人工智能要学哪些课程?人工智能到底有多厉害?
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1.人工智能要学哪些专业课程数据科学与大数据专业和人工智能专业的必修基础课程方面一般包含大数据（人工智能）概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）。
2.大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。
3.数据科学与大数据技术与人工智能专业可从事的岗位有：分析类，分析工程师、算法工程师；研发类，架构工程师、开发工程师、运维工程师；管理类，产品经理、运营经理。
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人工智能学习的课程主要有：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》 。
人工智能学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容，算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等，还需要学习一门编程语言，通过编程语言实现算法，还可以学习一下电算类的硬件基础内容。
人工智能就业前景
随着智能化的发展，人工智能技术会在互联网行业逐步应用和普及，把技术应用于物联网、大数据等行业，所以就业需求会不断扩大，我们也将会频繁与智能体互动和交流，这也是未来社会生产环境的发展趋势，需要我们去迎合时代发展的需要。
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学人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
top域名认为人工智能门槛比较高，需要积累，如果你有这方面的天赋，可以去尝试。2年前 0条评论 -
在美国，单独开设AI的院校不多，一般是博士才会涉及AI的具体科研项目，硕士主要是修读相关课程。
核心课程
Artificial Intelligence 人工智能
Machine Learning 机器学习
Advanced Operating Systems 高级操作系统
Advanced Algorithm Design 高级算法设计
Computational Complexity 计算复杂性
Mathematical Analysis 数学分析
Advanced Computer Graphics 高级计算机图形
Advanced Computer Networks 高级计算机网络
就业方向参考
（1）搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向)
（2） 医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。
（3）计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等;还有一个大的方向是车牌识别;目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错;
（4）还有一些图像处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，在待遇方面自然相对比较丰厚，所以很这个方向很有发展前途。
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人工智能专业学习的主要课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等。人工智能专业是中国高校人才计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。3年前 0条评论
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人工智能的学习，简单点来说，就是有3点，做到就相当于学会了人工智能，然后找工作实习就可以了。
第一点学好数学知识
人工智能就是计算机科学的一个分支，不过也有借助其他计算机技术的时候，它和计算机的主要组成部分非常相似，差异的地方主要就是形态。它们都是硬件和软件相配合，硬件就是实实在在可以看见，可以触碰到的物品，而软件则是在内部运行的，是一种可以对硬件进行控制，实现“智能”的程序。而软件主要是经由程序设计来完成的。
程序设计就是一大堆的英文字母，被组合在一起，表达一种独有的信息，不过除了这些还会需要到数学知识，虽然在一些比较基础的或者是简单的程序上用的数学知识很少，不过随着程序越复杂，用到的数学知识就会越多，比如逻辑思维、数据结构、算法等等。
第二点学习编程语言
人工智能编程语言有一个共同的特点，那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的；它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此，用这些语言编写的程序，在现代计算机环境中，无论是解释或编译执行，往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时，将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量)，使系统性能下降到难以容忍的地步。
第三点实战
理论知识只是理论知识和实际运用是两回事，拥有再好的理论，不能实现在现实中，也是没有用的，所以基础知识学完后就需要进行实习了，把学来的知识在实际的案例中慢慢吸收一遍，会得到不一样的理解。4年前 0条评论 -
人工智能被大家熟知，应该是从围棋大战开始！从李世石、到柯洁，两大世界顶尖旗手都败给阿尔法狗！而最近谷歌旗下的 DeepMind 团队公布了进化后的最强版 AlphaGo，代号为 AlphaGo Zero。
相信大家都记得 AlphaGo 当时打败了李世石，那一版 AlphaGo 选用了 3000 万盘比赛作为训练数据。纯自学还能不断自我完善。
而作为全新升级的最强版，AlphaGo Zero 并没有像上代一样学习人类的围棋只是，只计算了 490 万盘比赛数据和自我对弈，仅用 3 天就走完了人类上千年的围棋历史，完全是从零开始纯自学，并且每一次都在进行调整、升级和自我完善（对手强不可怕，可怕的它还在变强…人类是不是显得有点多余了…）
而最新版 AlphaGo Zero 也在与打败李世石的 AlphaGo 对阵中，取得了 100 连胜！100 连胜，什么概念…就好比是一个 985 的大学生去参加小学考试，失误？不存在的。
当人工智能的发展速度大规模超越人脑的时候，仔细想想还是挺可怕的…
回顾谷歌，还花了 30 亿，造了个毁灭者！话说，谷歌可不只是造出了个会下棋的AlphaGo，他还花了30亿，造了个“毁灭者”~年初的时候，谷歌发布了一个秒天秒地秒空气的机器人，据说再发展一下甚至都有可能毁灭世界！在未来可能代替人类从事基本工作、救援、甚至战争。如果这玩意参加战争……就是新时代杀人不眨眼的冷兵器啊！
所以现在市面上更多人的呼声是，要不然就移除机器人的武力功能，要么就赋予他们衡量道德的自我思考能力。
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众所周知，人工智能的三大要素是算力、算法和大数据。那么人工智能与人的智能相比，目前到底达到什么程度？可以说在某些领域已经远远超越人类，但是在另一些领域又达不到人类智能的平均水平。
作为人，在某个场景中遇到一件事情，从感知（收集数据）到认知（发现规律）再到决策，就完成了一个智能过程。对于一件事情，每个人的处理方式的圆满程度不一样，综合起来就是效能，是可以量化的。同样，机器模仿人的智能，其处理事情的方式也有效能，可以称之为人工智能效能，同样可以被量化。
以目前计算机的发展程度，计算机的算力远远超过人类，所以目前人工智能中算力的贡献是巨大的，也是最具确定性的因素，并且随着人工智能芯片的发展，算法的发展越来越快了，在可以预见的未来，随着量子计算机的出现，算力在人工智能中的贡献有可能超越数据，成为决定性的因素。就算在算法没有突破的情况下，人工智能效能也会有突破性的提高。
随着信息化应用的深入，信息系统能够像人一样感知世界，各种场景中每时每刻都产生出巨量数据进入信息系统，这些数据就是大数据。相比古人，现代社会一天产生的可以被信息系统利用的数据比古代社会几年产生的数据都多。因此，人工智能随着信息化应用的深入而产生突破，可以说是大数据的功劳。
古人和现代人的计算能力没有太大的区别，而古人却依靠本身的算力，在掌握数据有限的情况下，精确地创造了天文历法等成果。古人利用《易经》的先进算法，预测出很多现象。可见算法的倍增作用，使得人的智能效能呈几何倍数的增长。
人工智能在某些领域已经超过人类，其效能超越了人类几个数量级，可以说是算力、算法、大数据综合作用的结果，而其中算力和数据的贡献尤其大。
希望对你有帮助！！5年前 0条评论 -
人工智能，是近年来掀起的科技革命，它将很大程度上改变未来人们的生活和工作。在这方面中国的起步不输任何国家，并已有高大上的人工智能机器投入使用的案例，比如能断案的智能机器人。7年前 0条评论
