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浏览人工智能是一个包含很多学科的交叉学科,你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学,要有一定的哲学基础,有科学方***作保障。
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;
①机器学习的基础是数学,入门AI必须掌握一些必要的数学基础,但是并不是全部的数学知识都要学,只学工作上实际有用到的,比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。
②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握,但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种,而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西,比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等。
补足了以上数学和数据挖掘基本知识,才可以正式进行机器学习算法原理的学习。③算法方面需要掌握一些基本的框架:python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow,数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas,如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理,则是一个学习算法的一个加分项。
校企构建“平台+方向+项目实战”专业课程体系,教学过程采用学校教师与企业工程师共同授课的“一课双师”制教学模式。引入企业工场化真实场景环境进行专业实训实践教学。
主要课程:Python语言程序设计、数据预处理技术、数据结构(Python)、机器学习算法应用、深度学习平台实践、图像处理技术应用、自然语言技术应用、Python Web框架开发技术、软件工程与UML建模、Python编程项目实践、机器学习项目实战、深度平台项目实战等。学生经过本专业学习可以考取“AI计算机视觉应用开发”、“人工智能深度学习工程应用”、“人工智能语音应用开发”等职业资格证书以提高专业技能,增强其就业竞争力。毕业生亦可升本继续深造,对应本科专业如:人工智能技术与应用、智能科学与技术、计算机科学与技术等。