人工智能难学吗,人工智能学什么内容,好学吗
学习人工智能难吗?
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。如果你有这方面的天赋,可以去尝试。网站域名用top。
转行人工智能专业难学吗,课程主要学什么
人工智能入门需要掌握这些知识:
1.基础数学知识:线性代数、概率论、统计学、图论
2.基础计算机知识:操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库
3.编程语言基础:C/C++、Python、Java
4.人工智能基础知识:ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。
5.工具基础知识:opencv、matlab、caffe等
人工智能的学习还是比较简单的,主要课程分为编程学习、数学知识学习、还有实战等。
而更为细致一些的课程可分为:python基础与科学计算模块、AI数学知识、线性回归算法、线性分类算法、无监督学习算法、决策树系列算法、海量数据挖掘工具、概率图模型算法、深度学习原理到进阶实战、图像识别原理到进阶实战、图像识别项目、自然语言处理原理、自然语言处理项目、数据挖掘项目等。
现在的人工智能还是非常的热门的,因为科技飞速发展着,到2020年科技已经基本上是融入到人们的生活中了。在这个全靠人工智能的时代,人工智能编程无疑是一个热门的行业。
而人工智能现在的使用领域也很广泛有:机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是,机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看,机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远;而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出:要提高机译的质量,首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题;单靠若干程序来做机译系统,肯定是无法提高机译质量的;另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下,机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后,人工智能成为家电业的新风口。
人工智能基础学习
试下不放心,可以到这里参观
第一阶段http://www.rixia.cc
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理(计算机操作基础Windows7)
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发
第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发
第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级日夏养花网开发
第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一:WEB全栈开发
2、实训二:人工智能终极项目实战
学人工智能先要学什么?
第一阶段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理(计算机操作基础Windows7)
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发
第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发
第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发
第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一:WEB全栈开发
2、实训二:人工智能终极项目实战
首先,数学当然少不了
数学是一切理论的基础,基本上学习高等数学,线性代数,复变函数等,离散数学是以计算机工作思维的数学逻辑,所以尤其重要。
其次是数据结构
数据是人工智能的基础,人工智能必须得扎根在数据肥沃土壤上,才能更加茂盛鲜艳,所以对于数据相关课程的学习显得尤为重要
然后是编程
是将整个数学模型得以实现的技术基础,对于编程掌握一门语言便可,其它语言基本上类似相通的,建议学习Python,简单容易入手,太难的学习起来容易放弃
首先你需要数学基础: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;
其次需要算法的积累: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,比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;
算法很多需要时间的积累。
然后,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,一些电类基础课必不可少;
人工智能一般要到研究生才会去学,本科也就是蜻蜓点水看看而已,毕竟需要的基础课过于庞大。
刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的,但同时很多事物都是相通的,你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通,很容易。在这中间关键是要有自己的思考,不能人云亦云。毕竟,人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。
人工智能的首选语言是Python,因此大家一定要学好Python语言。人工智能学习的重点是机器学习:
1、斯坦福大学公开课 :机器学习课程
2、数据分析竞赛kaggle
3、Deep learning-author Joshua Bengio
机器学习书单python实战编程
1、Python for Data Analysis
2、SciPy and NumPy
3、Machine Learning for Hackers
4、Machine Learning in Action
1) AI概览
人工智能的诞生和基本概念
机器学习和深度学习介绍
人工智能的发展与应用
人工智能的未来与问题
2) Python编程基础
Python简介
Python的数据结构
Python流程控制
Python函数
面向对象编程
Python高级操
3) 数学基础知识
线性代数-矩阵运算与特殊矩阵
线性代数-特征分解
概率论基础
信息论和最优化问
4)TensorFlow 介绍
TensorFlow介绍
TensorFlow搭建与开发
5)深度学习预备知识和深度学习概览
深度学习预备知识
深度学习概览
6)华为云EI概览
华为云EI介绍
2.华为人工智能课程大纲实验部分
1)Python编程基础实验
2)数学基础知识实验
3)TensorFlow编程基础实验
TensorFlow框架使用和计算
4)图像识别编程实验
建立图像识别模型,实现图像识别
5) 语音识别编程实验
建立语音识别模型,实现语音转文字
6) 人机对话编程实验
搭建人机对话模型,实现人机对话
人工智能好学吗?
人工智能专业难学吗,人工智能专业学什么
1.认知与神经科学课程群
具体课程:认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程
2.人工智能伦理课程群
具体课程:《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》
3.科学和工程课程群
新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力,寻找人工智能的突破点,同时必须要以严谨的态度进行科学研究,让人工智能学科走在正确、健康的发展道路上。
4.先进机器人学课程群
具体课程:《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》
5.人工智能平台与工具课程群
具体课程:《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》……
6.人工智能核心课程群
具体课程:《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》……
人工智能专业主要学的是核心课程包括:数学、统计、计算机、自动化等,这些学科都属于人工智能专业的核心课程。
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