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。
文章标题:人工智能专业主要学什么
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