其實，人工智慧在法律方面的應用的解決方案已經有了，其實這就是人工智慧在NLP方面的應用。在NLP的處理上面，達觀的技術還是處於業內領先，所以這裡我就主要結合達觀提供在法律方面的解決方案來說明。達觀法律解決方案連結：

http://www.datagrand.com/law-solutions.html

一、實現法律諮詢內容自動歸類透過自然語言處理技術，可以實現根據法律諮詢者的問題自動判斷諮詢者諮詢的法律內容屬於哪一種型別的法律問題，是婚姻家庭糾紛還是勞動合同糾紛亦或是其它類別的法律問題，也按照發生地點和所屬行業進行自動劃分，具體劃分標準可根據企業需求進行改變。透過識別諮詢者的問題類別，來自動推送相關的法律條文，來提高法律諮詢的工作效率。二、自動匹配相似案例預判案件情況透過大量法律行業的案件，基於自然語言處理技術來自動尋找出於諮詢案件最相似的案例，透過分析以往案例的裁判結果，來給出當下案件的預判情況，幫助當事人更加理性地看待訴訟。三、提高法律文書的檢索效率利用自然語言處理技術對案件資訊的解構和標籤化處理，實現精準的關鍵詞匹配，並判斷裁判文書之間的相似程度，自動推送相關案件和法律法規，減少對相似法律文書的檢索時間，提高企業的案件分析效率。以上的三條是目前達觀在法律的方面所提供的解決方案，可以透過上面的連結去申請試用。

簡單地講，人工智慧就是影象處理，資料處理，語言處理等多技術融合，在我們生活中經常可見。比如，人臉掃碼付款，就是運用人工智慧影象處理技術，機器人語言識別，常見的案例為第1個擊敗人類職業圍棋選手的狗，包括在超市購物的掃碼付款，都屬於人工智慧領域。那麼人工智慧需要哪些知識？

1.需要數學基礎：高等數學，線性代數，機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；總之演算法很多時候都需要時間的積累。

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，一些電類基礎課必不可少。

要學人工智慧需要很多很多學科知識的積累，如果要學一門語言進入這個行業，推薦python，這是一個不用十行程式碼就能搭建出神經網路的語言，當然，入門簡單，精通難，還有matlab也可以實現，而且平時的計算當中也可以用到。其實一個人工智慧系統的分工很多，並不是一門單純的語言就能解決的。當然了，如果你只是感興趣，只是想要了解一下，那麼學一門python也足夠了。

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。 人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“複雜工作”的理解是不同的。

如果你說學人工智慧需要哪些基礎的話，那答案是不需要任何基礎，唯一需要的是你要有恆心，有毅力，堅持的做下去就可以啦！

下邊說一下如何開始進階學習吧：

基礎

數學：大學裡學習的機率論、線性代數、高數基本就OK了，其他的在學習中不懂的時候再學習就可以。

程式設計

如果是初學者的話，可以選擇程式語言Python，Python會基本的語法就OK了。

深度學習框架

目前主流的深度學習框架TensorFlow、PyTorch等，選擇一個即可，建議可以選擇PyTorch。

機器學習、深度學習入門學習

吳恩達課程：《Machine Learning》、 CS229、《Deep Learning》

斯坦福課程：CS230 Deep Learning

定方向

人工智慧是一個很大的方向，如果想學習人工智慧的話，需要選擇一個具體的方向，如計算機視覺方面的影象分類、影象分割、目標識別等，自然語言處理、語音識別等方向。方向性的問題，需要自己調研一下，選擇一個有興趣的方向。

論文研讀

上邊的是基礎學習了，有些大致的瞭解學習後，研讀經典論文以及最新論文就可以了。論文研讀的話推薦兩個網站：

https://arxiv.org

，這個最新的論文都更新在此網站

https://paperswithcode.com

，這個是將論文與GitHub連結在一起，分類總結的論文，可以有目的性的學習

看到很多人都回答了數學基礎知識，而且很清楚很詳細，所以我在這裡除了說一下數學以外，人工智慧還需要具備的知識基礎和一些介紹

需要數學基礎有：

高等數學，線性代數，機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，機率論描述統計規律。

除此之外還需要一些其他的知識

1，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。

2，需要掌握至少一門程式語言，比如Python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。

拓展資料：

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“複雜工作”的理解是不同的。

下面以圖表的形式詳細說明

人工智慧是需要人力、腦力、開發、高等技術與不斷的研究和嘗試等等一系列超高難度的作業才能完成的科技產品。當然這種研究是得到國家和人們大力支援的發展。它的發展對國際影響力是非常大的。人工智慧也可以定義為高仿人類，雖然不可能會像人一樣具有靈敏的反應和思考能力，但人工知能是按照人類的思想結構等等的探索而開發的研究。

以後可能在很多傳統行業，比如銀行，會有人工智慧幫你得到更好的收益。信用卡或其他的貸款會由人工智慧來決定哪些人士可以安全地放貸，而且會還錢。然後再往下人工智慧可以開始動了，就可以進入工業機器人、商業機器人，終進入家庭機器人。

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。 被認為是二十一世紀三大尖端技術之一，其他兩個技術是基因工程和奈米科學，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它的目的是瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。

廣義的說，人工智慧包含諸多不同的方法，其主旨是讓程式像一個智慧體一樣解決問題。機器學習是實現人工智慧的一種方法，它不完全依靠預先設計，而是從資料中進行總結，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支援向量機(SVM)、各類基於決策樹的演算法(包括Boosting、Bagging、Random Forest等)，各類基於人工神經網路的演算法(例如簡單網路及深度網路等)，以及多方法的整合等。

需要必備的知識有: 機率論、數理統計、矩陣論、圖論、隨機過程、最最佳化、神經網路、貝葉斯理論、支援向量機、粗糙集、經典邏輯、非經典邏輯、認知心理學，同時也要學習高等數學微積分、線性代數，另外程式設計工具，例如：matlab，spss，C++或Java也必不可少。

線性代數：如何將研究物件形式化？

機率論：如何描述統計規律？

數理統計：如何以小見大？

最最佳化理論： 如何找到最優解？

資訊理論：如何定量度量不確定性？

形式邏輯：如何實現抽象推理？

人工智慧入門需要掌握的知識有：自然語言處理、機器學習、計算機視覺、知識表示、自動推理和機器人學。雖然這些領域的側重點各有不同，但是都需要一個重要的基礎，那就是數學和計算機基礎。