人工智能需要学哪些课程内容

人工智能是当前最热门的专业之一,因此开设人工智能课程的学校非常多。然而,不同类型的学校中课程存在一定差异,比如大学本科、大专职业院校、培训机构的人工智能课程内容区别较大。下面小编将带大家一起来看看各类学校的人工智能课程内容。

大学的人工智能专业学什么课程内容?

首先,数学基础课程是必不可少的,包括微积分、线性代数、数理统计等。此外,计算机基础课程也是必不可少的,包括数据结构、程序设计基础等。

在专业课程方面,人工智能导论、高级语言程序设计、Python程序设计、离散数学、数据结构、机器学习、深度学习、信号与系统、计算机视觉、数字信号处理、数字图像处理、统计学、模式识别、随机过程、优化方法、人工智能系统综合设计、数据挖掘、自然语言处理等课程也是需要深入学习的。

此外,对于人工智能的哲学基础与伦理、先进机器人控制、认知机器人、机器人规划与学习、仿生机器人、群体智能与自主系统、无人驾驶技术与系统实现、游戏设计与开发、计算机图形学、虚拟现实与增强现实等课程也需要有一定的了解和涉猎。

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?

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。

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