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人工智能基本概念书籍目录-人工智能基本概念书籍目录图片

C0f3d30c8C0f3d30c8时间2024-05-20 06:54:09分类AI认识浏览63
导读:大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能基本概念书籍目录的问题,于是小编就整理了2个相关介绍人工智能基本概念书籍目录的解答,让我们一起看看吧。计算机本科专业有哪些教材?想学人工智能需要哪些基础呢?计算机本科专业有哪些教材?大学计算机专业课程:电子技术、离散数学、程序设计、数据结构、操作系统……...

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能基本概念书籍目录的问题,于是小编就整理了2个相关介绍人工智能基本概念书籍目录的解答,让我们一起看看吧。

  1. 计算机本科专业有哪些教材?
  2. 想学人工智能需要哪些基础呢?

计算机本科专业哪些教材

大学计算机专业课程电子技术、离散数学程序设计数据结构、操作系统、计算机组成原理、微机系统、计算机系统结构、编译原理、计算机网络、数据库系统、软件工程、人工智能、计算机图形学、数字图像处理、计算机通讯原理、多媒体信息处理技术、数字信号处理、计算机控制、网络计算、算法设计与分析、信息安全应用密码基础、信息对抗、移动计算、数论与有限域基础、人机界面设计、面向对象程序设计等。

大学计算机专业是计算机硬件软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。计算机学科的特色主要现在理论性强,实践性强,发展迅速。

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想学人工智能需要哪些基础呢?

优秀的数据分析师需要具备这样一些素质:有扎实的 SQL 基础,熟练使用 Excel,有统计学基础,至少掌握一门数据挖掘语言(R、SAS、python、SPSS),有良好的沟通和表达能力,做好不断学习的准备,有较强的数据敏感度和逻辑思维能力,深入了解业务,有管理者思维,能站在管理者的角度考虑问题。

学人工智能需要哪些基础?

最近两年人工智能大火,很多企业人才考虑转型人工智能,那么学人工智能需要哪些基础呢?

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人工智能是当下很火的显学,英文缩写为AI。被认为是二十一世纪三大尖端技术之一,其他两个技术是基因工程纳米科学,它是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它的目的是了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能[_a***_](如学习、推理思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,时下热炒的大数据和阿尔法GO大战李世石,其背后都有人工智能的影子。

学习人工智能,主要掌握:概率论、数理统计矩阵论、图论、随机过程、最优化神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学,同时也要学习高等数学微积分线性代数,另外编程工具,例如:matlab,spss,C++或J***a也必不可少。

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实际说不好听的,任何人都是为了收入更高,职业更理想去接触人工智能这个领域的。就是一个学者去研究人工智能无外乎在学术上有所建树,最后在转化为金钱。那么今天我们可以直接说我们学习人工智能的目的就是赚钱,那么怎么赚钱,无外乎找工作和承揽项目。那么这两个方向需要样样俱全的基础么?答案是否定的! d我们更应该直接从项目入手,什么项目直接找到对应的人工智能案例,迅速切入案例为主。在实践中不断完成基础的搭建,遇到不会的不解的逐步通过经验来了解。就像神经元网络,人从来都需要第一个神经元来构筑这个网络,如果这个神经元距离你学习的目的太远,迟迟得不到正向的激励,那么迟早你会丧失兴趣而选择离开这个行业。我们昂钛客AI人工社群的目标,就是用40行左右的大量案例和实验,来高速迭代学习人工智能的案例,另外只有大量的案例练习和实践,才能对基础知识有深刻的认识。正常思路是先学完这些基础课程在切入人工智能领域。比如数学方面的:机器学习,深度学习,神经元算法。傅里叶变换,小波算法,时间序列,甚至初级的高等代数,概率论等。计算机语言方面的:因为tensorflow和caffe都是应用在linux环境下最为普遍,所以csh,bsh要会,那么标准c,c++也应该了解。而Python更是案例最多的语言。而go呢也代表未来

学完软件肯定你觉得这是不是基础呢?错了,硬件你应该了解编译原理,和操作系统,因为现在深度学习大量应用到了并行处理,你对硬件不熟悉,怎么能在有限的***下实现更好的算法。还有大量虚拟机和gpu,tpu的硬件知识扑面而来。看到上面我列出的学习领域,也许光初略的了解一下每样都要几个月时间。把这些作为基础是正确的么?答案是否定的。

我们应该用案例切入,用最好的方法来实现应用,再回头优化当中不断实现基础的完善和提高

人工智能当前的核心技术热点是“深度学习”,而典型的技术应用包括智能语音语义,知识图谱,计算机视觉自动驾驶。下面分别垃圾讲讲这两个方面。

人工智能,机器学习和深度学习

首先,人工智能是通过机器学习来实现的。非人工智能状态下,我们对计算机输入一组数据,它会根据固定的算法进行计算输出一个结果,而机器学习的算法则不同,它会输出给你一个算法模型,让计算机拥有了自动判断的能力,这就是人工智能。

举个不太恰当的比喻,如果把普通计算看成是手工业,那么人工智能就是计算机界的自动化产业,而机器学习就是计算机界的工业革命

而“深度学习”就是机器学习的一个子集,是超越之前“神经网络研究”的一种机器学习方式,最大的特点是由机器自己来设计输入样本的特征,全过程完全自动化,而这种方式得益于海量数据的产生,来保证其自动设计的准确性。

人工智能典型的技术应用

1. 智能语音语义:包括语音识别,自然语言处理,语音合成机器翻译等技术,涉及到的学科包括计算机,认知科学,语音学,信息论等。

2. 知识图谱:即描述各个事物之间的关系,通过大量的结构化和非结构化的数据,将各类事物和实体联系在一起。比如智能搜索,智能推荐,智能问答等方面的应用。

3. 计算机视觉:通过摄像头感知和理解影像,例如我们现在使用的人脸识别,图像识别,文字识别,还有体感运动,包括机器人和无人车的定位导航功能等。

4. 无人驾驶和机器人:让汽车或者机器人具备自动执行命令的功能,二者拥有同样的基本原理,感知-认知-决策-控制-执行。例如让汽车从A走到B,要先通过雷达或者传感器感知到自己的位置和周围环境,然后要认知到自身所处的情况和目标,根据这些信息决策出一条路线,控制自己的硬件进行导航,然后执行行驶任务。而这里的智能决策又涉及到博弈论和运筹学的知识。

因此,广义上讲人工智能的基础,实际上覆盖了几乎所有的现代科学和技术,任何相关领域的学科和人才都可以从不同的角度切入行业,但是它的基础学科环境是“大数据”和“深度学习”

到此,以上就是小编对于人工智能基本概念书籍目录的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能基本概念书籍目录的2点解答对大家有用。

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