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人工智能主要學什么內(nèi)容（人工智能培訓機構(gòu)哪個好）

發(fā)布時間：2023-03-19 22:28:21 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 112 問大家

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本文目錄:

1、人工智能專業(yè)主要課程有哪些?
2、人工智能都要學習什么課程?
3、人工智能都要學些什么？
4、人工智能需要學些什么？

人工智能主要學什么內(nèi)容（人工智能培訓機構(gòu)哪個好）

一、人工智能專業(yè)主要課程有哪些?

人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否可以順利應用到我們的生活場景中。在人工智能領(lǐng)域，它普遍包含了機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、AR/VR七個關(guān)鍵技術(shù)。

一、機器學習

機器學習(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計學、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計算機科學、腦科學等諸多領(lǐng)域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心?；跀?shù)據(jù)的機器學習是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進行預測。根據(jù)學習模式、學習方法以及算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。

根據(jù)學習模式將機器學習分類為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等。

根據(jù)學習方法可以將機器學習分為傳統(tǒng)機器學習和深度學習。

二、知識圖譜

知識圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，是一種由節(jié)點和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實體—關(guān)系—實體”三元組，以及實體及其相關(guān)“屬性—值”對。不同實體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。在知識圖譜中，每個節(jié)點表示現(xiàn)實世界的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。

知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領(lǐng)域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準營銷方面有很大的優(yōu)勢，已成為業(yè)界的熱門工具。但是，知識圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問題，即數(shù)據(jù)本身有錯誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。隨著知識圖譜應用的不斷深入，還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

三、自然語言處理

自然語言處理是計算機科學領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向，研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

機器翻譯

機器翻譯技術(shù)是指利用計算機技術(shù)實現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程?；诮y(tǒng)計的機器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯在日?？谡Z等一些場景的成功應用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識邏輯推理能力的發(fā)展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進展。

語義理解

語義理解技術(shù)是指利用計算機技術(shù)實現(xiàn)對文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)問題的過程。語義理解更注重于對上下文的理解以及對答案精準程度的把控。隨著MCTest數(shù)據(jù)集的發(fā)布，語義理解受到更多關(guān)注，取得了快速發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)集和對應的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮。語義理解技術(shù)將在智能客服、產(chǎn)品自動問答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進一步提高問答與對話系統(tǒng)的精度。

問答系統(tǒng)

問答系統(tǒng)分為開放領(lǐng)域的對話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流的技術(shù)。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語言表達的問題，系統(tǒng)會返回關(guān)聯(lián)性較高的答案。盡管問答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應用產(chǎn)品出現(xiàn)，但大多是在實際信息服務系統(tǒng)和智能手機助手等領(lǐng)域中的應用，在問答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰(zhàn)。

自然語言處理面臨四大挑戰(zhàn)：

一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;

二是新的詞匯、術(shù)語、語義和語法導致未知語言現(xiàn)象的不可預測性;

三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復雜的語言現(xiàn)象;

四是語義知識的模糊性和錯綜復雜的關(guān)聯(lián)性難以用簡單的數(shù)學模型描述，語義計算需要參數(shù)龐大的非線性計算

四、人機交互

人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學科。傳統(tǒng)的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進行，主要包括鍵盤、鼠標、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設(shè)備，以及打印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。人機交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術(shù)。

五、計算機視覺

計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統(tǒng)的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過計算機視覺技術(shù)從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學習的發(fā)展，預處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術(shù)。根據(jù)解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。

目前，計算機視覺技術(shù)發(fā)展迅速，已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。未來計算機視覺技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是如何在不同的應用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計算機視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達到很高的精度;

二是如何降低計算機視覺算法的開發(fā)時間和人力成本，目前計算機視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標注，需要較長的研發(fā)周期以達到應用領(lǐng)域所要求的精度與耗時;

三是如何加快新型算法的設(shè)計開發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計算機視覺算法的設(shè)計與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識別

生物特征識別技術(shù)是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術(shù)。從應用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行采集，利用數(shù)據(jù)預處理以及特征提取技術(shù)對采集的數(shù)據(jù)進行處理，得到相應的特征進行存儲。

識別過程采用與注冊過程一致的信息采集方式對待識別人進行信息采集、數(shù)據(jù)預處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲的特征進行比對分析，完成識別。從應用任務看，生物特征識別一般分為辨認與確認兩種任務，辨認是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。

生物特征識別技術(shù)涉及的內(nèi)容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術(shù)。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應用。

七、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(VR)/增強現(xiàn)實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環(huán)境的感受和體驗，通過顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、交換與分發(fā)技術(shù)、展示與交互技術(shù)以及技術(shù)標準與評價體系五個方面。獲取與建模技術(shù)研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進行數(shù)字化和模型化，難點是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術(shù);分析與利用技術(shù)重點研究對數(shù)字內(nèi)容進行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在于內(nèi)容的語義表示和分析;交換與分發(fā)技術(shù)主要強調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務等，其核心是開放的內(nèi)容交換和版權(quán)管理技術(shù);展示與交換技術(shù)重點研究符合人類習慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對復雜信息的認知能力，其難點在于建立自然和諧的人機交互環(huán)境;標準與評價體系重點研究虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實基礎(chǔ)資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范標準以及相應的評估技術(shù)。

目前虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個方面。在硬件平臺與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺與工具、相關(guān)標準與規(guī)范等方面存在一系列科學技術(shù)問題。總體來說虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)智能化、虛實環(huán)境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢

二、人工智能都要學習什么課程?

人工智能學的課程主要包括：《人工智能、社會與人文》、《人工智能哲學基礎(chǔ)與倫理》、《先進機器人控制》、《認知機器人》、《機器人規(guī)劃與學習》、《仿生機器人》、《群體智能與自主系統(tǒng)》《無人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實現(xiàn)》《游戲設(shè)計與開發(fā)》《計算機圖形學》《虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實》、《人工智能的現(xiàn)代方法I》《問題表達與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》。

材料補充：

人工智能專業(yè)以培養(yǎng)掌握人工智能理論與工程技術(shù)的專門人才為目標，學習機器學習的理論和方法、深度學習框架、工具與實踐平臺、自然語言處理技術(shù)、語音處理與識別技術(shù)、視覺智能處理技術(shù)、國際人工智能專業(yè)領(lǐng)域最前沿的理論方法，培養(yǎng)人工智能專業(yè)技能和素養(yǎng)，構(gòu)建解決科研和實際工程問題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺。

2018年4月3日，中國高校人工智能人才國際培養(yǎng)計劃啟動儀式在北京大學舉行。教育部國際合作與交流司司長許濤透露，教育部將進一步完善中國高校人工智能學科體系，在研究設(shè)立人工智能專業(yè)，推動人工智能一級學科建設(shè)。教育部在研究制定《高等學校引領(lǐng)人工智能創(chuàng)新行動計劃》，通過科教融合、學科交叉、進一步提升高校人工智能科技創(chuàng)新能力和人才培養(yǎng)能力。

2018年4月8日，西安交通大學人工智能拔尖人才培養(yǎng)試驗班宣告成立，將于2018年面向全國招生。每年計劃招生40人左右，高考招生選拔15人左右，校內(nèi)新生選拔15人左右，少年班再選拔10人左右。

2019年3月，教育部印發(fā)了《教育部關(guān)于公布2018年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》，經(jīng)申報、公示、審核等程序，根據(jù)普通高等學校專業(yè)設(shè)置與教學指導委員會評議結(jié)果，并征求有關(guān)部門意見，確定新增審批專業(yè)名單。根據(jù)通知，全國共有35所高校獲首批「人工智能」新專業(yè)建設(shè)資格。

2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果，在新增備案本科專業(yè)名單中，“人工智能”專業(yè)新增最多。中國人民大學、復旦大學、北京郵電大學、中國農(nóng)業(yè)大學、北京化工大學等180所高校都新增了“人工智能”專業(yè)。此外，“智能制造工程”“智能建造”“智能醫(yī)學工程”“智能感知工程”等智能領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)，也同樣是高校的新增備案和

三、人工智能都要學些什么？

人工智能專業(yè)學的主要課程有智能科學與技術(shù)、自動控制原理，傳感器，單片機，微機原理，模式識別，人工智能導論，計算機視覺，數(shù)字圖像處理，MATLAB ，機器人，電機控制，數(shù)字視頻技術(shù)等等，分為軟硬兩個方向

四、人工智能需要學些什么？

廣義的說，人工智能包含諸多不同的方法，其主旨是讓程序像一個智能體一樣解決問題。機器d學習是實現(xiàn)人工智能的一種方法，它不完全依靠預先設(shè)計，而是從數(shù)據(jù)中進行總結(jié)，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機(SVM)、各類基于決策樹的算法(包括Boosting、Bagging、Random Forest等)，各類基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法(例如簡單網(wǎng)絡(luò)及深度網(wǎng)絡(luò)等)，以及多方法的集成等。

基于人工智能的發(fā)展優(yōu)勢，很多小伙伴都想要在這個領(lǐng)域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。本文千鋒給大家分享一下人工智能入門的三道屏障。

門檻一、數(shù)學基礎(chǔ)

我們應該了解過，無論對于大數(shù)據(jù)還是對于人工智能而言，其實核心就是數(shù)據(jù)，通過整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)來實現(xiàn)的，所以數(shù)學成為了人工智能入門的必修課程!

數(shù)學技術(shù)知識可以分為三大學科來學習：

1、線性代數(shù)，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實，如果平常不用可能忘的比較多;

2、高數(shù)+概率，這倆只要掌握基礎(chǔ)就行了，比如積分和求導、各種分布、參數(shù)估計等等。

提到概率與數(shù)理統(tǒng)計的重要性，因為cs229中幾乎所有算法的推演都是從參數(shù)估計及其在概率模型中的意義起手的，參數(shù)的更新規(guī)則具有概率上的可解釋性。對于算法的設(shè)計和改進工作，概統(tǒng)是核心課程，沒有之一。當拿到現(xiàn)成的算法時，僅需要概率基礎(chǔ)知識就能看懂，然后需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。

3、統(tǒng)計學相關(guān)基礎(chǔ)

回歸分析(線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維)

聚類分析(K-Means)

分布(正態(tài)分布、t分布、密度函數(shù))

指標(協(xié)方差、ROC曲線、AUC、變異系數(shù)、F1-Score)

顯著性檢驗(t檢驗、z檢驗、卡方檢驗)

A/B測試

門檻二、英語水平

我這里說的英語，不是說的是英語四六級，我們都知道計算機起源于國外，很多有價值的文獻都是來自國外，所以想要在人工智能方向有所成就，還是要讀一些外文文獻的，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。

門檻三、編程技術(shù)

首先作為一個普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點關(guān)注爬蟲、數(shù)值計算、數(shù)據(jù)可視化方面的應用。

人工智能入門的三道門檻，都是一些必備的基礎(chǔ)知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎(chǔ)很關(guān)鍵!