人工智能具體需要學哪些課程？想學人工智能從哪可以入手？ 今亮點

人工智能具體需要學哪些課程?

人工智能學習的課程主要包括：《人工智能、社會與人文》、《人工智能哲學基礎與倫理》、《先進機器人控制》、《認知機器人》、《機器人規(guī)劃與學習》、《仿生機器人》、《群體智能與自主系統(tǒng)》《無人駕駛技術與系統(tǒng)實現(xiàn)》《游戲設計與開發(fā)》《計算機圖形學》《虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實》、《人工智能的現(xiàn)代方法I》《問題表達與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》。

想學人工智能從哪可以入手?

新手可以從基礎的基礎開始學起，不止線性規(guī)劃和隨機森林，連筆記本怎么用，NumPy等重要的Python庫怎么用，都有手把手教程

到中后期，可以學著搭高級的RNN，厲害的GAN，這里還有許多實際應用示例可以跑。畢竟，這是一個注重實踐的項目。

這里的算法示例，可以用Google Colab來跑，免費借用云端TPU/GPU，只要有個Chrome就夠了。沒梯子的話，就用Jupyter Notebook來跑咯。

基礎部分，除了有Python指南、筆記本用法，以及Numpy、Pandas這些庫的用法，還有線性規(guī)劃、邏輯規(guī)劃、隨機森林、k-means聚類這些機器學習的基本技術。

深度學習入門，包括了PyTorch指南、多層感知器 (MLP) 、數(shù)據(jù)與模型、面向?qū)ο蟮臋C器學習、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、嵌入，以及遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)(RNN

深度學習高階，會涉及更高級的RNN、自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡(GAN)以及空間變換網(wǎng)絡 (Spatial Transformer Networks) 等等。

最后是應用。計算機視覺是個重要的方向。除此之外，還會涉及時間序列分析 (TimeSeries Analysis) ，商品推薦系統(tǒng)，預訓練語言模型，多任務學習，強化學習等等示例可以運行。也可以修改示例，寫出自己的應用。

階段一是Python語言(用時5周，包括基礎語法、面向?qū)ο蟆⒏呒壵n程、經(jīng)典課程);階段二是Linux初級(用時1周，包括Linux系統(tǒng)基本指令、常用服務安裝);階段三是Web開發(fā)之Diango(5周+2周前端+3周diango);階段四是Web開發(fā)之Flask (用時2周);

階段五是Web框架之Tornado (用時1周);階段六是docker容器及服務發(fā)現(xiàn)(用時2周):階段七是爬蟲(用時2周): 階段八是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能(用時3周)