人工智能需要学哪些课程 主要学什么

目前国内人工智能相关岗位的应届毕业生的起薪基本都在10k—20k之间，毕业三年后人工智能岗位的技术人员，平均月薪在25k以上，基本实现薪酬翻番，薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平的专业。

ai人工智能课程学什么 人工智能工程师月薪多少

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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作系统、Ja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）、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。

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、运营。

人工智能专业的就业方向

人工智能可以说是一门高尖端学科，属于科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。就业方向为：

科学研究

工程开发

计算机方向

软件工程

应用数学

电气自动化

通信

机械制造

ai人工智能专业学什么 有哪些课程

目前人工智能领域的人才非常紧缺，人工智能专家基本都集中于的大学，而人工智能技术好的教师当然也会选择重点大学去执教，所以如果大家实力够强，建议报考重点大学的人工智能专业。

人工智能的方向有

计算机视觉（人脸识别、指纹识别、以图搜图、图像语义理解、目标识别等）、自然语言处理（问答系统、机器翻译等）、知识工程（知识图谱在个性化、问答系统、语义搜索等场景的应用）、语音识别（AI音箱）、移动机器人（SLAM、路径规划）、工业机器人（motion planning、3D视觉）等。

人工智能专业学什么

1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论;

2.基础计算机知识：作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库;

3.编程语言基础：C/C++、Python、Ja;

4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容;

5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。

人工智能学什么

人工智能（Artificial Ince）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能（Artificial Ince），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、终可能超过人的智能。

优点：

1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。

2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。

3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。

缺点：

1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

ai人工智能专业学什么

1、基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论;

2、基础计算机知识：作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库;

3、编程语言基础：C/C++、Python、Ja;

4、人工智能基础知识：ID3、C4、5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容;

5、工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。

学习人工智能主要学什么内容？

学习人工智能需要学习三大块知识基础，其一是数学基础；其二是计算机基础；其三是人工智能平台基础，所以学习人工智能知识不仅知识量比较大，难度也相对比较高。

人工智能专业主要学的是核心课程包括：数学、统计、计算机、自动化等，这些学科都属于人工智能专业的核心课程。

人工智能培训是按阶段来进行的，一般分为6个阶段

阶段是为期一个月学习python的核心编程，主要是python的语言基础和高级应用，帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。

第二个阶段学习也是为期一个月，主要学习python全栈开发基础，通过本模块的学习，学生不仅能够掌握js在网络前端中的使用，还能够把js作为一门通用语言来运用。

第三个阶段是全栈开发项目实战，整个阶段需要1.5个月的时间学习，是占比比较长的一个阶段，时间更长、案例更多、 实用性更强，在这个阶段主要是做项目，学案例。

第四个阶段的学习是网络爬虫，学习三周，主要是掌握数据的爬取，学完这个阶段可选择的职位有网络爬虫工程师或者是数据采集工程师。

第五个阶段的学习内容是数据分析+人工智能，主要学习数据分析的相关知识以及人工智能，包括人工智能的机器学习、深度学习等。域名给你解答：从事人工智能，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。

目前人工智能行业的就业方向主要分为搜索、图像处理、计算机视觉、模式识别和图像处理等，搜索方向如百度、谷歌、微软等，包括智能搜索、语音搜索、搜素、视频搜索等。图像处理如医学的图像处理，医疗设备、医疗器械都会涉及到图像处理和成像。

人工智能学习大概就是高等数学，概率论-》python编程-》机器学习-》深度学习-》各种算法实战

人工智能培训只在纸上谈兵学不了的

一定要在企业里面学人工智能才行

人工智能中心就是直接在跟成立人工智能研究院的企业内部实习学习的

学校里面企业补贴，学费便宜好多

人工智能需要学习哪些课程？

<人工智能，即AI(ArtificialInce)，是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科

一、高等数学知识

数学知识包括数据分析、概率、线性代数、矩阵、凸优化等。

二、编程语言

编程语言比较多，如C、C++、MATLAB、LISP、Prolog和Python等。其中，重点要学好Python语言，Python是机器学习比较流行的语言，Python比较简单，能调用其它语言，发挥各语言优势。

Python语言具有的优势：

（1）具有清晰的Python语法结构。容易理解，即使不是编程人员也能理解程序的含义；

（2）容易作纯中文文件；

（3）Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协调工作；

（4）使用广泛、存在大量的开发文档。目前科学和金融领域Python语言得到了广泛应用。

三、机器学习

机器学习包括：回归算法、决策树、随机森林和提升算法；数据分析的Aprior算法和关联规则等。机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。

机器学习的特征：

（1）建立简单的机器学习模型，按照重要性对特征进行排列；

（2）根据得到的特征排列，有针对的进行工程，提取特征；

（3）重复上述过程，不断的优化自己的模型，找到关键的特征；

（4）对模型的参数进行调参，化，得到佳模型组合。

其他网友回答：

1.数学能力：高等数学、线性代数、概率论等，必须得掌握基础的东西，比如微积分、矩阵运算、概率公式等。算法的基础就是数学。2.编程能力：掌握一门语言(建议pytjon)，能编写代码、调试程序。3.计算机思维：熟悉数据结构，了解数据库、作系统等。4.算法：理解常见的算法，比如动态规划、贪心。5.机器学习：掌握常见的机器学习算法，比如LR、SVM、随机森林等。6.深度学习：掌握基本的神经网络结构，包括多层感知机、、RNN。7.文献阅读能力：跟踪前沿，掌握新思路、新想法。比如attention、GNN。

字幕组双语原文：人工智能本科学位完整四年课程规划(斯坦福)

英语原文：A Complete 4-Year Course Plan for an Artificial Ince Undergraduate Degree

翻译：雷锋字幕组（明明知道、jiazhenbin、娄门人家）

离开学校已经有一段时间了，我现在有许多时间可以去反思下某些课程对我在人工智能和机器学习领域的发展有多大益处。我决定将我的想法在这篇文章中发表，为四年制人工智能本科学位的学习给出一个完整的课程规划。

这些课程旨在为人工智能和计算机科学领域的新人们提供广度与深度并重的知识。这个课程体系的构建深受我所学过课程的启发，并且反映了那些我认为在人工智能生涯中必备的技能。

你也许通过Coursera在线课程就能获得某些人工智能领域的知识，但我的侧重点是在实际应用中培养对这些概念的深层理解。理解某个领域确实花费时间，但我认为所谓的“捷径”并不可行，因此，这个课程规划是为那些想从基础理论开始系统学习的人们配备的。

介绍结束了，就让我们开始吧。

第1学年：构建你的学业基础?

在人工智能学位学习的第1年，你应该聚焦于学习那些构成计算机科学和现代机器学习基础的核心概念。此处，我设你完全没有计算机科学先修经历，所以，这一年的主要精力应该花在学习软件和算法基础上，在你的整个学位学习阶段和职业生涯中都将会需要这些基础知识。你应该聚焦的课程包括： 程序设计基础（Programming Fundamentals）：介绍面向对象程序设计及数据结构（、图等）。人工智能从业者需要有扎实的软件工程技能。相关课程代码：CS 106B。

计算机系统导论（Introduction to Comr Systems）：讲授从低层来角度来看计算机科学系统是如何设计和构成的。其中，重点在于学习软件编译过程，当你运行程序时会发生什么，在内存中程序是如何组织的等。相关课程代码：CS 107。

算法（Algorithms）：涵盖广泛使用的计算机科学算法后面的数学和理论，比如广度优先遍历、动态规划，以及如何分析那些算法的内存和运行时特点。相关课程代码：CS 161。

概率论（Probability Theory）：概率统计是许多机器学习算法的核心， 学习如何解释和分析数据对于任何机器学习或大数据科学的领域来说 ，都是至关重要的。相关课程代码：CS 109。

线性代数（Linear Algebra）：涵盖如何运用矩阵和向量，解线性方程，应用小二乘法。这些数学基础知识在机器学习领域都被广泛使用。相关课程代码：EE 103。

微积分（Multi-dimensional Calculus）：你应该能轻松地解得函数梯度，因为这是诸如反向传播算法之类的现代深度学习主力算法的核心技术。相关课程代码：工程向量微积分。

第二年：探索领域，开发系统知识 ?

人工智能本科二年级学生的重点应该是让自己了解人工智能的一般原理，已经解决的问题是什么以及是如何解决的。此外，你应该继续理解与模型构建相关的计算机系统，并实践软件工程和设计原则。为此，建议学习以下课程：

人工智能导论（Introduction to Artificial Ince）：涵盖了不同的人工智能领域的广泛概述，如搜索、游戏、逻辑、图形模型、机器学习和这些算法的应用。这样的课程应该为从符号逻辑到统计技术等方法的思想演变提供历史背景。相关课程：CS 221。

编译器（Compilers）：涵盖编译器背后的设计和理论，理想情况下强调从头构建一个完整的编译器。编译器是你编写的每一个程序的核心，即使对人工智能从业者来说，理解它们的工作原理也是很重要的，这样你才能成为有能力的工程师。这样的课程将让你很好地接触到如何构建一个复杂的软件系统，着重于模块化的、经过文档化和测试的、架构良好的组件。除此之外，如果你对追求应用于语言理解的人工智能感兴趣，编译器的设计和传统自然语言处理堆栈之间的相似之处是不可思议的。相关课程：CS 143。

数据库导论（Introduction to Databases）：涵盖数据库管理系统背后的原理，重点诸如关系数据模型、索引、模式和事务等部分。任何现代数据科学家或机器学习工程师都必须在某种程度上与数据库交互，因此了解它们的组织架构方式至关重要。相关课程：CS 145。

并行计算（Parallel Computing）：并行计算平台构成了当今许多平台和技术的核心，从 Apache Spark 到 GPU 等硬件。有关并行计算的课程应该介绍这些系统背后的思想，以便你更熟练地有效地使用它们。相关课程：CS 149。

作系统（Operating Systems）：如果你想真正擅长系统编程，成为一个更熟练的工程师，那就去上一门作系统课程，在这门课程中，你必须从头开始构建一个作系统。您不仅将学习如何设计作系统，还将学习如何成为一名精通Debug代码的程序员。在未来的人工智能职业中，这些基本技能将是无价的。相关课程：CS 140。

第三年：进阶课程深度挖掘?

在第三年，你应该专注于深入学习机器学习以及统计原理的特定领域应用，包括自然语言处理、大数据分析和计算机视觉。以下是一些的课程：

机器学习（Machine Learning）：涵盖机器学习的原则，包括监督和非监督学习和模型训练概念，如偏方权衡、正则化和模型选择。一定要学习这些理论并把它们学好，因为人工智能从业者每天都在使用它们。相关课程：CS 229。

凸优化（Convex Optimization）：涵盖解决凸优化问题背后的思想与应用到统计、机器学习、信号处理和其他领域。虽然现在许多模型使用非凸目标，但这有助于理解可处理优化问题背后的形式。相关课程：EE 364A。

概率图形模型（Probabilistic Graphical Models）：涵盖图形模型范式，它允许对随机变量的大量进行概率建模。计算机视觉和自然语言处理等各种应用中的许多问题都可以用图形模型来表达，因此了解这些思想是有帮助的。相关课程：CS 228。

数据挖掘（Data Mining）：涵盖如何处理大数据集的技术和方法，尤其侧重于系统、聚类和大规模监督机器学习等应用领域。鉴于每天都会产生大量新数据，人工智能从业者必须适应大规模作和分析数据，特别是通过使用 Spark 这样的现代工具包。相关课程：CS 246。

自然语言处理（Natural Language Processing）：介绍让机器理解文本数据背后的理论和实践。这样的课程应该概述诸如解析和命名实体识别之类的传统自然语言处理中的任务，并讲授如何使用诸如深度学习之类的技术来解决这些任务。相关课程：CS 224N。

用于计算机视觉的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks for Comr Vision）：涵盖了现代深度学习体系结构背后的理论，尤其是与构建计算机视觉模型有关的理论。在当今的人工智能领域中，想要获得成功，拥有扎实的神经网络基础至关重要。相关课程：CS 231N。

第四年：实践经验至关重要?

第四年的课程名称应该是实践、实践、再实践！在你完成你的头三年课程的时候，你对低级计算机科学和软件工程原理以及人工智能概念及其应用背后的理论已经有了深入的了解。在这一点上，你需要多花时间动动手。

找到您感兴趣的研究领域，获取现有数据集（或开发自己的数据集），然后开始构建模型。学习数据处理、设检验和错误分析的细微别。学习如何对模型进行故障排除。

想要成为一名人工智能领域的专家，那需要将你所学到的所有原则付诸实践。下面是一些如何尽可能多实践的方法：

参加项目课程：一些大学会开设一些课程，在这些课程中，你可以在整个课程期间严格地处理一类问题中的单个项目。这些类很好，因为您有时间真正深入研究项目的所有复杂性。我想到的一个例子是 CS 341。

参与研究：参与研究是获得人工智能工作中所有错综复杂的实践经验的一种十分有效的方式。主动帮助研究生完成你感兴趣的课题，或者请求老师资助你自己的课题！通过这样做，你会很好地了解从事人工智能课题时的日常工作情况。

进行行业实习：如果你的时间安排允许，可以考虑从学校请到一家人工智能公司实习。许多公司都提供 3-6 个月的实习机会，让你接触到所学原理的实际应用。如果你打算毕业后马上就进入工业界，那么没有更好的方式来体验数据科学家或机器学习工程师的工作。

至此，你已经完成了一个完整的四年课程规划，为你未来成功的机器学习或数据科学的职业生涯准做好了准备！值得一提的是，并非必须参加上述所有课程。

另一种方法是浏览上述列表，并选修有关课程来填补自己的概念或技能空白。虽然有很多东西要学习，但但现在正是参与人工智能的激动人心的时刻，机遇无穷，研究领域广阔，未来大有可为。好运！

雷锋字幕组是由AI爱好者组成的志愿者翻译团队；团队成员有大数据专家、算法工程师、图像处理工程师、产品、产品运营、IT咨询人、在校师生；志愿者们来自IBM、AVL、Adobe、阿里、百度等知名企业，北大、清华、港大、中科院、南卡罗莱纳大学、早稻田大学等海内外高校研究所。

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