人工智能需要学哪些课程(学人工智能需要什么基础)

 

互联网小常识：典型的计算机网络从逻辑上可以分为两部分：资源子网与通信子网。

随着AI技术的第三次兴起，我们迎来了人工智能时代。在深度学习，不断突破和发展的背景下，人工智能已经在许多领域得到了不同程度的应用。随之而来的是人工智能相关人才的短缺。如今，人工智能工程师已成为受欢迎的职业，因此很多人都想转行做人工智能。那么人工智能工程师要学的基础课程有什么？Python的基础知识，数据科学库，机器学习，深度学习，自然语言处理，数据挖掘和图像处理都是必不可少的。

1、编程语言

众所周知，Python是人工智能的语言，因此人工智能工程师一定要掌握Python基础。比如说Python环境配置、数值运算、字符串操作、数据结构、判断结构、循环结构以及模块与包等等基础语言，而且必须熟练掌握。当然熟练掌握的意思不是看过一遍理论基础就行，而是要懂得实践和应用。因此，在学习Python基础语法的时候就要多敲敲代码，做做相应的练习。

2、数据科学库

科学计算库的学习内容包括Numpy概述、Array数组、数组结构、数组类型、数值运算、排序操作、数组形状操作、数组生成函数、常用生成函数等等。除此之外，数据科学库还涉及数据分析处理库、可视化库Matplotlib和可视化库Seaborn。

3、人工智能核心技术

说到人工智能，就不得不提机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术和实现原理。机器学习有各种算法需要学习，比如线性回归算法、逻辑回归算法、决策树贝叶斯算法、KMEANS聚类、DBSCAN聚类。深度学习又涉及优化与反向传播、神经网络、卷积神经网络、卷积参数、自然语言处理、网络模型等知识点。还有自然语言处理，也是人工智能工程师必须掌握的知识。

互联网小常识：计算机病毒分类：按寄生方式可以分为引导型病毒（磁盘引导区或主引导区）、文件型病毒和复合型病毒。按照破坏性可以分为良性病毒和恶性病毒。

互联网小常识：服务器的性能主要表现在：运算处理能力、磁盘访问能力、高可用性、数据吞吐能力、可管理性与可扩展性。

4、数据挖掘

数据挖掘就是从海量数据中挖掘隐藏信息。在商业环境中，企业希望让存放在数据库中的数据能说话，支持决策。所以，数据挖掘是人工智能技术的一项重要应用。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

5、图像处理

为什么人工智能工程师一般都需要学习图像处理?理由很简单，图像处理是AI技术的一个重要落地应用。在许多应用场景中，都有图像处理的身影。我们谈的无人驾驶、AI助手、人脸识别，都有图像处理的重要应用。因此，对抗生成网络、风格转换、图像补全、超分辨率重构等等都需要学习。

一般来说，人工智能工程师通常需要学习这一点。如果您能够掌握上述知识和技术，则可以掌握人工智能算法的原理和算法，并将其应用于实际任务。如需了解更多关于人工智能的知识，请继续关注教育。

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