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人工智能要學(xué)哪些東西（人工智能學(xué)什么課程）

發(fā)布時間：2023-04-23 17:16:17 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 126

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本文目錄:

學(xué)習(xí)人工智能需要學(xué)哪些課程？
學(xué)習(xí)人工智能主要學(xué)什么內(nèi)容？
人工智能要學(xué)哪些東西
人工智能要學(xué)哪些東西
學(xué)人工智能要學(xué)些什么？

人工智能要學(xué)哪些東西（人工智能學(xué)什么課程）

學(xué)習(xí)人工智能需要學(xué)哪些課程？

首先你需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ):高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析
　　其次需要算法的積累:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法;當(dāng)然還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時間的積累;
　　然后，需要掌握至少一門編程語言，畢竟算法的實現(xiàn)還是要編程的;如果深入到硬件的話，一些電類基礎(chǔ)課必不可少;
　　人工智能一般要到研究生才會去學(xué)，本科也就是蜻蜓點水看看而已，畢竟需要的基礎(chǔ)課過于龐大。
　　人工智能專業(yè)的主要領(lǐng)域是:機(jī)器學(xué)習(xí) 人工智能導(dǎo)論(搜索法等) 圖像識別生物演化論自然語言處理語義網(wǎng) 博弈論等。需要的前置課程主要有，信號處理，線性代數(shù)，微積分，還有編程(最好有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ))。

學(xué)習(xí)人工智能主要學(xué)什么內(nèi)容？

1.基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識：線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學(xué)、圖論;
2.基礎(chǔ)計算機(jī)知識：操作系統(tǒng)、linux、網(wǎng)絡(luò)、編譯原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫;
3.編程語言基礎(chǔ)：C/C++、Python、Java;
4.人工智能基礎(chǔ)知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等算法的特性、性質(zhì)、和其他算法對比的區(qū)別等內(nèi)容;
5.工具基礎(chǔ)知識：opencv、matlab、caffe等。
我們知道，目前國家也相繼出臺了一些扶持人工智能發(fā)展的政策，人工智能正處于發(fā)展的紅利期，所以越早學(xué)習(xí)就越有就業(yè)優(yōu)勢。人工智能火起來就是這一兩年的事兒，因此不管是上市企業(yè)，還是一些中小型企業(yè)，對于人工智能人才的需求量都非常大。
人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。目前來看，現(xiàn)在學(xué)習(xí)人工智能是一個很好的時機(jī)！

人工智能要學(xué)哪些東西

人工智能學(xué)習(xí)的課程主要有：《人工智能、社會與人文》、《人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理》、《先進(jìn)機(jī)器人控制》、《認(rèn)知機(jī)器人》、《機(jī)器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)》、《仿生機(jī)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(jī)圖形學(xué)》《虛擬現(xiàn)實與增強(qiáng)現(xiàn)實》、《人工智能的現(xiàn)代方法I》。

人工智能學(xué)習(xí)內(nèi)容包括數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、算法積累以及編程語言。數(shù)學(xué)要學(xué)好高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、離散數(shù)學(xué)等等內(nèi)容，算法積累需要學(xué)會人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等等，還需要學(xué)習(xí)一門編程語言，通過編程語言實現(xiàn)算法，還可以學(xué)習(xí)一下電算類的硬件基礎(chǔ)內(nèi)容。

人工智能就業(yè)前景

隨著智能化的發(fā)展，人工智能技術(shù)會在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)逐步應(yīng)用和普及，把技術(shù)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等行業(yè)，所以就業(yè)需求會不斷擴(kuò)大，我們也將會頻繁與智能體互動和交流，這也是未來社會生產(chǎn)環(huán)境的發(fā)展趨勢，需要我們?nèi)ビ蠒r代發(fā)展的需要。

人工智能要學(xué)哪些東西（人工智能學(xué)什么課程）

人工智能要學(xué)哪些東西

1.人工智能要學(xué)哪些專業(yè)課程數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)專業(yè)和人工智能專業(yè)的必修基礎(chǔ)課程方面一般包含大數(shù)據(jù)（人工智能）概論、Linux操作系統(tǒng)、Java語言編程、數(shù)據(jù)庫原理與應(yīng)用、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)學(xué)及統(tǒng)計類課程（高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計）。

2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)語言、Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)庫原理與應(yīng)用、數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理應(yīng)用、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用、大數(shù)據(jù)分析與內(nèi)存計算等。選修的課程方面數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、商務(wù)智能方法與應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)與應(yīng)用等。實踐應(yīng)用課程方面海量數(shù)據(jù)預(yù)處理實戰(zhàn)、海量數(shù)據(jù)挖掘與可視化實戰(zhàn)等。

3.數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能專業(yè)可從事的崗位有：分析類，分析工程師、算法工程師；研發(fā)類，架構(gòu)工程師、開發(fā)工程師、運維工程師；管理類，產(chǎn)品經(jīng)理、運營經(jīng)理。

學(xué)人工智能要學(xué)些什么？

、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識蘊(yùn)含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。這一模塊覆蓋了人工智能必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，包括線性代數(shù)、概率論、最優(yōu)化方法等。
2、機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)的作用是從數(shù)據(jù)中習(xí)得學(xué)習(xí)算法，進(jìn)而解決實際的應(yīng)用問題，是人工智能的核心內(nèi)容之一。這一模塊覆蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)中的主要方法，包括線性回歸、決策樹、支持向量機(jī)、聚類等。
3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將認(rèn)知科學(xué)引入機(jī)器學(xué)習(xí)中，以模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界的交互反應(yīng)，并取得了良好的效果。這一模塊覆蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基本概念，包括多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋與反向傳播、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
4、深度學(xué)習(xí)。簡而言之，深度學(xué)習(xí)就是包含多個中間層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)爆炸和計算力飆升推動了深度學(xué)習(xí)的崛起。這一模塊覆蓋了深度學(xué)習(xí)的概念與實現(xiàn)，包括深度前饋網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)中的正則化、自編碼器等。
5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例。在深度學(xué)習(xí)框架下，一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被用于各種應(yīng)用場景，并取得了不俗的效果。這一模塊覆蓋了幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例，包括深度信念網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
6、深度學(xué)習(xí)之外的人工智能。深度學(xué)習(xí)既有優(yōu)點也有局限，其他方向的人工智能研究正是有益的補(bǔ)充。這一模塊覆蓋了與深度學(xué)習(xí)無關(guān)的典型學(xué)習(xí)方法，包括概率圖模型、集群智能、遷移學(xué)習(xí)、知識圖譜等。
7、應(yīng)用場景。除了代替人類執(zhí)行重復(fù)性的勞動，在諸多實際問題的處理中，人工智能也提供了有意義的嘗試。這一模塊覆蓋了人工智能技術(shù)在幾類實際任務(wù)中的應(yīng)用，包括計算機(jī)視覺、語音處理、對話系統(tǒng)等。

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