人工智能需要学哪些课程

2021-08-31 21:43:13 作者: xywy01 来源: 学业无忧网

人工智能需要学哪些课程?

下面给计划学习人工智能专业的同学介绍一下人工智能学习的课程内容,目前开设人工智能课程的学校非常多,不同学校开设的课程不一样,比如大学本科、大专职业院校、培训机构的人工智能课程差别就非常大,下面给大家简单介绍一下,希望对大家有所帮助。

 大学的人工智能课程主要学习什么呢?

公共必修课、通识教育课、数学与自然科学基础课、数据结构与算法、计算机组成原理、计算机操作系统、程序设计基础、最优化算法、计算机视觉与模式识别、自然语言处理、计算机网络、数据库原理及应用、机器学习、分布式并行计算、数字逻辑、脑与认知科学。

人工智能需要学哪些课程

培训机构的人工智能课程要学哪些呢?

一、人工智能:

1、人工智能技术和应用场景的全面解析,系统化介绍人工智能技术链条,通过实例对人工智能的开发语言载体Python进行深入理解并掌握Python语法规则,变量和数据类型,程序结构控制,Python的数据结构,Python中的OOP,了解-神经网络的训练方法和流程,学习主流机器学习、深度学习框架环境的搭建,TensorFlow、Keras、Caffe等。

2、通过数字识别和人脸识别、自然语言处理等这些应用极为广泛的项目开发,深入介绍深度学习的概念,激活函数以及神经网络基础,对CNN、RNN进行原理方法和原理学习,卷积层和池化层,图像特征提取与识别,经典LeNet模型,LSTM,Encoder-Decoder Model等,同时引入自然语言处理方面的内容,包括分词、题干提取建模等,为不同方向的技术学习构建完整的技能知识

3、在项目开发实现的基础上进行调优处理,通过学习过程的优化、数据预处理方法、超参数、学习率优化、Batch-Normalization等方法,实现开发算法的优化,完善提升神经网络的效率和质量,进一步理解算法实现与设计,实现开发工程师提升到算法专家之路

培训机构的人工智能课程要学哪些呢?

二、数据分析:

1、基于CDBD(中国历代人物传记资料库)数据集开发课程案例,介绍数据分析的基本流程和方法,涉及的数据建模方法主要是聚类和决策树,学完之后能够使用Python处理工作场景中的简单数据分析。

2、基于真实企业数据库开发案例,重点介绍K-近邻、凝聚与分裂(层次聚类算法)、线性回归、朴素贝叶斯等数据建模方法,最终成为具有一定分析思维的数据分析师,满足就业需求。

3、通过完全贴近真实情境的数据分析工作,学会处理各种数据分析中的复杂问题,所使用的建模方法有支持向量机、DBSCAN、逻辑回归和反向传播神经网络,最终成长为一名高级数据分析师,并获得算法工程师的相关技能,能做出直接跟系统交互的仪表盘。

三、Python:

1、在大量数据的情况下,如何让数据能够更直观,更高效的输出有用的信息就需要借助于数据可视化技术。通过项目实战完全掌握Matplotlib实现简单直观的数据可视化、Echarts实现更丰富的交互需求,在此基础上认识更多的数据可视化库并灵活运用。

2、互联网上存在着海量的数据信息,通过爬虫可以快速高效的获取这些数据。Scrapy爬虫框架是当前非常流行的一款爬虫框架。Scrapy使用Python作为开发语言,并且提供了非常丰富扩展功能,数量掌握Scrapy爬虫框架的使用能够实现高效获取互联网数据的目标。

3、利用Python实现数据清洗与存储相关技能。数据被正式应用于AI核心算法前,需要经过迁移、清洗、分片等多种转换处理,利用Python的numpy、pandas模块有效处理源数据中的空缺值、噪声数据、不一致数据、重复数据等。数据来源、存储环境是多样的,分别来自于JSON、CSV文件,MySQL、Redis、MongoDB数据库,HDFS文件系统等等。利用Python的json、csv、pymysql、redis、pymongo、pyhdfs模块很好地解决了数据存储问题。

人工智能到底好不好学?

人工智能到底好不好学?

人工智能是一个典型的交叉学科,涉及到数学、哲学、经济学、计算机、控制学、神经学和语言学等诸多学科,由于内容多且难度大,所以人工智能领域的人才培养也一直以研究生教育为主,从这个角度来看,学习人工智能相关技术还是具有一定难度的。

人工智能专业的学习需要具备扎实的基础学科基础,重点就是数学和物理,不论未来选择哪个具体的研究方向,基础学科的掌握程度将对人工智能的研发起到重要的作用。如果没有扎实的数学基础,从事人工智能的相关研发是比较吃力的,因此人工智能专业也有大量的数学相关课程,这无疑提升了学习的难度。