人工智能专业主要学什么

人工智能专业主要学什么

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1. 数学基础

线性代数：矩阵运算、向量空间等。

概率论与数理统计：概率分布、期望值、方差等。

微积分：极限、导数、积分等。

最优化理论：线性规划、非线性规划等。

2. 计算机科学基础

编程语言：Python、Java、C++等。

数据结构与算法：数组、链表、栈、队列、排序算法等。

操作系统：进程管理、内存管理、文件系统等。

计算机网络：TCP/IP协议、HTTP协议等。

3. 机器学习

监督学习：线性回归、逻辑回归、支持向量机等。

无监督学习：聚类分析、降维分析等。

强化学习：Qlearning、SARSA等。

深度学习：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。

4. 自然语言处理

词法分析：分词、词性标注等。

句法分析：依存句法分析、成分句法分析等。

语义分析：词义消歧、情感分析等。

机器翻译：基于规则的翻译、基于统计的翻译、基于神经网络的翻译等。

5. 计算机视觉

图像处理：滤波、边缘检测、特征提取等。

目标检测：Haar特征+AdaBoost、深度学习方法等。

目标跟踪：卡尔曼滤波、粒子滤波等。

三维视觉：立体视觉、SLAM等。

6. 语音处理

语音识别：声学模型、语言模型等。

语音合成：拼接法、参数法等。

语音情感分析：特征提取、分类器设计等。

7. 专家系统与知识工程

知识表示：产生式规则、本体论等。

推理机制：前向链、后向链等。

知识获取：手动编写、自动抽取等。

8. 人工智能伦理与法律

隐私保护：数据脱敏、差分隐私等。

算法公平性：反歧视、可解释性等。

法律法规：知识产权、侵权责任等。

9. 实践项目与实习

课程项目：完成具有一定难度的实践项目，如人脸识别系统、聊天机器人等。

企业实习：在人工智能相关企业进行实习，了解行业现状和发展趋势。

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