人工智能需要学习哪些课程

2025-02-26 21:12:14

推荐回答（5个）

回答1：

阶段一是Python教学：类型与运算、语句与语法、函数、作用域、迭代和解析。模块、面向对象编程、异常处理等);
阶段二是数学：微积分、线性代数、概率基础、贝叶斯公式、高斯分布、参数估计、信息论基础等;.
阶段三是框架：常用科学计算框架、Tensorflow等。
阶段四是深度学习：机器学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗神经网等、深度强化学习等。
阶段五是商业项目实战：Tensorflow、MTCNN、CENTER LOSS人脸侦测和人脸识别、YOLOV2 多目标多种类侦测、GLGAN 图像缺失部分补齐、NLP智能应答、语言唤醒等。

回答2：

软件技术基础、计算机基础和商务办公
Photoshop图像处理技法
HTML和CSS开发站点

JAVA技术精讲、C#技术精讲+ADO.NET+贯穿案例
Sqlserver数据库基础+MySQL数据库
WinForms桌面应用程序开发
python 语法基础、阶段顶目实训

C#高级技术精讲
.NET平台的软件系统分层开发
python 网络爬虫
机器学习算法概述
Java面向对象编程
jQuery网页交互特效
JSP/Servlet开发WEB技术

Oracle数据库
Hibernate + MyBatis 对象关系映射框架精讲
Struts2基于MVC设计模式的Web应用框架精讲
Spring 框架企业级应用
以MVC模式为基础的ASP.NET Web应用程序框架精讲
python 人工智能数据分析
python 机器深入学习

具体课程可以搜索头像名称了解更多！

回答3：

概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学
当然本科微积分、线性代数是更基础的东西
还要学些编程工具，matlab，spss，C++或Java

回答4：

矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络

回答5：

过去几年炒的很火的人工智能几乎等同于深度学习，也就是人工神经网络的一种。这种技术的特点是，在模式识别(比如图像识别)等方面表现很好，当然优点不止这一点。但是这种技术有一个问题，那就是需要大量的数据来训练它。它模拟的是人的大脑部分，但人不止有大脑，还有小脑和脑干，还有眼睛和耳朵等传感器。
来这里看看，有这个专业