人工智能識別技術(shù)有哪些課程，學習人工智能主要學習哪些課程

來源：整理時間：2023-06-17 02:14:40 編輯：智能門戶手機版

1，學習人工智能主要學習哪些課程

“數(shù)據(jù)科學與大數(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語言編程、數(shù)據(jù)庫原理與應用、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)學及統(tǒng)計類課程(高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計)、大數(shù)據(jù)應用開發(fā)語言、Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)庫原理與應用、數(shù)據(jù)導入與...”

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2，人工智能專業(yè)有些什么課程求詳細課程名字

人工智能專業(yè)的主要領(lǐng)域是：機器學習人工智能導論（搜索法等）圖像識別生物演化論自然語言處理語義網(wǎng) 博弈論等。需要的前置課程主要有，信號處理，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(Parameter Estimation)，包括最大似然估計(MLE)，最大后驗估計(MAP)3. 回歸(Regression)，包括線性回歸，多項式回歸等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(SVM)，神經(jīng)網(wǎng)絡等等。想做理論可以往PAC Learning，概率圖模型，結(jié)構(gòu)化預測那邊看看。應用一點可以看看ML的一些廣泛應用領(lǐng)域，比如計算機視覺，自然語言處理等。

賽為智能，三豐智能，機器人，亞太科技，巨輪股份，錢江摩托。

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3，人工智能都要學習什么課程

人工智能，即AI(ArtificialIntelligence)，是一門包含計算機、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等綜合學科。該概念第一次在達茅斯頓學術(shù)會議上提出：人工智能是從計算機應用系統(tǒng)角度出發(fā)，研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以及延生人類智能科學。核心課程ArtificialIntelligence人工智能MachineLearning機器學習AdvancedOperatingSystems高級操作系統(tǒng)AdvancedAlgorithmDesign高級算法設計ComputationalComplexity計算復雜性MathematicalAnalysis數(shù)學分析AdvancedComputerGraphics高級計算機圖形AdvancedComputerNetworks高級計算機網(wǎng)絡就業(yè)方向參考(1)搜索方向：百度、谷歌、微軟、yahoo等(包括智能搜索、語音搜索、圖片搜索、視頻搜索等都是未來的方向)(2)醫(yī)學圖像處理：醫(yī)療設備、醫(yī)療器械很多都會涉及到圖像處理和成像，大型的公司有西門子、GE、飛利浦等。(3)計算機視覺和模式識別方向：前面說過的指紋識別、人臉識別、虹膜識別等;還有一個大的方向是車牌識別;目前鑒于視頻監(jiān)控是一個熱點問題，做跟蹤和識別也不錯;(4)還有一些圖像處理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。另外，AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相對比較豐厚，所以很這個方向很有發(fā)展前途。

現(xiàn)在社會發(fā)展日新月異，互聯(lián)網(wǎng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪斜夭豢缮俚氖挛?。電腦行業(yè)需求不錯，工作很好找，而且工作環(huán)境也不錯。一方面電腦行業(yè)的工作與社會接觸都比較緊密，緊跟潮流，所以見識和思想都會比較開放，也有利于以后自己的發(fā)展。學習電腦入手比較快，學習難度不是很大

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