人工智慧培訓課程體系

Ⅰ 人工智慧技術應用學什麼課程

目前人工智慧專業的學習內容有：機器學習、人工智慧導論（搜索法等）、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。 需要的前置課程主要有，信號處理，線性代數，微積分，還有編程。

人工智慧培訓需要的技術

目前為止，比較好的人工智慧培訓課程包括了MTCNN、CENTER LOSS人臉偵測和人臉識別;YOLO V2多目標多種類偵測;GLGAN圖像缺失部分補齊;NLP智能應答;語言喚醒等內容。這些都是人工智慧行業中最實用的知識點，但是很多人工智慧培訓機構課程內容上都不專業。

人工智慧技術應用的領域

1、深度學習

深度學習作為人工智慧領域的一個應用分支，不管是從市面上公司的數量還是投資人投資喜好的角度來說，都是一重要應用領域。說到深度學習，大家第一個想到的肯定是AlphaGo，通過一次又一次的學習、更新演算法，最終在人機大戰中打敗圍棋大師李世石。

2、計算機視覺

計算機視覺是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。計算機視覺有著廣泛的細分應用，其中包括，醫療成像分析被用來提高疾病的預測、診斷和治療；人臉識別被支付寶或者網上一些自助服務用來自動識別照片里的人物。同時在安防及監控領域，也有很多的應用。

3、語音識別

語音識別技術最通俗易懂的講法就是語音轉化為文字，並對其進行識別認知和處理。語音識別的主要應用包括醫療聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。

4、虛擬個人助理

說到虛擬個人助理，可能大家腦子里還沒有具體的概念。但是說到Siri，你肯定就能立馬明白什麼是虛擬個人助理。除了Siri之外，Windows 10的Cortana也是典型代表。

5、語言處理

自然語言處理（NPL），像計算機視覺技術一樣，將各種有助於實現目標的多種技術進行了融合，實現人機間自然語言通信。

6、智能機器人

智能機器人在生活中隨處可見，掃地機器人、陪伴機器人……這些機器人不管是跟人語音聊天，還是自主定位導航行走、安防監控等，都離不開人工智慧技術的支持。

7、引擎推薦

不知道大家現在上網有沒有這樣的體驗，那就是網站會根據你之前瀏覽過的頁面、搜索過的關鍵字推送給你一些相關的網站內容。這其實就是引擎推薦技術的一種表現。

Ⅱ 人工智慧學什麼課程

從課程體系結構來看，主要分成四大部分，第一部分是基礎學科部分，主要涉及到數學和物理相關課程；第二部分是計算機基礎課程，涉及到編程語言、操作系統、演算法設計等課程。

第三部分是人工智慧基礎課程，涉及到人工智慧基礎、機器學習、控制學基礎、神經科學、語言學基礎等內容；第四部分涉及到人工智慧平台相關知識。

發展前景

1、就業方向

實際應用：機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

2、考研方向

計算機科學與技術、軟體工程、人工智慧等。

Ⅲ 學習人工智慧主要學習哪些課程

從課程體系結構來看，主要分成四大部分，第一部分是基礎學科部分，主要涉及到數學和物理相關課程；第二部分是計算機基礎課程，涉及到編程語言、操作系統、演算法設計等課程；第三部分是人工智慧基礎課程，涉及到人工智慧基礎、機器學習、控制學基礎、神經科學、語言學基礎等內容；第四部分涉及到人工智慧平台相關知識。

由於人工智慧是典型的交叉學科，所以人工智慧專業需要學習的內容還是相對比較多的，而且學習難度也相對比較大，因此如果在本科階段選擇人工智慧專業需要具有較強的學習能力。由於人工智慧專業的學習過程對於學習環境有較高的要求，所以開設人工智慧專業的高校往往都會有專門的數據中心、計算中心，以便於為學生提供數據和算力的支撐。

人工智慧目前有六大研究方向，涉及到計算機視覺、自然語言處理、機器人學、自動推理、機器學習和知識表示，這些研究方向之間也存在比較緊密的聯系，目前計算機視覺、自然語言處理和機器學習這三個方向的熱度相對比較高。由於不同的高校往往有不同的資源整合能力，在人工智慧領域也有一定的側重點，所以在選擇具體學習方向的時候，應該結合所在高校的實際情況，盡量選擇學科實力比較強的方向，這樣會有一個更好的學習體驗。

Ⅳ 人工智慧需要什麼基礎

1.高等數學基礎知識
首先，你是零基礎的話，就先將高等數學基礎知識學透，從基礎的數據分析、線性代數及矩陣等等入門，只有基礎有了，才會層層積累，不能沒有邏輯性的看一塊學一塊。
2.有一定的英語水平
試想，如果你連基礎的英語單詞都看不懂，還怎麼寫代碼呢?畢竟代碼都是由英文單片語成的。所以啊，把英文水平提升上來吧，這個非常非常重要的。
3.Python
Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。這也是人工智慧必備知識。
另外，還要提到的一點是：機器學習屬於人工智慧的一個分支，它是讓機器能具備擺脫對人工指令的依賴，能按照一定的演算法開展自主學習的能力，它的出現才真正讓「人工智慧」不枉智能二字。
千鋒的優勢突出：
1、是業內僅有的一家敢推出「兩周免費試聽，不滿意不繳費」的政策，讓學員更真實地了解學校、了解自己是否適合做開發;
2、0學費入學，工作後分期還款，學員畢業能找到好工作;
3、權威資深師資陣容，業內極具責任心、懂教學、擁有超強技術、有大型項目經驗實戰派講師授課，由業內知名專家及企業技術骨幹組成;
4、自主研發QFTS教學系統，擁有自主知識產權的開發培訓課程體系，講練學相結合，課程內容緊貼當前前沿實用技術和企業實際需求;
5、企業級項目實戰訓練，讓學員參與真實的企業級項目研發，然後讓學員畢業後就能獨立設計開發自己的上線項目。

Ⅳ 人工智慧技術應用主要學什麼 有哪些課程

人工智慧是一個包含很多學科的交叉學科，你需要了解計算機的知識、資訊理論、控制論、圖論、心理學、生物學、熱力學，要有一定的哲學基礎，有科學方法論作保障。

人工智慧主要是學什麼

首先你需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析；

其次需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法；

當然還有各個領域需要的演算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；

①機器學習的基礎是數學，入門AI必須掌握一些必要的數學基礎，但是並不是全部的數學知識都要學，只學工作上實際有用到的，比如是微積分、概率論、線性代數、凸優化等這些。

②數據分析里需要應用到的內容也需要掌握，但不是網上所說的從0開始幫你做數據分析的那種，而是數據挖掘或者說是數據科學領域相關的東西，比如要知道計算機裡面怎麼挖掘數據、相關的數據挖掘工具等。

補足了以上數學和數據挖掘基本知識，才可以正式進行機器學習演算法原理的學習。③演算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，數據方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是後台開發、app開發、數據分析、項目管理，則是一個學習演算法的一個加分項。

人工智慧技術應用課程體系

校企構建「平台+方向+項目實戰」專業課程體系，教學過程採用學校教師與企業工程師共同授課的「一課雙師」制教學模式。引入企業工場化真實場景環境進行專業實訓實踐教學。

主要課程：Python語言程序設計、數據預處理技術、數據結構(Python)、機器學習演算法應用、深度學習平台實踐、圖像處理技術應用、自然語言技術應用、Python Web框架開發技術、軟體工程與UML建模、Python編程項目實踐、機器學習項目實戰、深度平台項目實戰等。學生經過本專業學習可以考取「AI計算機視覺應用開發」、「人工智慧深度學習工程應用」、「人工智慧語音應用開發」等職業資格證書以提高專業技能，增強其就業競爭力。畢業生亦可升本繼續深造，對應本科專業如：人工智慧技術與應用、智能科學與技術、計算機科學與技術等。

Ⅵ 人工智慧需要學習哪些課程

人工智慧專業學習的主要課程有認知心理學、神經科學基礎、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經工程等。人工智慧專業是中國高校人才計劃設立的專業，旨在培養中國人工智慧產業的應用型人才，推動人工智慧一級學科建設。

Ⅶ 人工智慧培訓一般要多久，人工智慧要學習哪些內

想要從事人工智慧方面的工作，需要學習Python，Python是人工智慧的首選語言，學習周期根據課程體系一般需要5-6個月左右，主要學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。

Ⅷ 人工智慧需要學習哪些課程

人工智慧，即AI(ArtificialIntelligence)，是一門包含計算機、控制論、資訊理論、神經生理學、心理學、語言學等綜合學科。
該概念第一次在達茅斯頓學術會議上提出：人工智慧是從計算機應用系統角度出發，研究如何製造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以及延生人類智能科學。
核心課程
ArtificialIntelligence人工智慧
MachineLearning機器學習
AdvancedOperatingSystems高級操作系統
AdvancedAlgorithmDesign高級演算法設計
ComputationalComplexity計算復雜性
MathematicalAnalysis數學分析
AdvancedComputerGraphics高級計算機圖形
AdvancedComputerNetworks高級計算機網路
就業方向參考
(1)搜索方向：網路、谷歌、微軟、yahoo等(包括智能搜索、語音搜索、圖片搜索、視頻搜索等都是未來的方向)
(2)醫學圖像處理：醫療設備、醫療器械很多都會涉及到圖像處理和成像，大型的公司有西門子、GE、飛利浦等。
(3)計算機視覺和模式識別方向：前面說過的指紋識別、人臉識別、虹膜識別等;還有一個大的方向是車牌識別;目前鑒於視頻監控是一個熱點問題，做跟蹤和識別也不錯;
(4)還有一些圖像處理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。
另外，AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相對比較豐厚，所以很這個方向很有發展前途。

Ⅸ 人工智慧需要學哪些課程 需要什麼基礎

人工智慧，是一個以計算機科學為基礎，由計算機、心理學、哲學等多學科交叉融合的交叉學科、新興學科，研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧需要什麼基礎

首先你需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析

其次需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之演算法很多需要時間的積累；

然後，需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的；如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少；

人工智慧一般要到研究生才會去學，本科也就是蜻蜓點水看看而已，畢竟需要的基礎課過於龐大。

人工智慧專業課程

從課程體系結構來看，主要分成四大部分：

第一部分是基礎學科部分，主要涉及到數學和物理相關課程；

第二部分是計算機基礎課程，涉及到編程語言、操作系統、演算法設計等課程；

第三部分是人工智慧基礎課程，涉及到人工智慧基礎、機器學習、控制學基礎、神經科學、語言學基礎等內容；

第四部分涉及到人工智慧平台相關知識。

人工智慧就業情況

人工智慧專業可從事的崗位有：分析類，分析工程師、演算法工程師；研發類，架構工程師、開發工程師、運維工程師；管理類，產品經理、運營經理。

目前國內人工智慧相關崗位的應屆畢業生的起薪基本都在10k—20k之間，畢業三年後人工智慧崗位的技術人員，平均月薪在25k以上，基本實現薪酬翻番，薪資水平、就業滿意度都優於全國平均水平的專業。

Ⅹ 學習人工智慧主要學什麼內容

1.基礎數學知識：線性代數、概率論、統計學、圖論;
2.基礎計算機知識：操作系統、linux、網路、編譯原理、數據結構、資料庫;
3.編程語言基礎：C/C++、Python、Java;
4.人工智慧基礎知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等演算法的特性、性質、和其他演算法對比的區別等內容;
5.工具基礎知識：opencv、matlab、caffe等。
我們知道，目前國家也相繼出台了一些扶持人工智慧發展的政策，人工智慧正處於發展的紅利期，所以越早學習就越有就業優勢。人工智慧火起來就是這一兩年的事兒，因此不管是上市企業，還是一些中小型企業，對於人工智慧人才的需求量都非常大。
人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領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等。
人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。目前來看，現在學習人工智慧是一個很好的時機！