主要课程:公共必修课、通识教育课、数学与自然科学基础课、数据结构与算法、计算机组成原理、计算机操作系统、程序设计基础、最优化算法、计算机视觉与模式识别、自然语言处理、计算机网络、数据库原理及应用、机器学习、分布式并行计算、数字逻辑、脑与认知科学。
需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。
机器人设计、制作相关方向:学习人形机器人相关技术和知识,可以成为当今和以后国家急需的机器人人才,系统了解机器人结构、应用和设计开发,培养科学的工科思维方式,激发兴趣、自由发挥创作、培养沟通、协调、专注能力。
程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现,另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地,需要完成各个功能模块的整合。
编程相关的方向:通过学习机器人编程课程,你能领悟或培养出工程结构思维和编程思维,这也是AI时代里任何工作都需要具备的应用技能,部分优秀的学生还能晋级为国家都需要的人工智能高级编程人才。
人工智能运维工程师:大数据与AI产品相关运营、运维产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。
目前人工智能专业的学习内容有: 机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。 需要的前置课程主要有,信号处理,线性代数,微积分,还有编程(最好有数据结构基础)
从上面的专业课程内容来看,需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的,不过前置的课程在大学本科期间都有学习过,如信号处理,线性代数,微积分这些,如果你在学校期间,这部分的内容学习的不错,那么恭喜你了,你的基础不错。可以专心学习后面机器学习、深度学习相关的内容了。
从专业的角度来说,机器学习、图像识别、自然语言处理,这其中任何一个都是一个大的方向,只要精通其中一个方向,就已经很厉害了。所以不要看内容很多,有些你只是需要掌握,最终你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说,人工智能不算难学,但是也不是轻轻松松就能学会的,需要有一定的数学相关的基础,同时还有一段时间的积淀。
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