人工智能技术概论教材-人工智能技术概论教材电子版

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术概论教材的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术概论教材的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能主要是学什么的？
2. 人工智能主要有哪些课程？

人工智能主要是学什么的？

高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。

需要算法的积累：

人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言：

比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科，涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学等学科。

学习人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。

一、Python基础

二、数学基础，其中包含微积分基础、线性代数以及概率统计

三、各种框架，如Tensorflow等

四、深度学习，其中包含机器学习基础、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗神经网络以及深度强化学习。

五、商业项目实战，如MTCNN+CENTER LOSS 人脸侦测和人脸识别、YOLO V2 多目标多种类侦测、GLGAN 图像缺失部分补齐以及语言唤醒等。

人工智能主要有哪些课程？

一般需要学习网络互联技术，Linux操作系统，C语言程序设计，MySQL数据库管理与应用，web前端开发，人工智能导论，pyhton入门及提高，Python核心编程。

一般需要学习网络互联技术，Linux操作系统，C语言程序设计，MySQL数据库管理与应用，web前端开发，人工智能导论，pyhton入门及提高，Python核心编程。

要全面学习人工智能涉及的课程会比较多，你可以先学习下面的课程，以后可以到推荐的学习网站[_a***_]学习其他课程，一点一点建立信心。

首先，你需要学习Python编程语言课程，进行编程实操能够增强你的信心和增加学习的乐趣。可以选择pytorch技术框架，pytorch是目前深度学习使用非常频繁的平台，并且相关的资料、项目例子也非常多；可以到github网站上面找一些别人写的项目例子进行复现，这会更快提高你的能力。

其次，在学习编程实操过程要主动学习相关的数学知识课程。如高等数学、微积分、线性代数、概率与数理统计等课程，人工智能的计算机实现都是矩阵运算，有求矩阵偏导等过程，学习神经网络前向网络、误差反向传播网络、卷积神经网络等知识。

课程学习网站推荐：腾讯课堂、网易公开课、网易云课堂、B站（bilibili）、中国大学MOOC、IMOOC、极客时间、极客学院等。

到此，以上就是小编对于人工智能技术概论教材的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术概论教材的2点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/13199.html