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AI人工智能学什么专业？
人工智能,课程,春夏AI人工智能学什么专业？
发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：
AI人工智能学什么专业？
回答于 2019-09-11 08:43:50
回答于 2019-09-11 08:43:50
先上结论：
数学理论是基础（武功的心法），计算机技术是技能（武功的招式）
人工智能是一门交叉性的学科。数学理论和计算机技术是其重要的组成部分。
一、数学理论
线性代数，微积分，概率统计、数值计算是基础。后期可能还会涉及拓扑学、测度论，泛函分析、随机过程，动力系统等学科。所以人工智能对数学功底的要求是比较高的。
二、计算机技术
编程语言、数据结构、计算机网络、数据库是基础。后期可能还会涉及分布式计算、图计算、复杂网络等学科。所以人工智能对计算机的功底要求也比较高。
三、其他
除此以外，一些其他的学科对人工智能也有很大的影响，例如以前的认知科学，神经学等，以后的脑科学可能对人工智能也会有一定的影响。
PS：本号作者目前是某大厂机器学习算法工程师，致力于全栈AI算法和业务场景落地，非常乐于在网上分享最新的AI知识，也经常开直播教同学AI算法和编程。感兴趣的同学可以关注本头条号，获得最新的干货！
回答于 2019-09-11 08:43:50
学习思维模式的专业，大数据专业，软件专业，工程设计专业，经营管理专业等
回答于 2019-09-11 08:43:50
可以了解一下以下课程，大概就知道人工智能需要学习什么了。仅作参考。
专业课程 80.5 学分
(1)专业必修课程 27
学分课程号 课程名称 学分 周学时 建议学年学期
00000000计算机科学的数学基础** 4.0 4.0-0.0 一(春夏)
061B9090 概率论与数理统计 2.5 2.0-1.0 二(秋冬)
211C0020 数据结构基础** 2.5 2.0-1.0 二(秋冬)
00000000 人工智能基础** 4.0 3.5-1.0 二(秋冬)
00000000 人工智能表达与问题求解** 4.0 3.5-1.0 二(春夏) 注：包括了优化内容
00000000 机器学习基础** 4.0 3.0-2.0 二(春夏)
00000000 自然语言处理 3.0 2.5-1.0 二(春夏)
00000000 计算机视觉 3.0 2.5-1.0 三(秋冬)
(2)专业模块课程 37.5 学分 要求完成某一模块的全部必修课程及部分选修课程共15学分；同时从计算机科学、计算机系统、计算机软件技术这三个模块的每个模块的必修课中选修至少5 学分。同一课程在不同模块不重复计算。
1)智能决策与机器人
A.必修课程号 课程名称 学分 周学时 建议学年学期
21120491 高级数据结构与算法分析** 4.0 3.0-2.0 二(春夏)
21120520 计算理论** \t2.0 \t2.0-0.0 \t三(秋冬)
00000000 机器人导论** 4.0 3.0-2.0 三(春夏)
B.选修课程课程号 课程名称 学分 周学时 建议学年学期
21190640 数值分析 3.0 2.5-1.0 二(秋冬)
21121150 应用运筹学基础 3.5 3.0-1.0 三(秋冬)
00000000 智能决策和推理 2.0 2.0-0.0 三(秋冬)
00000000 人工智能思想史 2.0 2.0-0.0 三(春夏)
00000000 强化学习 3.5 3.0-1.0 三(春夏)
00000000 机器人应用 2.0 2.0-0.0 三(夏)
2)统计机器学习
A.必修课程课程号 课程名称 学分 周学时 建议学年学期
00000000 优化理论与算法设计** 4.0 3.0-2.0 二(春夏)
00000000 机器学习算法与设计** 4.0 3.0-2.0 三(秋冬)
00000000 统计学习理论** \t 2.0 2.0-0.0 三(春夏)
B.选修课程课程号 课程名称 学分 周学时 建议学年学期
00000000 随机优化 3.0 2.5-1.0 二(秋冬)
00000000 深度学习 3.5 3.0-1.0 三(秋冬)
00000000 人工智能思想史 2.0 2.0-0.0 三(春夏)
00000000 强化学习 3.5 3.0-1.0 三(春夏)
00000000 机器人导论4.0 3.0-2.0 三(春夏)
21191441 数据挖掘导论 2.0 2.0-0.0 三(夏)
3)智能感知与语言
A. 必修课程课程号 课程名称 学分 周学时 建议学年学期
21120491 高级数据结构与算法分析** 4.0 3.0-2.0 二(春夏)
00000000 计算感知理论与方法** 4.0 3.0-2.0 三(秋冬)
00000000 搜索引擎** 4.0 3.0-2.0 三(春夏)
B. 选修课程课程号 课程名称 学分 周学时 建议学年学期
00000000 随机优化 3.0 2.5-1.0 二(秋冬)
00000000 深度学习 3.5 3.0-1.0 三(秋冬)
00000000 人工智能思想史 2.0 2.0-0.0 三(春夏)
00000000 视觉传感器 2.0 2.0-0.0 三(春夏)
00000000 语音处理 2.0 2.0-0.0 三(春夏)
21191441 数据挖掘导论 2.0 2.0-0.0 三(夏)
4)可视交互与设计
A. 必修课程课程号 课程名称 学分 周学时 建议学年学期
21120491 高级数据结构与算法分析** 4.0 3.0-2.0 二(春夏)
00000000 可视交互与设计** 4.0 3.0-2.0 三(秋冬)
00000000 人工智能伦理与安全 2.0 2.0-0.0 三(春)
B. 选修课程课程号 课程名称 学分 周学时 建议学年学期
21190640 数值分析 3.0 2.5-1.0 二(秋冬)
21121280 信息可视化 2.0 2.0-0.0 三(冬)
00000000 深度学习 3.5 3.0-1.0 三(秋冬)
00000000 类人学习方法 2.0 2.0-0.0 三(秋冬)
00000000 智能设计 2.0 2.0-0.0 三(春)
00000000 人工智能思想史 2.0 2.0-0.0 三(春夏)
21191441 数据挖掘导论 2.0 2.0-0.0 三(夏)
00000000 人机混合智能系统 2.0 2.0-0.0 三(春夏)
(3)实践教学环节 8 学分
课程号 课程名称 学分 周学时 建议学年学期
21188141 课程综合实践Ⅰ 2.5 +2.5 一(短)
21188142 课程综合实践Ⅱ 2.5 +2.5 二(短)
21120721 工程实践 3.0 +3 三(短)
个性课程11学分
课程号 课程名称 学分 周学时 建议学年学期
21120970 专题研讨 2.0 2.0-0.0 三(秋冬)
00000000 智慧医疗 2.0 2.0-0.0 三(冬)
00000000 智慧城市 2.0 2.0-0.0 三(冬)
00000000 创意智能 2.0 2.0-0.0 三(冬)
00000000 智能产品设计 2.0 2.0-0.0 三(春)
00000000 认知建模 2.0 2.0-0.0 三(春)
00000000 认知心理学 2.0 2.0-0.0 三(春)
00000000 人类信息处理与人工智能 2.0 2.0-0.0 三(春)
21120860 科研实践 I 2.0 2.0-0.0 四(秋冬)
21120870 科研实践 II 4.0 4.0-0.0 四(秋冬)
21190700 计算机前沿技术讲座 1.0 1.0-0.0 四(秋冬)
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