智能計算與系統(tǒng)學什么 人工智能對應(yīng)的是什么

人工智能學什么的呢？智能科學與技術(shù)學什么？人工智能專業(yè)主要學什么？碩士研究生階段云端智能計算系統(tǒng)專業(yè)學習那些課程，人工智能專業(yè)需要學習什么知識？人工智能需要學習哪些課程。

本文導航

• 人工智能對應(yīng)的是什么
• 智能科學與技術(shù)有哪些課程
• 人工智能得學啥專業(yè)
• 計算機研究生在學校有哪些課程
• 人工智能專業(yè)基礎(chǔ)知識
• 人工智能都學習哪些方面的知識

人工智能對應(yīng)的是什么

這是人工智能的所有課程，要是感興趣的話，可以了解一下：

第一階段

前端開發(fā) Front-end Development

1、桌面支持與系統(tǒng)管理（計算機操作基礎(chǔ)Windows7）

2、Office辦公自動化

3、WEB前端設(shè)計與布局

4、javaScript特效編程

5、Jquery應(yīng)用開發(fā)

第二階段

核心編程 Core Programming

1、Python核心編程

2、MySQL數(shù)據(jù)開發(fā)

3、Django 框架開發(fā)

4、Flask web框架

5、綜合項目應(yīng)用開發(fā)

第三階段

爬蟲開發(fā) Reptile Development

1、網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)

2、爬蟲項目實踐應(yīng)用

3、機器學習算法

4、Python人工智能數(shù)據(jù)分析

5、python人工智能高級開發(fā)

第四階段

人工智能 PArtificial Intelligence

1、實訓一：WEB全棧開發(fā)

2、實訓二：人工智能終極項目實戰(zhàn)

智能科學與技術(shù)有哪些課程

智能科學與技術(shù)專業(yè)培養(yǎng)具備基于計算機技術(shù)、自動控制技術(shù)、智能系統(tǒng)方法、傳感信息處理等科學與技術(shù)，進行信息獲取、傳輸、處理、優(yōu)化、控制、組織等并完成系統(tǒng)集成的，具有相應(yīng)工程實施能力，具備在相應(yīng)領(lǐng)域從事智能技術(shù)與工程的科研、開發(fā)、管理工作的、具有寬口徑知識和較強適應(yīng)能力及現(xiàn)代科學創(chuàng)新意識的高級技術(shù)人才。 目前開設(shè)智能科學與技術(shù)專業(yè)的大學名單，總共25所學校。 1北京大學 2北京郵電大學 3南開大學 4沈陽工業(yè)大學 5東北財經(jīng)大學 6上海理工大學 7廈門大學 8中南民族大學 9中南大學 10桂林電子科技大學 11西安電子科技大學 12北京信息科技大學 13大連東軟信息學院 14北京科技大學 15首都師范大學 16河北工業(yè)大學 17大連海事大學 18東北電力大學 19南京醫(yī)科大學 20武漢工程大學 21湖南大學 22中山大學 23重慶郵電大學 24青島大學 25西安郵電大學

人工智能得學啥專業(yè)

中國人工智能發(fā)展迅猛，政府對人工智能也是很重視的。人工智能的專業(yè)方向有科學研究、工程開發(fā)、計算機方向、軟件工程、應(yīng)用數(shù)學、電氣自動化、通信、機械制造，人工智能的前景雖然很好，但是它的難度系數(shù)很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技術(shù)崗位，競爭度降低，薪資相對來說是較高的，因此，現(xiàn)在是進入人工智能領(lǐng)域的大好時機。人工智能的發(fā)展前景還是很不錯的，原因有幾點，智能化是未來的重要趨勢之一、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然帶動人工智能的發(fā)展、人工智能技術(shù)將成為職場人的必備技能之一。

目前，人工智能在計算機領(lǐng)域得到了廣泛的重視，我相信在未來的應(yīng)用前景也會更加廣泛。

計算機研究生在學校有哪些課程

教材??????????????????????Engelbrecht, Andries P. Computational intelligence : an introduction 2nd ed, John Wiley & Sons Ltd,，2007Andries P. Engelbrecht ，譚營（譯），計算智能導論，清華大學出版社，2010 .6主要參考書1.Russell C.Eberhart和Yuhui Shi, Computational Intelligence --- Concepts to Implementations, 人民郵電出版社,2009.2. S. Y. KUNG. Kernel Methods and Machine Learning, Cambridge University Press, 2014.3.Patrick Stalph.Analysis and Design Of Machine Learning Techniques Evolutionary Solutions for Regression, Prediction, And Control Problems, Springer Vieweg.4. James Kennedy / Russell C Eberhart / Yuhui Shi，swarm intelligenc，人民郵電出版社,2009.5.Stellan Ohlsson.Deep Learning how the mind overrides experience, Cambridge University Press 2011.6. 楊淑瑩，張樺，模式識別與智能計算—MATLAB技術(shù)實現(xiàn)（第3版），電子工業(yè)出版社，2015.4?【摘要】

碩士研究生階段云端智能計算系統(tǒng)專業(yè)學習那些課程？【提問】

教材??????????????????????

Engelbrecht, Andries P. Computational intelligence : an introduction 2nd ed, John Wiley & Sons Ltd,，2007

Andries P. Engelbrecht ，譚營（譯），計算智能導論，清華大學出版社，2010 .6

主要參考書

1.Russell C.Eberhart和Yuhui Shi, Computational Intelligence --- Concepts to Implementations, 人民郵電出版社,2009.

2. S. Y. KUNG. Kernel Methods and Machine Learning, Cambridge University Press, 2014.

3.Patrick Stalph.Analysis and Design Of Machine Learning Techniques Evolutionary Solutions for Regression, Prediction, And Control Problems, Springer Vieweg.

4. James Kennedy / Russell C Eberhart / Yuhui Shi，swarm intelligenc，人民郵電出版社,2009.

5.Stellan Ohlsson.Deep Learning how the mind overrides experience, Cambridge University Press 2011.

6. 楊淑瑩，張樺，模式識別與智能計算—MATLAB技術(shù)實現(xiàn)（第3版），電子工業(yè)出版社，2015.4

?【回答】

英文我看不懂，請用英文回答【提問】

請用中文【提問】

這是什么？【提問】

本課程主要學習內(nèi)容包括神經(jīng)計算、模糊計算、演化計算、群智能計算等?！净卮稹?/p>

這個專業(yè)難不難學？【提問】

與云計算與大數(shù)據(jù)專業(yè)相比，那個難學一些【提問】

我個人覺得云計算機更好，大勢所趨【回答】

難，哪個專業(yè)不難呢？【回答】

邊緣智能計算系統(tǒng)專業(yè)學那些課程？請用中文回答【提問】

您好，在的【回答】

電子、計算機、數(shù)學、人工智能導論、程序設(shè)計基礎(chǔ)、模式識別與機器學習、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、算法分析與設(shè)計、計算智能、深度學習、圖像處理與機器視覺。【回答】

人工智能專業(yè)基礎(chǔ)知識

人工智能入門需要掌握的知識有：自然語言處理、機器學習、計算機視覺、知識表示、自動推理和機器人學。

雖然這些領(lǐng)域的側(cè)重點各有不同，但是都需要一個重要的基礎(chǔ)，那就是數(shù)學和計算機基礎(chǔ)。人工智能的核心問題之一就是數(shù)學問題。

數(shù)學基礎(chǔ)是學習人工智能技術(shù)的重要前提，人工智能領(lǐng)域的諸多研究方向都離不開數(shù)學知識，比如機器學習、計算機視覺、自然語言處理等等。數(shù)學基礎(chǔ)涉及到高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論等內(nèi)容，可以說數(shù)學知識的掌握情況對于人工智能知識的學習會起到非常重要的作用。

想了解更多有關(guān)人工智能專業(yè)需要學習什么知識的詳情，推薦咨詢達內(nèi)教育。達內(nèi)教育是引領(lǐng)行業(yè)的職業(yè)教育公司，致力于面向IT互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，培養(yǎng)軟件開發(fā)工程師、系統(tǒng)管理員、UI設(shè)計師、網(wǎng)絡(luò)營銷工程師、會計等職場人才，擁有強大的師資力量，實戰(zhàn)講師對實戰(zhàn)經(jīng)驗傾囊相授，部分講師曾就職于IBM、微軟、Oracle-Sun、華為、亞信等企業(yè)，其教研團隊更是有獨家26大課程體系，助力學生系統(tǒng)化學習，同時還與各大高校進行合作，助力學生職業(yè)方向的發(fā)展。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

人工智能都學習哪些方面的知識

字幕組雙語原文：人工智能本科學位完整四年課程規(guī)劃(斯坦福)

英語原文：A Complete 4-Year Course Plan for an Artificial Intelligence Undergraduate Degree

翻譯：雷鋒字幕組（明明知道、jiazhenbin、婁門人家）

離開學校已經(jīng)有一段時間了，我現(xiàn)在有許多時間可以去反思下某些課程對我在人工智能和機器學習領(lǐng)域的發(fā)展有多大益處。我決定將我的想法在這篇文章中發(fā)表，為四年制人工智能本科學位的學習給出一個完整的課程規(guī)劃。

這些課程旨在為人工智能和計算機科學領(lǐng)域的新人們提供廣度與深度并重的知識。這個課程體系的構(gòu)建深受我所學過課程的啟發(fā)，并且反映了那些我認為在人工智能生涯中必備的技能。

你也許通過Coursera在線課程就能獲得某些人工智能領(lǐng)域的知識，但我的側(cè)重點是在實際應(yīng)用中培養(yǎng)對這些概念的深層理解。徹底理解某個領(lǐng)域確實花費時間，但我認為所謂的“捷徑”并不可行，因此，這個課程規(guī)劃是為那些想從基礎(chǔ)理論開始系統(tǒng)學習的人們配備的。

介紹結(jié)束了，就讓我們開始吧。

第1學年：構(gòu)建你的學業(yè)基礎(chǔ)?

在人工智能學位學習的第1年，你應(yīng)該聚焦于學習那些構(gòu)成計算機科學和現(xiàn)代機器學習基礎(chǔ)的核心概念。此處，我假設(shè)你完全沒有計算機科學先修經(jīng)歷，所以，這一年的主要精力應(yīng)該花在學習軟件和算法基礎(chǔ)上，在你的整個學位學習階段和職業(yè)生涯中都將會需要這些基礎(chǔ)知識。你應(yīng)該聚焦的課程包括：

• 程序設(shè)計基礎(chǔ)（Programming Fundamentals）：介紹面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（集合、圖等）。人工智能從業(yè)者需要有扎實的軟件工程技能。相關(guān)課程代碼：CS 106B。

• 計算機系統(tǒng)導論（Introduction to Computer Systems）：講授從低層來角度來看計算機科學系統(tǒng)是如何設(shè)計和構(gòu)成的。其中，重點在于學習軟件編譯過程，當你運行程序時會發(fā)生什么，在內(nèi)存中程序是如何組織的等。相關(guān)課程代碼：CS 107。

• 算法（Algorithms）：涵蓋廣泛使用的計算機科學算法后面的數(shù)學和理論，比如廣度優(yōu)先遍歷、動態(tài)規(guī)劃，以及如何分析那些算法的內(nèi)存和運行時特點。相關(guān)課程代碼：CS 161。

• 概率論（Probability Theory）：概率統(tǒng)計是許多機器學習算法的核心， 學習如何解釋和分析數(shù)據(jù)對于任何機器學習或大數(shù)據(jù)科學的領(lǐng)域來說 ，都是至關(guān)重要的。相關(guān)課程代碼：CS 109。

• 線性代數(shù)（Linear Algebra）：涵蓋如何運用矩陣和向量，解線性方程，應(yīng)用最小二乘法。這些數(shù)學基礎(chǔ)知識在機器學習領(lǐng)域都被廣泛使用。相關(guān)課程代碼：EE 103。

• 多維微積分（Multi-dimensional Calculus）：你應(yīng)該能輕松地解得函數(shù)梯度，因為這是諸如反向傳播算法之類的現(xiàn)代深度學習主力算法的核心技術(shù)。相關(guān)課程代碼：工程向量微積分。

• 第二年：探索領(lǐng)域，開發(fā)系統(tǒng)知識 ?

人工智能本科二年級學生的重點應(yīng)該是讓自己了解人工智能的一般原理，已經(jīng)解決的問題是什么以及是如何解決的。此外，你應(yīng)該繼續(xù)理解與模型構(gòu)建相關(guān)的計算機系統(tǒng)，并實踐軟件工程和設(shè)計原則。為此，建議學習以下課程：

• 人工智能導論（Introduction to Artificial Intelligence）：涵蓋了不同的人工智能領(lǐng)域的廣泛概述，如搜索、游戲、邏輯、圖形模型、機器學習和這些算法的應(yīng)用。這樣的課程應(yīng)該為從符號邏輯到統(tǒng)計技術(shù)等方法的思想演變提供歷史背景。相關(guān)課程：CS 221。

• 編譯器（Compilers）：涵蓋編譯器背后的設(shè)計和理論，理想情況下強調(diào)從頭構(gòu)建一個完整的編譯器。編譯器是你編寫的每一個程序的核心，即使對人工智能從業(yè)者來說，理解它們的工作原理也是很重要的，這樣你才能成為有能力的工程師。這樣的課程將讓你很好地接觸到如何構(gòu)建一個復雜的軟件系統(tǒng)，著重于模塊化的、經(jīng)過文檔化和測試的、架構(gòu)良好的組件。除此之外，如果你對追求應(yīng)用于語言理解的人工智能感興趣，編譯器的設(shè)計和傳統(tǒng)自然語言處理堆棧之間的相似之處是不可思議的。相關(guān)課程：CS 143。

• 數(shù)據(jù)庫導論（Introduction to Databases）：涵蓋數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)背后的原理，重點諸如關(guān)系數(shù)據(jù)模型、索引、模式和事務(wù)等部分。任何現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學家或機器學習工程師都必須在某種程度上與數(shù)據(jù)庫交互，因此了解它們的組織架構(gòu)方式至關(guān)重要。相關(guān)課程：CS 145。

• 并行計算（Parallel Computing）：并行計算平臺構(gòu)成了當今許多平臺和技術(shù)的核心，從 Apache Spark 到 GPU 等硬件。有關(guān)并行計算的課程應(yīng)該介紹這些系統(tǒng)背后的思想，以便你更熟練地有效地使用它們。相關(guān)課程：CS 149。

• 操作系統(tǒng)（Operating Systems）：如果你想真正擅長系統(tǒng)編程，成為一個更熟練的工程師，那就去上一門操作系統(tǒng)課程，在這門課程中，你必須從頭開始構(gòu)建一個操作系統(tǒng)。您不僅將學習如何設(shè)計操作系統(tǒng)，還將學習如何成為一名精通Debug代碼的程序員。在未來的人工智能職業(yè)中，這些基本技能將是無價的。相關(guān)課程：CS 140。

• 第三年：進階課程深度挖掘?

在第三年，你應(yīng)該專注于深入學習機器學習以及統(tǒng)計原理的特定領(lǐng)域應(yīng)用，包括自然語言處理、大數(shù)據(jù)分析和計算機視覺。以下是一些推薦的課程：

• 機器學習（Machine Learning）：涵蓋機器學習的原則，包括監(jiān)督和非監(jiān)督學習和模型訓練概念，如偏方差權(quán)衡、正則化和模型選擇。一定要學習這些理論并把它們學好，因為人工智能從業(yè)者每天都在使用它們。相關(guān)課程：CS 229。

• 凸優(yōu)化（Convex Optimization）：涵蓋解決凸優(yōu)化問題背后的思想與應(yīng)用到統(tǒng)計、機器學習、信號處理和其他領(lǐng)域。雖然現(xiàn)在許多模型使用非凸目標，但這有助于理解可處理優(yōu)化問題背后的形式。相關(guān)課程：EE 364A。

• 概率圖形模型（Probabilistic Graphical Models）：涵蓋圖形模型范式，它允許對隨機變量的大量集合進行概率建模。計算機視覺和自然語言處理等各種應(yīng)用中的許多問題都可以用圖形模型來表達，因此了解這些思想是有幫助的。相關(guān)課程：CS 228。

• 數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）：涵蓋如何處理大數(shù)據(jù)集的技術(shù)和方法，尤其側(cè)重于推薦系統(tǒng)、聚類和大規(guī)模監(jiān)督機器學習等應(yīng)用領(lǐng)域。鑒于每天都會產(chǎn)生大量新數(shù)據(jù)，人工智能從業(yè)者必須適應(yīng)大規(guī)模操作和分析數(shù)據(jù)，特別是通過使用 Spark 這樣的現(xiàn)代工具包。相關(guān)課程：CS 246。

• 自然語言處理（Natural Language Processing）：介紹讓機器理解文本數(shù)據(jù)背后的理論和實踐。這樣的課程應(yīng)該概述諸如解析和命名實體識別之類的傳統(tǒng)自然語言處理中的任務(wù)，并講授如何使用諸如深度學習之類的技術(shù)來解決這些任務(wù)。相關(guān)課程：CS 224N。

• 用于計算機視覺的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks for Computer Vision）：涵蓋了現(xiàn)代深度學習體系結(jié)構(gòu)背后的理論，尤其是與構(gòu)建計算機視覺模型有關(guān)的理論。在當今的人工智能領(lǐng)域中，想要獲得成功，擁有扎實的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)至關(guān)重要。相關(guān)課程：CS 231N。

• 第四年：實踐經(jīng)驗至關(guān)重要?

第四年的課程名稱應(yīng)該是實踐、實踐、再實踐！在你完成你的頭三年課程的時候，你對低級計算機科學和軟件工程原理以及人工智能概念及其應(yīng)用背后的理論已經(jīng)有了深入的了解。在這一點上，你需要多花時間動動手。

找到您感興趣的研究領(lǐng)域，獲取現(xiàn)有數(shù)據(jù)集（或開發(fā)自己的數(shù)據(jù)集），然后開始構(gòu)建模型。學習數(shù)據(jù)處理、假設(shè)檢驗和錯誤分析的細微差別。學習如何對模型進行故障排除。

想要成為一名人工智能領(lǐng)域的專家，那需要將你所學到的所有原則付諸實踐。下面是一些如何盡可能多實踐的方法：

• 參加項目課程：一些大學會開設(shè)一些課程，在這些課程中，你可以在整個課程期間嚴格地處理一類問題中的單個項目。這些類很好，因為您有時間真正深入研究項目的所有復雜性。我想到的一個例子是 CS 341。

• 參與研究：參與研究是獲得人工智能工作中所有錯綜復雜的實踐經(jīng)驗的一種十分有效的方式。主動幫助研究生完成你感興趣的課題，或者請求老師資助你自己的課題！通過這樣做，你會很好地了解從事人工智能課題時的日常工作情況。

• 進行行業(yè)實習：如果你的時間安排允許，可以考慮從學校請假到一家人工智能公司實習。許多公司都提供 3-6 個月的實習機會，讓你接觸到所學原理的實際應(yīng)用。如果你打算畢業(yè)后馬上就進入工業(yè)界，那么沒有更好的方式來體驗數(shù)據(jù)科學家或機器學習工程師的工作。

至此，你已經(jīng)完成了一個完整的四年課程規(guī)劃，為你未來成功的機器學習或數(shù)據(jù)科學的職業(yè)生涯準做好了準備！值得一提的是，并非必須參加上述所有課程。

另一種方法是瀏覽上述列表，并選修有關(guān)課程來填補自己的概念或技能空白。雖然有很多東西要學習，但但現(xiàn)在正是參與人工智能的激動人心的時刻，機遇無窮，研究領(lǐng)域廣闊，未來大有可為。好運！

雷鋒字幕組是由AI愛好者組成的志愿者翻譯團隊；團隊成員有大數(shù)據(jù)專家、算法工程師、圖像處理工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、產(chǎn)品運營、IT咨詢?nèi)?、在校師生；志愿者們來自IBM、AVL、Adobe、阿里、百度等知名企業(yè)，北大、清華、港大、中科院、南卡羅萊納大學、早稻田大學等海內(nèi)外高校研究所。

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