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本文目錄:

• 1、人工智能專(zhuān)業(yè)需要學(xué)什么科目

• 2、智能開(kāi)發(fā)專(zhuān)業(yè)知識(shí)怎么寫(xiě)

• 3、人工智能都學(xué)習(xí)哪些方面的知識(shí)？

• 4、人工智能需要什么基礎(chǔ)？

一、人工智能專(zhuān)業(yè)需要學(xué)什么科目

人工智能專(zhuān)業(yè)主要需要學(xué):《人工智能、社會(huì)與人文》、《人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理》、《先進(jìn)機(jī)器人控制》、《認(rèn)知機(jī)器人》、《機(jī)器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)》、《仿生機(jī)器人》、《群體智能與自主系統(tǒng)》<無(wú)人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)》<游戲設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)》《計(jì)算機(jī)圖形學(xué)》《虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)》、《人工智能的現(xiàn)代方法I》。

二、智能開(kāi)發(fā)專(zhuān)業(yè)知識(shí)怎么寫(xiě)

認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)、人類(lèi)的記憶與學(xué)習(xí)、語(yǔ)言與思維、計(jì)算神經(jīng)工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)知識(shí)。

1、認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)課程群具體課程：認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)、人類(lèi)的記憶與學(xué)習(xí)、語(yǔ)言與思維、計(jì)算神經(jīng)工程。

2、人工智能倫理課程群具體課程：《人工智能、社會(huì)與人文》、《人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理》。

3、科學(xué)和工程課程群新一代人工智能的發(fā)展需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、信息科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的實(shí)驗(yàn)科學(xué)家和理論科學(xué)家的共同努力，尋找人工智能的突破點(diǎn)，同時(shí)必須要以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度進(jìn)行科學(xué)研究，讓人工智能學(xué)科走在正確、健康的發(fā)展道路上。

4、先進(jìn)機(jī)器人學(xué)課程群具體課程：《先進(jìn)機(jī)器人控制》、《認(rèn)知機(jī)器人》、《機(jī)器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)》、《仿生機(jī)器人》。

5、人工智能平臺(tái)與工具課程群具體課程：《群體智能與自主系統(tǒng)》《無(wú)人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)》《游戲設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)》《計(jì)算機(jī)圖形學(xué)》《虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)》。

6、人工智能核心課程群具體課程：《人工智能的現(xiàn)代方法I》《問(wèn)題表達(dá)與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》《機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)》等。

智能產(chǎn)品開(kāi)發(fā)專(zhuān)業(yè)涉及人工智能、智能控制、智能機(jī)器人、模式識(shí)別等方面的技術(shù)，已經(jīng)成為發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)、機(jī)器人產(chǎn)業(yè)、信息科學(xué)領(lǐng)域創(chuàng)新的重要支點(diǎn)，其應(yīng)用前景日趨廣泛，該專(zhuān)業(yè)發(fā)展迅速，就業(yè)前景廣闊，急需大量的智能信息領(lǐng)域高端技能型專(zhuān)門(mén)人才。

三、人工智能都學(xué)習(xí)哪些方面的知識(shí)？

高等數(shù)學(xué)

微積分基礎(chǔ)、多元函數(shù)微分學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、最優(yōu)化理論、信息論、形式邏輯

編程算法

邏輯回歸算法

Softmax回歸算法

SVM支持向量計(jì)算法

SMO優(yōu)化法

機(jī)器學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)

語(yǔ)言處理

數(shù)據(jù)挖掘

四、人工智能需要什么基礎(chǔ)？

1.基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識(shí)：線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、圖論

2.基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)知識(shí)：操作系統(tǒng)、linux、網(wǎng)絡(luò)、編譯原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)

3.編程語(yǔ)言基礎(chǔ)：C/C++、Python、Java

4.人工智能基礎(chǔ)知識(shí)：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類(lèi)器、等算法的特性、性質(zhì)、和其他算法對(duì)比的區(qū)別等內(nèi)容。

5.工具基礎(chǔ)知識(shí)：opencv、matlab、caffe等

要進(jìn)入人工智能行業(yè)，首先要有一定的數(shù)學(xué)功底，因?yàn)槿斯ぶ悄懿煌赼pp開(kāi)發(fā)，網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)、游戲開(kāi)發(fā)等傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)職位，先看看51cto學(xué)院人工智能的課程，會(huì)有不少幫助。人工智能是從數(shù)學(xué)中的“逼近理論”逐步演化而來(lái)的，當(dāng)今人工智能所使用的方法，最開(kāi)始的時(shí)候大部分是數(shù)學(xué)家為了逼近某些比較難表示的非線性函數(shù)而使用的。后來(lái)隨著計(jì)算機(jī)性能的提高，計(jì)算機(jī)工作者，統(tǒng)計(jì)學(xué)家，開(kāi)始嘗試用這套“逼近理論”解決一些分類(lèi)問(wèn)題。逐步發(fā)展成為現(xiàn)在的人工智能局面?，F(xiàn)在屬于人工智能行業(yè)發(fā)展初期，各種可用的api函數(shù)都比較少，所以自己編寫(xiě)算法是必須要會(huì)的。

“人工智能”一詞最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類(lèi)智慧的“容器”。

人工智能是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。

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