人工智能主要有哪些課程？人工智能的概念誕生于1956年的達特茅斯世界會議，但走出實驗室進入公眾視野卻是近幾年的事情。即使阿爾法狗打敗了柯潔，它也只是一個單一領(lǐng)域的弱人工智能，離“西方世界”和“機甲”這

人工智能主要有哪些課程？

人工智能的概念誕生于1956年的達特茅斯世界會議，但走出實驗室進入公眾視野卻是近幾年的事情。即使阿爾法狗打敗了柯潔，它也只是一個單一領(lǐng)域的弱人工智能，離“西方世界”和“機甲”這樣的強人工智能還有很長的路要走。在2019年《人工智能商業(yè)化報告》中，詳細描述了人工智能的現(xiàn)階段和未來發(fā)展趨勢。如果你感興趣，可以查看評論中的鏈接了解詳情

人工智能是未來的一大趨勢。高校開設(shè)的人工智能專業(yè)主干課程可參考各大高校的參考方案。

1. 東南大學（電子科學與技術(shù)專業(yè)第四學科排名被評為a）

2018年開始招收本科生，主要課程包括python、神經(jīng)網(wǎng)絡、數(shù)字圖像處理、數(shù)字信號處理、數(shù)據(jù)挖掘、人機交互等。北京郵電大學電子科學與技術(shù)專業(yè)第四名學科排名是a-

3。天津大學（電子科學與技術(shù)專業(yè)第四名學科排名為B-）

本文列舉了部分高校的課程安排，包括數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、自然語言處理等可以專業(yè)化，也可以另辟蹊徑。

如果您有任何幫助，請喜歡并關(guān)注它。謝謝您！@謝謝你。我建議轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)。

我也從事java開發(fā)，我對這個主題的糾纏也有同樣的感受。畢竟，如果我精通Java，我已經(jīng)付出了大量的學習精力。如果我學習機器學習，我基本上想告別Java，這無疑是一個非常不幸的選擇。

此外，轉(zhuǎn)向機器學習不僅需要深入了解python，還需要掌握數(shù)學算法，這是不可能一蹴而就的。因此，轉(zhuǎn)向人工智能的風險相對較高，很容易打亂一個人的職業(yè)規(guī)劃。

目前，大數(shù)據(jù)方向仍是一個需求量大、前景好的工作方向。Java廣泛應用于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。單憑Hadoop生態(tài)系統(tǒng)就足以完成大量的大數(shù)據(jù)工作，而Hadoop和Java是分不開的。

最重要的是大數(shù)據(jù)方向不會低于機器學習的工資，機器學習還處于初級階段。別擔心工資問題。

！首先，它取決于基礎(chǔ)，如數(shù)學、軟件、算法、建筑學、心理學、自動化、腦科學、統(tǒng)計學等等。

其次，要看你想解決哪些問題，比如視覺識別、自動駕駛、天氣預報、語音語義學、定量金融、圖像處理、金融分析等，每個領(lǐng)域的要求都不一樣。例如，那些做醫(yī)學碰撞診斷的人需要學習一些影像學知識。

需要找一位有學問的專業(yè)老師，如果自學，就必須進入專業(yè)交流圈。

java開發(fā)，轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)好還是機器學習？

1. 數(shù)學基礎(chǔ)：

高等數(shù)學，線性代數(shù)，概率論，數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學，數(shù)值分析，博弈論；

2。算法積累：神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、貝葉斯、決策樹、邏輯回歸、線性模型、聚類算法、遺傳算法、估計方法、特征工程等。編程語言：掌握至少一種編程語言，越熟練越好，畢竟算法的實現(xiàn)還需要編程；

4。技術(shù)基礎(chǔ)：

人工智能該如何學起？

在大數(shù)據(jù)方面，2015年和2016年前后，我國出現(xiàn)了一股熱潮，可以說是緊跟國際形勢，但在2016年，國外產(chǎn)業(yè)已經(jīng)非常普及成熟。在人工智能方面，中國的這股熱潮主要得益于alphago在2017年圍棋游戲中取得的成績。其實，人工智能并不是一個新興產(chǎn)業(yè)，但隨著近年來深入學習培訓模式的改變，人工智能的應用效果得到了指數(shù)級的提升。不管怎樣，人工智能部門近年來一直處于所謂的風口，這也將是未來的發(fā)展趨勢。這意味著將有大量的社會資源不斷投入其中，前景會更好。

在就業(yè)方面，我們應該根據(jù)自己的興趣愛好和投資程度做出綜合判斷。在大數(shù)據(jù)方面，如果你想做架構(gòu)或者開發(fā)，你需要對這方面的生態(tài)有充分的了解，包括但不限于storm、spark、Flink、hive、HBase、flume、redis、Kafka、zookeeper。還需要了解一些主要的Java、python開發(fā)語言。如果你喜歡數(shù)據(jù)分析，你需要在數(shù)學和統(tǒng)計學上有很好的基礎(chǔ)。編程語言主要是Python和R。另外，Julia和Matlab也能理解一些。當然，不同的公司有不同的要求。也許有些公司只需要精通Excel。在人工智能方面，主要集中在計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等方面。隨著人工智能的發(fā)展，可能會出現(xiàn)更多的方向。目前，計算機視覺和推薦系統(tǒng)得到了廣泛的應用，而自然語言處理還相對不成熟。相反，這也意味著未來會有更多的機會。人工智能的發(fā)展方向需要良好的數(shù)學水平。深入學習和機器學習的原理需要徹底理解。編程語言主要是python，有些公司必須掌握C語言，因為python、tensorflow、cntk等主流培訓框架的底層都是用C語言編寫的，當然這不是必選的，因為這些框架都提供python接口。人工智能供不應求，但它需要更多的知識。