① 宇航灯塔期货投资交易人工智能分析系统软件好吗，是否值得购买，收费如何
自己的交易准则最实用
② 讲一讲人工智能真的已经应用到教育中了吗
是的，随着科技的发展，教育过程好多设施都更加完善了
③ 自学人工智能需要学那些专业知识
需要数学基础：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。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
④ 人工智能模型至少需要多少学习样本
人工智能成了新时代的必修课，其重要性已无需赘述，但作为一个跨学科产物，它包含的内容浩如烟海，各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。
数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，样本具体来说包括：
1.线性代数：如何将研究对象形式化？
2.概率论：如何描述统计规律？
3.数理统计：如何以小见大？
4.最优化理论： 如何找到最优解？
5.信息论：如何定量度量不确定性？
6.形式逻辑：如何实现抽象推理？
7.线性代数：如何将研究对象形式化？
⑤ 期货人工智能交易软件
你是指程序化交易软件把
比较多的 文化 易盛 tb等都有
主要是你自己要有思想 交易逻辑
⑥ 假设用人工智能炒期货的话，能否
你说的是程序化交易。不过目前国内还没有一套成熟的系统。因为期货行情会不定时的改变走势。能及时顺应变化的程序化交易系统很少。
⑦ 如何自学人工智能
学习AI的大致步骤：
（1）了解人工智能的一些背景知识；
（2）补充数学或编程知识；
（3）熟悉机器学习工具库；
（4）系统的学习AI知识；
（5）动手去做一些AI应用；
1 了解人工智能的背景知识
人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。
人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。
下图为人工智能学习的一般路线：
2补充数学或编程知识
对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。
很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。
Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用最多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。
3 熟悉机器学习工具库
现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。
刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。
4 系统的学习人工智能
这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。
机器学习知识主要有三大块：
（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。
（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。
（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。
在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。
传统机器学习算法的种类非常多，有些算法会有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。
强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。
5 动手去做一些AI应用
学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。
⑧ 期货可以实现人工智能交易吗
已经在实现，并且投入使用了。meigushe888~~
⑨ 人工智能教育红遍全球，我国中小学AI课程学什么怎么做
觉得AI的研究还是国外的研究比较好，而且实用化走在了前面，最好的例子就是Siri了。国内微软亚洲研究院和IBM研究院都很棒啊，但是如果不考研的话，无法证明科研实力。 需要的知识：
数学是一定要的。人工智能太广了，如果是做机器学习和数据挖掘，那么概率论和统计学（注意，不是大学的数理统计，是两门学科）是必修课。优化论也是非常必要的。而高等代数、数学分析自然是不必说的。
编程知识。这个取决于你的项目需求，其实哪种语言都好。不过，还是建议学习一门经典的语言，比如 C/C++,JAVA 和一门现代的语言，比如 Python, R 等等。不要学 Matlab！这是一门非常落后的语言，而且在实际中没法用！其他的我没法归类，但是我觉得做AI，知识面要广泛，现在的AI已经不是狭义的定义为人工智能，去模拟人的行为，而是扩展到生活的各个方面，比如相机中的人脸识别，Google做的自动驾驶的小车，Siri中用到的自然语言处理，系统背后的协同过滤。这些方面很多一部分是人在通过算法这种手段学习/模拟人类这个整体的活动规律。所以我觉得了解一些社会学知识，管理学知识也是非常必要的。从另一个方面讲，AI也是去探索智能的学科，最近由于fMRI技术的成熟