人工智能专业课程有哪些？想了解该专业的朋友可以来看看，下面由出国留学网小编为你准备了“人工智能专业课程有哪些”，仅供参考，持续关注本站将可以持续获取更多的内容资讯！

人工智能专业课程有哪些

　　人工智能需要学习的基础课程

　　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;总之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;如果深入到硬件的话，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。

　　人工智能专业的主要领域是: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 语义网 博弈论等。 需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程(最好有数据结构基础)。

　　自学人工智能需要学的专业知识

　　人工智能是一个综合学科，如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。

　　人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了~第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。

　　机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。

　　机器人方面:新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。

　　拓展阅读：人工智能未来发展前景

　　人工智能技术无论是在核心技术，还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。所有这些智能系统的出现，并不意味着对应行业或职业的消亡，而仅仅意味着职业模式的部分改变。任何有助于让机器(尤其是计算机)模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术，都可视为人工智能的范畴，展现出无比光明的发展前景。

　　在我们生活方面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。人们将不仅生活在真实的物理空间，同样生活在网络空间。网络空间中的每个个体既有可能是人，也有可能是一个人工智能。

　　在生产方面，未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。例如，通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况，由人工智能自动决定(或向管理员推荐)最合适的种植方案，并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行，从而最大限度解放农业生产力。

　　在制造业中，人工智能将可以协助设计人员完成产品的设计，在理想情况下，可以很大程度上弥补中高端设计人员短缺的现状，从而大大提高制造业的产品设计能力。同时，通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据，人工智能还可望推动资源的优化配置，提升企业效率。在理想情况下，企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持，推动我国制造业转型和升级。

　　在生活服务方面，人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。例如，医疗方面，可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊;医疗数据智能分析或智能的医疗影像处理技术可帮助医生制定治疗方案，并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征，观察治疗效果。在教育方面，一个教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务，从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养。

　　对金融而言，人工智能将能协助银行建立更全面的征信和审核制度，从全局角度监测金融系统状态，抑制各类金融欺诈行为，同时为贷款等金融业务提供科学依据，为维护机构与个人的金融安全提供保障。在出行方面，无人驾驶(或自动驾驶)已经取得了相当进展。在物流方面，物流机器人已可以很大程度替代手工分拣，而仓储选址和管理、配送路线规划、用户需求分析等也将(或已经)走向智能化。

　　平台、算法以及接口等核心技术的突破，将进一步推动人工智能实现跨越式发展。从核心技术的角度来看，三个层次的突破将有望进一步推动人工智能的发展，分别为平台(承载人工智能的物理设备、系统)、算法(人工智能的行为模式)以及接口(人工智能与外界的交互方式)。

　　在平台层面实现一个能服务于不同企业、不同需求的智能平台，将是未来技术发展的一大趋势。算法决定了人工智能的行为模式，一个人工智能系统即使有当前最先进的计算平台作为支撑，若没有配备有效的算法，只会像一个四肢发达而头脑简单的人，并不能算真正具有智能。面向典型智能任务的算法设计，从人工智能这一概念诞生时起就是该领域的核心内容之一。

　　令算法通过自身的演化，自动适应这个“唯一不变的就是变化”的物理世界?这也许是“人工”智能迈向“类人”智能的关键。接口(人工智能与外界的交互方式)、沟通是人类的一种基本行为，人工智能与人类的分界正变得模糊，一个中文聊天机器人也许比一位外国友人让我们觉得更容易沟通。

　　因此，如何实现人机的高效沟通与协同将具有重要意义。语音识别、自然语言理解是实现人机交互的关键技术之一。另外，不采用自然语言，而是直接通过脑电波与机器实现沟通，即脑机接口技术，也已有相当进展，目前已经大体可以实现用脑电波直接控制外部设备(如计算机、机器手等)进行简单的任务。

　　人工智能学习什么？机器学习、深度学习、TensorFlow、Python、NumPy、ML、贝叶斯.....在初学人工智能时，觉得需要学习和掌握的知识太多，毫无头绪;若跟着吴恩达的视频学习，发现一头就扎到理论的深渊里，无法呼吸...在经过很长时间的学习和摸索后，作为过来人我决定写一系列的文章，将自己的人工智能学习路径和方法分享出来，希望让后来的师弟师妹们能少走弯路。

　　首先，在学习人工智能前你需要给自己制定一个合理的学习规划，它能帮助你。

　　了解机器学习、深度学习的轮廓、框架

　　随时判断自己掌握了多少内容并查看自己的学习进度

　　这个学习计划包含5个方面：数学基础、技术基础、机器学习、深度学习和问题领域(应用领域)

　　数学基础包含：线性代数、微积分、概率统计和信息论等内容。

　　这些基础跟人工智能的后期学习是有着密不可分的联系的，比如：矩阵计算的时候会用到线性代数，而微积分是求梯度时用的，信息论则是求交叉熵的时候会用到。

　　想必很多计算机专业出身的小伙伴们都清楚，就是所有程序员都要学习的计算机原理、程序设计语言，以及算法基础以及对应领域知识(图像、语音，NLP)。比如，如果你要做NLP，就肯定要先了解一些语言模型知识才行吧!

　　3.机器学习和深度学习

　　到了重头戏——机器学习，机器学习算法里面要学的包括机器学习中的逻辑回归、决策树模型、集成算法、聚类算法和深度学习中的深层神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)，这是我们在算法方面要学习的。

　　最后是我们实际解决问题的部分，这里面包含了语音识别、NLP、机器视觉等领域。是的，无论学习哪个领域，解决实际问题才是人工智能技术的最终目的，作为初学者一定要清楚这一点。

　　接下来我将从能力方面作重点介绍

　　作为一名算法工程师，需要掌握什么技能呢?

　　首先是机器学习理论部分，包括有监督学习、无监督学习、半监督学习、基础理论这四个部分。

　　有监督学习：在神经网络里有监督学习其实就是深度学习，深度学习属于机器学习一部分，需要学习最基础的感知机、DNN、CNN、RNN等。而机器学习有监督学习里，还会有其他东西要学习，如因子分解机、FM、KNN、GBDT等。

　　无监督学习：有监督学习指的是我们拥有有标签的数据，没有标签的情况下就是无监督学习，比如K-means PCA、LDA、混合高斯等。

　　半监督学习：近一两年诞生的半监督学习，解决了一个有监督学习(需要标签)和无监督学习(训练模型难)之间如何折中的矛盾。GAN作为可以生成一些数据的模型，在这一两年获得的成就比较高。半监督学习要求的效果是——即可以用没有标签的数据，效果又比较好。

　　基础理论：最优化、正则化、信息论等内容。

　　2.概率和统计学基础

　　数学基础重要性的占比前文已经说过， 像概率与统计基础里的贝叶斯、EM等都很重要。

　　3.开发语言和开发工具

　　同样重要的基础是开发语言的掌握能力，作为初学者，学习Python是最好的，非常的简便易学，但如果已经工作或者想要做工程部署，C语言仍然是更实用的选择。

　　其他一些开发工具，像NumPy，是Python一个科学计算的库，而Pandas用来清洗数据，TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架都是必须要学习使用的。

　　目前TensorFlow仍是最火热的深度学习框架，更新速度很快，比较活跃，因此大力推荐大家使用。像sklearn、Gensim、XGBOOST，也是会必须的内容，比如LDA就要调取gensim里的一些程序等。

　　4.基础数据结构与算法

　　树、图、矩阵等基础数据结构与算法也是一定要掌握的。

　　当然，作为工程师，基础开发能力可不能少，无论是做算法还是前后端工程师，你的代码的整洁性、可读性和可维护性、稳定性、健壮性等都是必须具备的基础能力。

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《探索大数据与人工智能》题库答案

2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是?

A. 大数据分析的革命性方法出现

B. 大数据与与云计算将深度融合

C. 大数据一体机将陆续发布

D. 大数据未来可能会被淘汰

4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用?

5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用?

6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。

7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是?

8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点?

9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系？