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本文目錄:

• 1、人工智能專業(yè)需要學(xué)什么科目

• 2、智能開發(fā)專業(yè)知識怎么寫

• 3、人工智能都學(xué)習(xí)哪些方面的知識？

• 4、人工智能需要什么基礎(chǔ)？

一、人工智能專業(yè)需要學(xué)什么科目

人工智能專業(yè)主要需要學(xué):《人工智能、社會與人文》、《人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理》、《先進機器人控制》、《認知機器人》、《機器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)》、《仿生機器人》、《群體智能與自主系統(tǒng)》<無人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實現(xiàn)》<游戲設(shè)計與開發(fā)》《計算機圖形學(xué)》《虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實》、《人工智能的現(xiàn)代方法I》。

二、智能開發(fā)專業(yè)知識怎么寫

認知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)、人類的記憶與學(xué)習(xí)、語言與思維、計算神經(jīng)工程等相關(guān)專業(yè)知識。

1、認知與神經(jīng)科學(xué)課程群具體課程：認知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)、人類的記憶與學(xué)習(xí)、語言與思維、計算神經(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)、認知心理學(xué)、信息科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的實驗科學(xué)家和理論科學(xué)家的共同努力，尋找人工智能的突破點，同時必須要以嚴謹?shù)膽B(tài)度進行科學(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、先進機器人學(xué)課程群具體課程：《先進機器人控制》、《認知機器人》、《機器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)》、《仿生機器人》。

5、人工智能平臺與工具課程群具體課程：《群體智能與自主系統(tǒng)》《無人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實現(xiàn)》《游戲設(shè)計與開發(fā)》《計算機圖形學(xué)》《虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實》。

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》《問題表達與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》《機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺》等。

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

三、人工智能都學(xué)習(xí)哪些方面的知識？

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、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支持向量計算法

SMO優(yōu)化法

機器學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)

語言處理

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：線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學(xué)、圖論

2.基礎(chǔ)計算機知識：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

3.編程語言基礎(chǔ)：C/C++、Python、Java

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

5.工具基礎(chǔ)知識：opencv、matlab、caffe等

要進入人工智能行業(yè)，首先要有一定的數(shù)學(xué)功底，因為人工智能不同于app開發(fā)，網(wǎng)頁開發(fā)、游戲開發(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”逐步演化而來的，當今人工智能所使用的方法，最開始的時候大部分是數(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。后來隨著計算機性能的提高，計算機工作者，統(tǒng)計學(xué)家，開始嘗試用這套“逼近理論”解決一些分類問題。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，所以自己編寫算法是必須要會的。

“人工智能”一詞最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會上提出的。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擴展。人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。

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

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