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學(xué)人工智能要學(xué)些什么？

、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問(wèn)題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。這一模塊覆蓋了人工智能必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，包括線性代數(shù)、概率論、最優(yōu)化方法等。

2、機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)的作用是從數(shù)據(jù)中習(xí)得學(xué)習(xí)算法，進(jìn)而解決實(shí)際的應(yīng)用問(wèn)題，是人工智能的核心內(nèi)容之一。這一模塊覆蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)中的主要方法，包括線性回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、聚類等。

3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將認(rèn)知科學(xué)引入機(jī)器學(xué)習(xí)中，以模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界的交互反應(yīng)，并取得了良好的效果。這一模塊覆蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基本概念，包括多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋與反向傳播、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

4、深度學(xué)習(xí)。簡(jiǎn)而言之，深度學(xué)習(xí)就是包含多個(gè)中間層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)爆炸和計(jì)算力飆升推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)的崛起。這一模塊覆蓋了深度學(xué)習(xí)的概念與實(shí)現(xiàn)，包括深度前饋網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)中的正則化、自編碼器等。

5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例。在深度學(xué)習(xí)框架下，一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被用于各種應(yīng)用場(chǎng)景，并取得了不俗的效果。這一模塊覆蓋了幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例，包括深度信念網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

6、深度學(xué)習(xí)之外的人工智能。深度學(xué)習(xí)既有優(yōu)點(diǎn)也有局限，其他方向的人工智能研究正是有益的補(bǔ)充。這一模塊覆蓋了與深度學(xué)習(xí)無(wú)關(guān)的典型學(xué)習(xí)方法，包括概率圖模型、集群智能、遷移學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等。

7、應(yīng)用場(chǎng)景。除了代替人類執(zhí)行重復(fù)性的勞動(dòng)，在諸多實(shí)際問(wèn)題的處理中，人工智能也提供了有意義的嘗試。這一模塊覆蓋了人工智能技術(shù)在幾類實(shí)際任務(wù)中的應(yīng)用，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音處理、對(duì)話系統(tǒng)等。

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