人工智能技术应用学啥课程-人工智能技术应用学啥课程的
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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应用学啥课程的问题,于是小编就整理了5个相关介绍人工智能技术应用学啥课程的解答,让我们一起看看吧。
人工智能大学学哪几科?
人工智能学的科目:数据科学与大数据专业和人工智能专业的必修基础课程方面一般包含大数据(人工智能)概论、Linux操作系统、J***a语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程(高等数学、线性代数、概率论、数理统计)、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。
人工智能语言上什么课?
数据科学与大数据专业和人工智能专业的必修基础课程方面一般包含大数据(人工智能)概论、Linux操作系统、J***a语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程(高等数学、线性代数、概率论、数理统计)、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。
选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。
实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。
人工智能专业必修课?
主要课程: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。
人工智能专硕学什么课程?
学习课程有: 机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、博弈论等。考生需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的,不过前置的课程一般在大学本科期间都有学习过,如信号处理,线性代数,微积分这些,如果考生在学校期间这部分的内容学习的不错,那么就可以专心学习后面更加深度的内容了。
人工智能主要有哪些课程?
我来为题主介绍一下这个专业吧,大的方向性的东西我就不再在此阐释了,我们以一个具体的例子来做说明,这样估计题主看起来更为直观,以哪个学校为例呢,我在此选取了位于四川成都的电子科技大学来为例,电子科大人工智能专业已经开设了二年了,应该还是比较成熟了吧。
电子科技大学人工智能专业介绍:
依托学科:计算机科学与技术(这个非常重要,很多学校的人工智能课程安排,其实就是这个专业的翻版)。该专业学制是4年,允许修业年限是6年。
主要课程: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。
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进行学习其他课程,一点一点建立信心。
首先,你需要学习Python[_a***_]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。
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。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。
到此,以上就是小编对于人工智能技术应用学啥课程的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能技术应用学啥课程的5点解答对大家有用。
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