需要

學習人工智能專業需要掌握一定的數學和物理基礎，尤其對於人工智能中的某些領域（如機器學習、深度學習等）需要更加深入的數學基礎。但是如果您的物理基礎相對較差，也不必過於擔心，因為物理和數學在一定程度上是相關的。並且，學習人工智能並不是只有物理和數學基礎才能成功，還需要良好的邏輯思維能力和編程能力。

如果您想在人工智能領域取得成功，建議您積極學習和提高自己的數學和物理基礎，掌握必要的數學知識，例如高等數學、線性代數、概率論等，這將有助於您更好地理解人工智能的相關理論和算法。您可以通過參加學校的相關課程、自學、參加線上課程等方式來提高自己的數學和物理基礎。

總之，學習人工智能需要付出不少的努力，但只要您有足夠的興趣和努力，您一定能夠學好這個專業。希望這能回答您的問題！

是的，人工智能需要物理和數學。
1. 實現人工智能需要運用到大量的物理和數學知識，例如機器學習、神經網絡、深度學習、算法等等。
2. 物理學包含著很多數學公式和科學原理，可以幫助人工智能更好地理解和應用各種自然現象，比如計算機視覺、自然語言處理。
同時，數學作為工具學科，是研究人工智能的必要知識基礎，包括概率統計、線性代數、數理邏輯等。
3. 物理和數學的研究還有很大的提昇空間，例如在量子計算上的研究，可以為人工智能的發展提供更廣泛的應用場景和支撐。
因此，人工智能需要物理和數學知識作為支持，才可以更好地實現自身的功能和應用。

需要啊，並且還要很強的邏輯思維能力以及軟件編程能力，能理解電腦，理解大數據。

人工智能硬件必須由物理、材料、數學來實現。

物理不僅僅是大學時代指的物理，你現在對物理印象停留在高中階段，就是動量、加速度等等，其實不然，非專業大學生學的大學物理是非常淺的，如果在研究生階段，物理就很深了。比如說：凝固態物理、等離子體、同步輻射以及核物理等等，這些都是未來人工智能發展的基礎。

人工智能的研究和應用需要一定的物理知識。

1. 計算機科學家需要具備一定的物理知識，如量子計算，熟悉電路設計和電子器件的工作原理等，這有助於研發出更高效的計算機硬件和軟件系統。

2. 人工智能的某些應用場景需要利用更高級的物理技術，例如機器視覺需要用到光學原理、計算機圖學需要用到三維幾何中的數學知識等。

因此，理解物理學中一些基本原理和方法，對於從事人工智能的研究和應用的人員而言，具有很重要的意義，可以提高他們的研究水平和創新能力。

人工智能需要物理和數學基礎很好才行。

2. 要實現人工智能，需要考慮到物理世界中的各種因素和規律，比如光學、聲學、力學等等，這都需要一定的物理基礎。

同時，人工智能的思想源自數學，比如統計學、機器學習、圖像識別等都需要熟練的數學基礎。

3. 因此，要想在人工智能領域有所建樹，必須具備扎實的物理和數學基礎，才能在這個領域有所發展和突破。