需要。编程是人工智能专业的核心技能之一。

人工智能的算法实现、模型训练、数据处理等环节均需通过编程完成。当前主流的人工智能开发语言为Python，其简洁的语法和丰富的库（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）使其成为入门首选。C++、Java等语言在特定领域（如嵌入式系统、高性能计算）也有应用。编程能力是学习人工智能的基础要求。

高考生入门能力评估指南

1. 数学能力评估

数学是人工智能的底层逻辑支撑，涉及以下核心领域：

  • 线性代数（矩阵运算、向量空间）
  • 概率论与数理统计（数据分布、贝叶斯定理）
  • 微积分（优化算法、梯度下降）
  • 离散数学（逻辑推理、图论）

    • 评估建议：若数学成绩较好（尤其是函数、概率、立体几何等模块），且对抽象思维和复杂问题解决感兴趣，则具备学习人工智能的潜力。

    2. 编程基础与兴趣

  • 入门要求：需掌握编程基础语法（变量、循环、函数等），并能够用Python实现简单算法（如排序、数学计算）。
  • 兴趣评估：是否愿意投入时间学习编程逻辑，例如通过Scratch等图形化工具培养兴趣，或参与编程竞赛（如NOIP）。

    • 提示：若对逻辑构建和代码调试缺乏耐心，可能会遇到较大挑战。

    3. 学科选择与高考要求

  • 新高考选科：人工智能相关专业（如计算机类、电子信息类）普遍要求必选物理+化学，部分院校（如华中师范大学、上海交通大学）明确要求物理和化学组合。
  • 优势学科：物理（理解算法硬件基础）、英语（阅读国际论文、技术文档）。

    • 4. 逻辑思维与学习能力

  • 逻辑能力：人工智能涉及大量算法设计（如决策树、神经网络），需擅长分析问题并抽象为数学模型。
  • 持续学习：技术更新快，需适应终身学习模式，例如通过复现论文、参与Kaggle竞赛等方式提升实战能力。

    • 5. 兴趣与职业匹配度

    人工智能领域细分方向（如计算机视觉、自然语言处理）需结合个人兴趣选择。例如：

  • 技术研发：适合数学与编程能力强的学生。
  • 应用开发：需结合行业知识（如医疗、金融）解决实际问题。

    • 评估建议：可通过在线课程（如吴恩达的机器学习课程）或开源项目体验实际工作内容，判断兴趣匹配度。

    入门建议

    1. 提前学习Python：通过《Python核心编程》等教材或在线平台（如LeetCode）夯实基础。

    2. 强化数学训练：重点突破线性代数和概率论，参考《西瓜书》《统计学习方法》等教材。

    3. 参与实践项目：利用Kaggle或国内竞赛平台（如天池）积累实战经验，尝试复现经典算法。

    4. 关注高校选科要求：目标院校若要求“物理+化学”，需在高中阶段优先提升相关学科成绩。

    若满足以上条件，可认为初步具备进入人工智能专业的潜力。若存在短板（如数学较弱），建议通过针对性学习或跨学科合作弥补。