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人工智能主要學(xué)什么內(nèi)容（人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)哪個好）

發(fā)布時間：2023-03-19 22:28:21 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 112 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能主要學(xué)什么內(nèi)容的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、人工智能專業(yè)主要課程有哪些?
2、人工智能都要學(xué)習(xí)什么課程?
3、人工智能都要學(xué)些什么？
4、人工智能需要學(xué)些什么？

人工智能主要學(xué)什么內(nèi)容（人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)哪個好）

一、人工智能專業(yè)主要課程有哪些?

人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否可以順利應(yīng)用到我們的生活場景中。在人工智能領(lǐng)域，它普遍包含了機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜、自然語言處理、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺、生物特征識別、AR/VR七個關(guān)鍵技術(shù)。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心?；跀?shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。

根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機(jī)器學(xué)習(xí)分類為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機(jī)器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

二、知識圖譜

知識圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，是一種由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實(shí)體—關(guān)系—實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)“屬性—值”對。不同實(shí)體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。在知識圖譜中，每個節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實(shí)世界的“實(shí)體”，每條邊為實(shí)體與實(shí)體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。

知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗(yàn)證、組團(tuán)欺詐等公共安全保障領(lǐng)域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準(zhǔn)營銷方面有很大的優(yōu)勢，已成為業(yè)界的熱門工具。但是，知識圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問題，即數(shù)據(jù)本身有錯誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。隨著知識圖譜應(yīng)用的不斷深入，還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

三、自然語言處理

自然語言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向，研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯、機(jī)器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程?；诮y(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實(shí)例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯在日常口語等一些場景的成功應(yīng)用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識邏輯推理能力的發(fā)展，自然語言知識圖譜不斷擴(kuò)充，機(jī)器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進(jìn)展。

語義理解

語義理解技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)問題的過程。語義理解更注重于對上下文的理解以及對答案精準(zhǔn)程度的把控。隨著MCTest數(shù)據(jù)集的發(fā)布，語義理解受到更多關(guān)注，取得了快速發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)集和對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮。語義理解技術(shù)將在智能客服、產(chǎn)品自動問答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進(jìn)一步提高問答與對話系統(tǒng)的精度。

問答系統(tǒng)

問答系統(tǒng)分為開放領(lǐng)域的對話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計(jì)算機(jī)像人類一樣用自然語言與人交流的技術(shù)。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語言表達(dá)的問題，系統(tǒng)會返回關(guān)聯(lián)性較高的答案。盡管問答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)，但大多是在實(shí)際信息服務(wù)系統(tǒng)和智能手機(jī)助手等領(lǐng)域中的應(yīng)用，在問答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰(zhàn)。

自然語言處理面臨四大挑戰(zhàn)：

一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;

二是新的詞匯、術(shù)語、語義和語法導(dǎo)致未知語言現(xiàn)象的不可預(yù)測性;

三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復(fù)雜的語言現(xiàn)象;

四是語義知識的模糊性和錯綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性難以用簡單的數(shù)學(xué)模型描述，語義計(jì)算需要參數(shù)龐大的非線性計(jì)算

四、人機(jī)交互

人機(jī)交互主要研究人和計(jì)算機(jī)之間的信息交換，主要包括人到計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。人機(jī)交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科。傳統(tǒng)的人與計(jì)算機(jī)之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進(jìn)行，主要包括鍵盤、鼠標(biāo)、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設(shè)備，以及打印機(jī)、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機(jī)交互等技術(shù)。

五、計(jì)算機(jī)視覺

計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機(jī)器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術(shù)。根據(jù)解決的問題，計(jì)算機(jī)視覺可分為計(jì)算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺、動態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。

目前，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展迅速，已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。未來計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計(jì)算機(jī)視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達(dá)到很高的精度;

二是如何降低計(jì)算機(jī)視覺算法的開發(fā)時間和人力成本，目前計(jì)算機(jī)視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注，需要較長的研發(fā)周期以達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度與耗時;

三是如何加快新型算法的設(shè)計(jì)開發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計(jì)算機(jī)視覺算法的設(shè)計(jì)與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識別

生物特征識別技術(shù)是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進(jìn)行識別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對說話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲。

識別過程采用與注冊過程一致的信息采集方式對待識別人進(jìn)行信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲的特征進(jìn)行比對分析，完成識別。從應(yīng)用任務(wù)看，生物特征識別一般分為辨認(rèn)與確認(rèn)兩種任務(wù)，辨認(rèn)是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認(rèn)是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進(jìn)行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。

生物特征識別技術(shù)涉及的內(nèi)容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識別過程涉及到圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多項(xiàng)技術(shù)。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

七、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)是以計(jì)算機(jī)為核心的新型視聽技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實(shí)環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對象進(jìn)行交互，相互影響，獲得近似真實(shí)環(huán)境的感受和體驗(yàn)，通過顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實(shí)現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、交換與分發(fā)技術(shù)、展示與交互技術(shù)以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與評價體系五個方面。獲取與建模技術(shù)研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進(jìn)行數(shù)字化和模型化，難點(diǎn)是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術(shù);分析與利用技術(shù)重點(diǎn)研究對數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點(diǎn)是在于內(nèi)容的語義表示和分析;交換與分發(fā)技術(shù)主要強(qiáng)調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務(wù)等，其核心是開放的內(nèi)容交換和版權(quán)管理技術(shù);展示與交換技術(shù)重點(diǎn)研究符合人類習(xí)慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對復(fù)雜信息的認(rèn)知能力，其難點(diǎn)在于建立自然和諧的人機(jī)交互環(huán)境;標(biāo)準(zhǔn)與評價體系重點(diǎn)研究虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的評估技術(shù)。

目前虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個方面。在硬件平臺與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺與工具、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問題?？傮w來說虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)智能化、虛實(shí)環(huán)境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢

二、人工智能都要學(xué)習(xí)什么課程?

人工智能學(xué)的課程主要包括：《人工智能、社會與人文》、《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)》《無人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)》《游戲設(shè)計(jì)與開發(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》《問題表達(dá)與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》。

材料補(bǔ)充：

人工智能專業(yè)以培養(yǎng)掌握人工智能理論與工程技術(shù)的專門人才為目標(biāo)，學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和方法、深度學(xué)習(xí)框架、工具與實(shí)踐平臺、自然語言處理技術(shù)、語音處理與識別技術(shù)、視覺智能處理技術(shù)、國際人工智能專業(yè)領(lǐng)域最前沿的理論方法，培養(yǎng)人工智能專業(yè)技能和素養(yǎng)，構(gòu)建解決科研和實(shí)際工程問題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺。

2018年4月3日，中國高校人工智能人才國際培養(yǎng)計(jì)劃啟動儀式在北京大學(xué)舉行。教育部國際合作與交流司司長許濤透露，教育部將進(jìn)一步完善中國高校人工智能學(xué)科體系，在研究設(shè)立人工智能專業(yè)，推動人工智能一級學(xué)科建設(shè)。教育部在研究制定《高等學(xué)校引領(lǐng)人工智能創(chuàng)新行動計(jì)劃》，通過科教融合、學(xué)科交叉、進(jìn)一步提升高校人工智能科技創(chuàng)新能力和人才培養(yǎng)能力。

2018年4月8日，西安交通大學(xué)人工智能拔尖人才培養(yǎng)試驗(yàn)班宣告成立，將于2018年面向全國招生。每年計(jì)劃招生40人左右，高考招生選拔15人左右，校內(nèi)新生選拔15人左右，少年班再選拔10人左右。

2019年3月，教育部印發(fā)了《教育部關(guān)于公布2018年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》，經(jīng)申報、公示、審核等程序，根據(jù)普通高等學(xué)校專業(yè)設(shè)置與教學(xué)指導(dǎo)委員會評議結(jié)果，并征求有關(guān)部門意見，確定新增審批專業(yè)名單。根據(jù)通知，全國共有35所高校獲首批「人工智能」新專業(yè)建設(shè)資格。

2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果，在新增備案本科專業(yè)名單中，“人工智能”專業(yè)新增最多。中國人民大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、北京郵電大學(xué)、中國農(nóng)業(yè)大學(xué)、北京化工大學(xué)等180所高校都新增了“人工智能”專業(yè)。此外，“智能制造工程”“智能建造”“智能醫(yī)學(xué)工程”“智能感知工程”等智能領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)，也同樣是高校的新增備案和

三、人工智能都要學(xué)些什么？

人工智能專業(yè)學(xué)的主要課程有智能科學(xué)與技術(shù)、自動控制原理，傳感器，單片機(jī)，微機(jī)原理，模式識別，人工智能導(dǎo)論，計(jì)算機(jī)視覺，數(shù)字圖像處理，MATLAB ，機(jī)器人，電機(jī)控制，數(shù)字視頻技術(shù)等等，分為軟硬兩個方向

四、人工智能需要學(xué)些什么？

廣義的說，人工智能包含諸多不同的方法，其主旨是讓程序像一個智能體一樣解決問題。機(jī)器d學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的一種方法，它不完全依靠預(yù)先設(shè)計(jì)，而是從數(shù)據(jù)中進(jìn)行總結(jié)，達(dá)到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機(jī)(SVM)、各類基于決策樹的算法(包括Boosting、Bagging、Random Forest等)，各類基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法(例如簡單網(wǎng)絡(luò)及深度網(wǎng)絡(luò)等)，以及多方法的集成等。

基于人工智能的發(fā)展優(yōu)勢，很多小伙伴都想要在這個領(lǐng)域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。本文千鋒給大家分享一下人工智能入門的三道屏障。

門檻一、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

我們應(yīng)該了解過，無論對于大數(shù)據(jù)還是對于人工智能而言，其實(shí)核心就是數(shù)據(jù)，通過整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)的，所以數(shù)學(xué)成為了人工智能入門的必修課程!

數(shù)學(xué)技術(shù)知識可以分為三大學(xué)科來學(xué)習(xí)：

1、線性代數(shù)，非常重要，模型計(jì)算全靠它~一定要復(fù)習(xí)扎實(shí)，如果平常不用可能忘的比較多;

2、高數(shù)+概率，這倆只要掌握基礎(chǔ)就行了，比如積分和求導(dǎo)、各種分布、參數(shù)估計(jì)等等。

提到概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的重要性，因?yàn)閏s229中幾乎所有算法的推演都是從參數(shù)估計(jì)及其在概率模型中的意義起手的，參數(shù)的更新規(guī)則具有概率上的可解釋性。對于算法的設(shè)計(jì)和改進(jìn)工作，概統(tǒng)是核心課程，沒有之一。當(dāng)拿到現(xiàn)成的算法時，僅需要概率基礎(chǔ)知識就能看懂，然后需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。

3、統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)基礎(chǔ)

回歸分析(線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維)

聚類分析(K-Means)

分布(正態(tài)分布、t分布、密度函數(shù))

指標(biāo)(協(xié)方差、ROC曲線、AUC、變異系數(shù)、F1-Score)

顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn)、z檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn))

A/B測試

門檻二、英語水平

我這里說的英語，不是說的是英語四六級，我們都知道計(jì)算機(jī)起源于國外，很多有價值的文獻(xiàn)都是來自國外，所以想要在人工智能方向有所成就，還是要讀一些外文文獻(xiàn)的，所以要達(dá)到能夠讀懂外文文獻(xiàn)的英語水平。

門檻三、編程技術(shù)

首先作為一個普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應(yīng)該是必不可少的，其中 Python 需要重點(diǎn)關(guān)注爬蟲、數(shù)值計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)用。

人工智能入門的三道門檻，都是一些必備的基礎(chǔ)知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎(chǔ)很關(guān)鍵!