智能”，就問(wèn)題多多了。這涉及到其它諸如意識(shí)（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無(wú)意識(shí)的思維（unconscious_mind）等等問(wèn)題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀(guān)點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對(duì)人的智能本身的研究。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。

人工智能目前在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用--機(jī)器視覺(jué)：指紋識(shí)別，人臉識(shí)別，視網(wǎng)膜識(shí)別，虹膜識(shí)別，掌紋識(shí)別，專(zhuān)家系統(tǒng)等。

人工智能（Artificial Intelligence）是研究解釋和模擬人類(lèi)智能、智能行為及其規(guī)律的一門(mén)學(xué)科。其主要任務(wù)是建立智能信息處理理論，進(jìn)而設(shè)計(jì)可以展現(xiàn)某些近似于人類(lèi)智能行為的計(jì)算系統(tǒng)。AI作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支和計(jì)算機(jī)應(yīng)用的一個(gè)廣闊的新領(lǐng)域，它同原子能技術(shù)，空間技術(shù)一起被稱(chēng)為20世紀(jì)三大尖端科技。

人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。

知識(shí)表示是人工智能的基本問(wèn)題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識(shí)表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。

常識(shí)，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來(lái)表達(dá)常識(shí)和處理常識(shí)的。

問(wèn)題求解中的自動(dòng)推理是知識(shí)的使用過(guò)程，由于有多種知識(shí)表示方法，相應(yīng)地有多種推理方法。推理過(guò)程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識(shí)處理的需要，近幾年來(lái)提出了多種非演澤的推理方法，如連接機(jī)制推理、類(lèi)比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。

搜索是人工智能的一種問(wèn)題求解方法，搜索策略決定著問(wèn)題求解的一個(gè)推理步驟中知識(shí)被使用的優(yōu)先關(guān)系?？煞譃闊o(wú)信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識(shí)常由啟發(fā)式函數(shù)來(lái)表示，啟發(fā)式知識(shí)利用得越充分，求解問(wèn)題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開(kāi)始注意那些具有百萬(wàn)節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問(wèn)題。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識(shí)表示意義下獲取新知識(shí)的過(guò)程，按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。

知識(shí)處理系統(tǒng)主要由知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)組成。知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)系統(tǒng)所需要的知識(shí)，當(dāng)知識(shí)量較大而又有多種表示方法時(shí)，知識(shí)的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問(wèn)題求解時(shí)，規(guī)定使用知識(shí)的基本方法和策略，推理過(guò)程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)或采用黑板機(jī)制。如果在知識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)的是某一領(lǐng)域（如醫(yī)療診斷）的專(zhuān)家知識(shí)，則這樣的知識(shí)系統(tǒng)稱(chēng)為專(zhuān)家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問(wèn)題的求解需要，單一的專(zhuān)家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時(shí)知識(shí)共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問(wèn)題。

人工智能是人類(lèi)設(shè)計(jì)創(chuàng)造出來(lái)的，它們的存在無(wú)疑為人類(lèi)現(xiàn)在和將來(lái)的生活工作效率等等都是很大的幫助，其實(shí)一種事物是否有害，是看用它的是什么樣的人，出于什么目的，要是用的得當(dāng)，以為人類(lèi)造福為福祉，那就是有利的。

但可能對(duì)人的就業(yè)要求會(huì)更高，也可能使得一部分人的工作因?yàn)楸蝗斯ぶ荒芴娲斐墒聵I(yè)。

3.人工智能ai技術(shù)的基礎(chǔ)是什么

你好，人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)比較寬泛，包括數(shù)學(xué)、物理、哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)、信息論、控制論、決定論和不確定性原理等等一系列理工學(xué)科，學(xué)習(xí)人工智能需要的時(shí)間非常漫長(zhǎng)，估計(jì)這輩子搭進(jìn)去也就玩兒個(gè)概念吧。

不過(guò)游戲中的AI就比較簡(jiǎn)單了，屬弱人工智能類(lèi)型，通過(guò)編程模仿人類(lèi)邏輯思維模式就可以實(shí)現(xiàn)。您要想在游戲中添加AI屬于對(duì)游戲進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，還不如自己重新寫(xiě)個(gè)小游戲，然后一步步去實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化你的算法和策略，建議使用斗地主這類(lèi)游戲進(jìn)行練習(xí)，簡(jiǎn)單明了。

其實(shí)現(xiàn)在充斥在我們生活中的各種打著“人工智能”旗號(hào)的產(chǎn)品、方案都是噱頭，離人工智能的核心還差著十萬(wàn)八千里，而且人工智能真正的目標(biāo)也不是“讓機(jī)器像人類(lèi)一樣思考”這么簡(jiǎn)單，如果你真的對(duì)人工智能非常有興趣，建議你讀一下Luger George和Stubblefield William寫(xiě)的Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving，好像有中文譯文版的，出版社你自己查一下吧，感謝你有心情讀到這里~~~分啊，分啊，都來(lái)吧~~~。

4.人工智能軟件都涉及到哪些專(zhuān)業(yè)知識(shí)呢

數(shù)學(xué)

這取決于你想要在這個(gè)領(lǐng)域研究多深入。人工智能是一門(mén)不可知的語(yǔ)言。你的確需要知道關(guān)于數(shù)據(jù)和其他的一些技術(shù)。這包括數(shù)學(xué)，代數(shù)和算法的演算等，但其中的很多知識(shí)前人已經(jīng)寫(xiě)好了。你需要懂得自然語(yǔ)言處理的人類(lèi)思維過(guò)程， 包括上下文，意圖以及如何鏈接實(shí)體。更深入地洞察人類(lèi)思維過(guò)程。

有統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)。數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)的人員更容易成為軟件程序員。在統(tǒng)計(jì)學(xué)方面擁有堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)可以使你在人工智能或者機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有所造詣。軟件開(kāi)發(fā)者不能只是簡(jiǎn)單地把一個(gè)Python庫(kù)應(yīng)用于一個(gè)問(wèn)題上。

計(jì)算機(jī)科學(xué)，數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，人工智能，深度學(xué)習(xí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。創(chuàng)建更高層次的抽象來(lái)將許多東西移植到機(jī)器上。

有 統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)據(jù)建模，大數(shù)據(jù)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)， 并精通一種或多種編程語(yǔ)言方面對(duì)于嘗試進(jìn)入AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)是一個(gè)良好的開(kāi)端.

我們發(fā)現(xiàn)需要以下技能： 良好的數(shù)學(xué)技能 并有數(shù)據(jù)科學(xué)的學(xué)術(shù)背景。能跟上這個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域（需要數(shù)據(jù)的領(lǐng)域諸如費(fèi)用統(tǒng)計(jì)，會(huì)議數(shù)據(jù)搜集，博客數(shù)據(jù)整理等等）的發(fā)展。輕松地操縱大數(shù)據(jù)集?？焖僬莆諜C(jī)器學(xué)習(xí)工具集并將其集成到一個(gè)更大的項(xiàng)目中。

深入這個(gè)困難的領(lǐng)域并建立專(zhuān)長(zhǎng)。了解數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)類(lèi)型（數(shù)字和類(lèi)別）。學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，算法，決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。了解開(kāi)源，Apache，谷歌，IBM，微軟，R語(yǔ)言，Python等技術(shù)或者IT公司和它們的技術(shù)。

數(shù)據(jù)科學(xué)

有能力并樂(lè)意查看數(shù)據(jù)，了解數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)有共鳴，能夠?qū)?shù)據(jù)圖形化以達(dá)到一定的理解水平。只要求掌握一定程度的數(shù)學(xué)運(yùn)算技巧， 并且這個(gè)要求還在不斷降低。理解過(guò)度擬合的陷阱。這不是拖放式的機(jī)器學(xué)習(xí)， 人類(lèi)可以給電腦更多的數(shù)據(jù)。將人類(lèi)的洞察能力與編程輸入結(jié)合起來(lái)。問(wèn)問(wèn)你自己，你真正知道的有什么？數(shù)據(jù)能告訴自己什么？聰明的軟件開(kāi)發(fā)人員會(huì)在思維上加入對(duì)數(shù)據(jù)的感覺(jué)和預(yù)測(cè)來(lái)習(xí)得機(jī)器學(xué)習(xí)。

精通Python和Java。了解TensorFlow,Café和Torch等主流人工智能庫(kù)。能夠從HDFS(Hadoop Distributed File System, Hadoop分布式文件系統(tǒng))數(shù)據(jù)庫(kù)中提取正確的數(shù)據(jù)。知道如何使用過(guò)濾器。能夠融合和關(guān)聯(lián)不同的feed。提高解析度。了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。精通數(shù)學(xué)。使用庫(kù)不要求開(kāi)發(fā)者如同以前一樣知道很多知識(shí)。

知道一些基礎(chǔ)。Coursera上可以獲得理論基礎(chǔ)。開(kāi)始為一家人工智能公司工作或在工作中自己做一些與人工智能相關(guān)的事情。尋找用例。我們只需讓開(kāi)發(fā)人員使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)構(gòu)建一個(gè)應(yīng)用程序以了解圖像何時(shí)被完全正確呈現(xiàn)。了解AI框架和Spark。

什么是數(shù)據(jù)科學(xué)家？ 他們需要會(huì)計(jì)算機(jī)科學(xué)，分析部署，攝取，ETL(Extract-Transform-Load， 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù))，還有很多瑣碎的知識(shí)。知道如何實(shí)現(xiàn)價(jià)值。了解業(yè)務(wù)問(wèn)題。

在學(xué)習(xí)中使用其他算法，觀(guān)摩其他客戶(hù)或業(yè)務(wù)問(wèn)題來(lái)解決問(wèn)題。利用現(xiàn)有的算法。關(guān)注可用數(shù)據(jù)， 思考如何訓(xùn)練系統(tǒng)，如何提供最佳結(jié)果，提升訓(xùn)練級(jí)別， 組織開(kāi)展編程馬拉松。學(xué)習(xí)TensorFlow,Spark和R語(yǔ)言.

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要從R語(yǔ)言，Scala和Python入手。如果從事機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究，請(qǐng)依靠語(yǔ)言學(xué)團(tuán)隊(duì)的成員來(lái)確定如何針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

使用開(kāi)源社區(qū)工具。專(zhuān)注于解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。學(xué)習(xí)Scala,R語(yǔ)言和Python。數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)正在使用R語(yǔ)言和Python進(jìn)行迭代建模，但是它們不會(huì)縮放規(guī)模。因此必須使用Scala來(lái)進(jìn)行縮放實(shí)現(xiàn)真正的分布式計(jì)算。

弄懂業(yè)務(wù)問(wèn)題。理解認(rèn)知系統(tǒng)。知道可用的服務(wù)有哪些才不會(huì)學(xué)習(xí)一些你用不上的東西。學(xué)習(xí)算法和大眾數(shù)據(jù)科學(xué)。學(xué)習(xí)如何使用Torch,Café，TensorFlow，回歸，Python,R語(yǔ)言和JavaScript。更深入地收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)， 數(shù)據(jù)的質(zhì)量很重要。明白如何組織和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。

5.[轉(zhuǎn)載]AI是什么

AI是Illustrator的簡(jiǎn)稱(chēng) Illustrator是美國(guó)ADOBE（奧多比）公司推出的專(zhuān)業(yè)矢量繪圖工具，是出版、多媒體和在線(xiàn)圖像的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)矢量插畫(huà)軟件。Illustrator是由Adobe公司出品，英文全稱(chēng)是Adobe Systems Inc，始創(chuàng)于 1982 年，是廣告、印刷、出版和Web領(lǐng)域首屈一指的圖形設(shè)計(jì)、出版和成像軟件設(shè)計(jì)公司，同時(shí)也是世界上第二大桌面軟件公司。公司為圖形設(shè)計(jì)人員、專(zhuān)業(yè)出版人員、文檔處理機(jī)構(gòu)和Web設(shè)計(jì)人員，以及商業(yè)用戶(hù)和消費(fèi)者提供了首屈一指的軟件。使用 Adobe 的軟件，用戶(hù)可以設(shè)計(jì)、出版和制作具有精彩視覺(jué)效果的圖像和文件。 AI常見(jiàn)問(wèn)題小竅門(mén)！1、在AI中，有沒(méi)有和CD一樣的調(diào)整文字間距的快捷鍵呀？

答：a.先畫(huà)個(gè)圓角矩形，用“直接選擇工具”選中這個(gè)角上的兩個(gè)點(diǎn)；

b.選中后執(zhí)行“自由變換（E鍵）”，把鼠標(biāo)放在需要調(diào)整角的“對(duì)角”上。

c.在出現(xiàn)雙向箭頭時(shí)，拖動(dòng)到想要的效果時(shí)放開(kāi)鼠標(biāo)。

答：AI沒(méi)有分頁(yè)功能，但在新建文件時(shí)你在畫(huà)板數(shù)量那里填你需要的頁(yè)面就好了；

可以安裝MultiPage(AI的多頁(yè)插件)或?qū)⒍鄠€(gè)跨頁(yè)平均分布在一個(gè)頁(yè)面上。

答：a.對(duì)文字對(duì)象應(yīng)用：效果--路徑--輪廓化對(duì)象；

b.Shift+F7打開(kāi)對(duì)齊面板，點(diǎn)右上角小三角，打開(kāi)菜單，勾選“使用預(yù)覽邊界”

這樣，就可以讓文字對(duì)象絕對(duì)的以實(shí)際邊界進(jìn)行對(duì)齊分布了！

答：在AI中選中對(duì)象執(zhí)行—對(duì)象—編組（或鎖定、隱藏）。

Ctrl+G Q組 Ctrl+2 鎖定 ctrl+3 隱藏

答：選中兩個(gè)物件，打開(kāi)透明面板，右上角的小三角形，選中創(chuàng)建不透明蒙板。

答：a.把你需要出血的漸變圖形對(duì)象“復(fù)制”一個(gè)原位粘貼，并隱藏、鎖定。

b.選中原漸變，執(zhí)行—對(duì)象—擴(kuò)展，可以看出變成了一條條的色塊。

c.F7回到圖層面板把最靠邊的留下，其他的都刪掉。

答：選中段落文本執(zhí)行—對(duì)象—拼合透明度—取消編組。

答：AI里面有四種畫(huà)筆，選擇圖形，單擊畫(huà)筆面板中的新建按鈕?；蛑苯油系疆?huà)筆面板中去。

書(shū)法畫(huà)筆直接單擊新建按鈕。

答：在用AI時(shí)選中一個(gè)物體后，按鍵盤(pán)上的逗號(hào)、句號(hào)、問(wèn)號(hào)鍵可以分別填充AI工具箱下方的三種填充類(lèi)型，即實(shí)色填充、漸變填充、無(wú)填充。

6.怎樣快速學(xué)好Ai

1.對(duì)于精通PS的設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō)，AI有很多相似之處，學(xué)起來(lái)更加容易，如果PS不熟練，可以先買(mǎi)本書(shū)閱讀下基本的理論知識(shí)，了解AI的界面和工具選項(xiàng)欄的作用。

推薦電子書(shū)和紙質(zhì)書(shū)。 2.大概熟悉之后，在電腦要安裝AI軟件，打開(kāi)軟件，進(jìn)行最基本的操作，所謂熟能生巧，多練多看，達(dá)到很熟悉的程度。

3.學(xué)會(huì)使用快捷鍵，也可以自己設(shè)置快捷方式，快捷鍵可以幫助我們提高工作效率，還有就是掌握一些操作技巧，這些能夠提高我們的速度和更加理解工具的應(yīng)用。 4.簡(jiǎn)單模仿，看一些簡(jiǎn)單的素材文件，開(kāi)始模仿其操作，想像一下要怎么實(shí)現(xiàn)操作，應(yīng)用了哪些工具。

5.自己定義目標(biāo)，根據(jù)創(chuàng)作理念，開(kāi)始發(fā)揮創(chuàng)作性思維，用學(xué)到的知識(shí)填補(bǔ)畫(huà)面，設(shè)計(jì)一副完整的作品。 6.最重要的還是要多看大師們的作品，領(lǐng)悟其精髓，化為已用，多看多思考，形成自己的設(shè)計(jì)風(fēng)格。

有興趣學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的朋友，建議點(diǎn)擊【下方評(píng)論】花30秒測(cè)試下自己適不適合做設(shè)計(jì)師：↓↓↓。

7.PS和AI設(shè)計(jì)軟件都學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容

PS和AI是平面設(shè)計(jì)中最重要的軟件，主要學(xué)習(xí)的內(nèi)容以下幾部分： 如：（一）Photoshop 課程 （1）、photoshop 重點(diǎn)講解photoshop基本工具，通道的三大功能，圖層的基本知識(shí)，圖層基本管理功能。

（ 2）、圖層與通道之間的關(guān)系：通道、蒙版、選區(qū)、快速蒙版、圖層蒙版、矢量蒙版之間的關(guān)系及應(yīng)用技巧。 （3）、通道與濾鏡，圖層與濾鏡，圖層蒙版與濾鏡的關(guān)系及應(yīng)用。

（4）、剪切圖層與基本圖層的關(guān)系及應(yīng)用。 （摳像技巧；圖像合成技巧；圖像顏色校正技巧；圖像、比例調(diào)整。）

（二）Illustrator課程： （1）、工具的具體使用方法與應(yīng)用技巧，使用圖層和路徑進(jìn)行繪制和畫(huà)圖； （2）、插畫(huà)的繪制技法與設(shè)計(jì)； （3）、產(chǎn)品包裝、Web 圖形、標(biāo)志設(shè)計(jì)、文本處理、插圖繪制和工程繪圖等。 快速、方便地制作出各種形態(tài)逼真、顏色豐富的圖形，并進(jìn)行文字排版和圖表處理。