人工智能都要学习什么课程?

Question

如题所述

Answer 1

人工智能学的课程主要包括：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《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》、《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》、《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》。

材料补充：

人工智能专业以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。

2018年4月3日，中国高校人工智能人才国际培养计划启动仪式在北京大学举行。教育部国际合作与交流司司长许涛透露，教育部将进一步完善中国高校人工智能学科体系，在研究设立人工智能专业，推动人工智能一级学科建设。教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，通过科教融合、学科交叉、进一步提升高校人工智能科技创新能力和人才培养能力。

2018年4月8日，西安交通大学人工智能拔尖人才培养试验班宣告成立，将于2018年面向全国招生。每年计划招生40人左右，高考招生选拔15人左右，校内新生选拔15人左右，少年班再选拔10人左右。

2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，经申报、公示、审核等程序，根据普通高等学校专业设置与教学指导委员会评议结果，并征求有关部门意见，确定新增审批专业名单。根据通知，全国共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。

2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，在新增备案本科专业名单中，“人工智能”专业新增最多。中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、中国农业大学、北京化工大学等180所高校都新增了“人工智能”专业。此外，“智能制造工程”“智能建造”“智能医学工程”“智能感知工程”等智能领域相关专业，也同样是高校的新增备案和

Answer 2

刚好来答一记。

本人本科刚好就是通信工程的。硕士搞的是NLP。也算是人工之智能方向。

首先，先来谈谈，通信工程转机器学习的好处。在本科阶段，学的课程很多，大部分分为

基础公共课（高数，现代，矩阵，概率，统计），专业基础课（信号处理，DSP），编程基础课（C，C++）

专业方向课（信息论，密码学，），计算机基础课（操作系统，计算机网络组成（tcp/ip协议的那一套））。

其次，基本上如果你本科认真学习以后，你就具备的了扎实的数理基础，和编程基础。

那么

数理基础决定了你在机器学习和人智能方向能的上限！

编程基础决定了你在机器学习和人智能方向能的下限！

重要事情说三遍！

重要事情说三遍！

重要事情说三遍！

因此，如果你是通信工程这种工科出身的，比计算机出身的优势要强很多！为什么，因为计算机

科班出身，大多数学不会学的那么深。如果没有参加过ACM，或者做过项目的话，动手能力也不会

比非科班出身的强多少。

最好的建议就是，考一个机器学习方向的研究生，在硕士阶段，做一两个相关的项目。并且在硕士阶段，不断关注这方面的最新研究动态。

然后在课余时间找一份相关实习，锻炼自己的动手能力，基本就ok。

另外，你说的人工只能方向太大了。应该缩小范围，例如NLP，ML。

定一个方向，每天积累。

下面是我的专栏，专注分享机器学习的知识。欢迎关注，里面有入门的方法！

如果觉得答案有帮助的话就点个赞吧！

钟少的自留地本回答被网友采纳

Answer 3

现阶段人工智能是一个十分火热的事物，火热到什么地步呢？火热到很多高校都开始设立人工智能方面的专业和课程，并且加大力度培养人工智能人才，那么人工智能人才需要具备什么样的知识架构呢？人工智能人才需要学习什么知识呢？下面我们就给大家介绍一下这个内容。
首先，人工智能的学习需要高水平的人工智能人才，而对人工智能人才的要求就是需要数学基础好、计算/软件程序功底扎实、人工智能专业知识全面。首先，无论是在抽象建模还是模型算法分析设计环节，都需要依赖良好的数学基础，因为人工智能所面对的问题千变万化，这导致了其所涉及的数学工具种类多样。事实上，人工智能的核心领域，即机器学习是计算机科学中对数学基础要求最高的分支之一。所以人工智能对人才的有很多的要求。
其次就是复杂现实任务通常可以从多种角度进行抽象，而不同的抽象将导致巨大的差异。这就需要注意很多的问题，比如抽象出的问题是否可计算？从程序代码的角度是否易实现？从计算平台的角度是否便于高效处理？等等。要想回答一下这个问题就需要在算法分析、程序设计、计算系统方面具备扎实的基础。事实上，对一些现代大型人工智能程序而言，甚至连高维数组的存储顺序都需做到优化，这如果没有扎实的计算、软件程序功底显然是不行的。
最后，在我们解决现实的人工智能应用任务时，往往同时涉及多种人工智能专业知识，需有效进行融合发挥。因此，高水平的、能解决企业关键技术难题的人工智能人才，必须具备全面的人工智能专业知识。这些知识能够方便我们理解人工智能并能够朝着更好的方向发展。所以说，如果数学不好的同学那么就需要考虑考虑数据自己究竟是否适合这个专业。
在最后需要提醒大家的是，学习人工智能还是需要学习计算机、自动化、电子、软件等内容。人工智能所解决的问题都是充满不确定性的复杂问题，这就需要很高的处理事务的能力，如果我们不擅长处理事情，并且不适应随时随地出现的不确定性工作，那也不适合这个行业，就不建议大家学习这个专业，希望这篇文章能够给大家带来参考价值。

Answer 4

谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。