学习人工智能主要学习哪些课程?
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从课程体系结构来看,主要分成四大部分,第一部分是基础学科部分,主要涉及到数学和物理相关课程;第二部分是计算机基础课程,涉及到编程语言、操作系统、算法设计等课程;第三部分是人工智能基础课程,涉及到人工智能基础、机器学习、控制学基础、神经科学、语言学基础等内容;第四部分涉及到人工智能平台相关知识。
由于人工智能是典型的交叉学科,所以人工智能专业需要学习的内容还是相对比较多的,而且学习难度也相对比较大,因此如果在本科阶段选择人工智能专业需要具有较强的学习能力。由于人工智能专业的学习过程对于学习环境有较高的要求,所以开设人工智能专业的高校往往都会有专门的数据中心、计算中心,以便于为学生提供数据和算力的支撑。
人工智能目前有六大研究方向,涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器人学、自动推理、机器学习和知识表示,这些研究方向之间也存在比较紧密的联系,目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习这三个方向的热度相对比较高。由于不同的高校往往有不同的资源整合能力,在人工智能领域也有一定的侧重点,所以在选择具体学习方向的时候,应该结合所在高校的实际情况,尽量选择学科实力比较强的方向,这样会有一个更好的学习体验。
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从课程体系结构来看,主要分成四大部分,第一部分是基础学科部分,主要涉及到数学和物理相关课程;第二部分是计算机基础课程,涉及到编程语言、操作系统、算法设计等课程;第三部分是人工智能基础课程,涉及到人工智能基础、机器学习、控制学基础、神经科学、语言学基础等内容;第四部分涉及到人工智能平台相关知识。
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人工智能是热门专业,此专业学习内容主要包括:
数学学习:主要是高数、线性代数、概率统计、数值分析等。
算法学习:主要包括人工神经网络、遗传算法等。
编程语言学习:需要至少学习一种编程语言并会熟练使用。
数学学习:主要是高数、线性代数、概率统计、数值分析等。
算法学习:主要包括人工神经网络、遗传算法等。
编程语言学习:需要至少学习一种编程语言并会熟练使用。
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人工智能导论(搜索法等)、生物演化论、图像识别、自然语言处理、语义网、博弈论等。需要的前置课程主要有:信号处理、线性代数、微积分、编程等。
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2023-03-06
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由人民邮电出版社出版的《人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章,分为3篇,分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展,涵盖了目前主流的人工智能技术。《人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时,尽量回避了相关的复杂模型和算法设计,方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外,书中每章都设计了一些思考与练习的题目,以便读者在课堂练习和研讨中使用。
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