科技催生人工智能課程有哪些，人工智能需要學(xué)習(xí)哪些課程

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-05-13 04:08:19 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，人工智能需要學(xué)習(xí)哪些課程

人工智能，即AI(ArtificialIntelligence)，是一門包含計(jì)算機(jī)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等綜合學(xué)科

人工智能需要學(xué)習(xí)哪些課程

2，學(xué)習(xí)人工智能主要學(xué)習(xí)哪些課程

“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)專業(yè)和人工智能專業(yè)的必修基礎(chǔ)課程方面一般包含大數(shù)據(jù)(人工智能)概論、Linux操作系統(tǒng)、Java語(yǔ)言編程、數(shù)據(jù)庫(kù)原理與應(yīng)用、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)類課程(高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì))、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)語(yǔ)言、Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)原理與應(yīng)用、數(shù)據(jù)導(dǎo)入與...”

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3，人工智能專業(yè)有些什么課程求詳細(xì)課程名字

人工智能專業(yè)的主要領(lǐng)域是：機(jī)器學(xué)習(xí) 人工智能導(dǎo)論（搜索法等）圖像識(shí)別生物演化論自然語(yǔ)言處理語(yǔ)義網(wǎng) 博弈論等。需要的前置課程主要有，信號(hào)處理，線性代數(shù)，微積分，還有編程（最好有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)）。

1. 貝葉斯法則2. 參數(shù)估計(jì)(Parameter Estimation)，包括最大似然估計(jì)(MLE)，最大后驗(yàn)估計(jì)(MAP)3. 回歸(Regression)，包括線性回歸，多項(xiàng)式回歸等4. 降維(Dimensionality Reduction)，包括主成分分析(PCA)，線性判別分析(LDA)5. Expectation Maximization6. 聚類(Clustering)，包括K-means, Gaussian Mixture Model等7. 分類(Classification)，包括Bayesian Classifier, Naive Bayes, Logistic Regression, 支持向量機(jī)(SVM)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。想做理論可以往PAC Learning，概率圖模型，結(jié)構(gòu)化預(yù)測(cè)那邊看看。應(yīng)用一點(diǎn)可以看看ML的一些廣泛應(yīng)用領(lǐng)域，比如計(jì)算機(jī)視覺(jué)，自然語(yǔ)言處理等。

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