大家好，关于基础学习人工智能很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于基础人工智能课程的知识，希望对各位有所帮助！
本文目录
人工智能的三个基础专业
1.软件工程
人工智能的基础是硬件及软件，所以如果学软件工程专业的话，正好是对口的。
2.计算机科学与技术
这个专业正好也算是很对口的，本身人工智能就属于计算机类专业一类的，所以报考计算机科学与技术算是正好合适，更何况这个专业本身热门又好就业。
3.数据科学与大数据技术
人工智能应用基础
知识是人类智能的基础，人类在从事阶级斗争、生产斗争和科学试验等社会实践活动中，其智能活动过程主要是一个获取知识并运用知识的过程。
人工智能是一门研究用计算机来模仿和执行人脑的某些智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是以知识为基础的。
如何从现实世界中获取知识、如何将已获得的知识以计算机内部代码的形式加以合理的表示以便于存储，以及如何运用这些知识进行推理以解决实际的问题，即知识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是人工智能学科要研究的3个主要问题。
在人们的日常生活及社会活动中，“知识”是常用的一个术语。例如，人们常说“我们要掌握现代科学知识”，“掌握的知识越多，你的机会就越多”等。人们所涉及的知识也是十分广泛的，例如，有的知识是多数人所熟悉的普通知识，而有的知识只是有关专家才掌握的专门领域知识。那么，到底什么是知识？知识有哪些特性？它与通常所说的信息有什么区别和联系？
现实世界中每时每刻都产生着大量的信息，但信息是需要用一定的形式表示出来才能被记载和传递的。尤其是使用计算机来进行信息的存储及处理时，更需要用一组符号及其组合进行表示。像这样用一组符号及其组合表示的信息称为数据。
数据与信息是两个密切相关的概念。数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示。信息是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。只有把两者密切地结合起来，才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。
另外，数据和信息又是两个不同的概念，相同的数据在不同的环境下表示不同的含义，蕴涵不同的信息。比如，“100”是一个数据，它可能表示“100元钱”，也可表示“100个人”，若对于学生的考试成绩来说，可能表示“100分”。同样，相同的信息也可以用不同的数据表示出来。比如，地下工作者为了传达情报信息，可以用一首诗词的每一句的第一个字组成一句话，或诗的斜对角线上的字组成的一句话来传达信息，也可能会用一个代码或数字来表示同一信息。
正如上述，现实生活中，信息是要以数据的形式来表达和传递的，数据中蕴涵着信息，然而，并不是所有的数据中都蕴涵着信息，而是只有那些有格式的数据才有意义。对数据中的信息的理解也是主观的、因人而异的，是以增加知识为目的的。
人工智能的基本概念有几方面
对于人工智能，很多人并不了解，我也如此。关于这个问题，我与我的朋友人工智能工程师张
ai入门学什么
要入门人工智能，需要掌握一些基础知识和技能。以下是一些入门人工智能需要学习的课程和基础知识：
数学基础：人工智能需要用到许多数学知识，包括线性代数、微积分、概率论等。这些数学知识对于人工智能的算法和模型的理解和应用至关重要。
编程语言：人工智能需要用到编程语言进行算法实现和模型构建，建议掌握Python或R语言等编程语言。
机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。学习机器学习可以帮助理解和应用常见的机器学习算法和模型，如决策树、神经网络、支持向量机等。
深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，可以应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。学习深度学习可以掌握常见的深度学习算法和模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。
初学者应该如何从零开始学习人工智能？
此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。机器学习
有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的AndrewNg机器学习课程。它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。
有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”。
“ProgrammingCollectiveIntelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML算法在Python中的实际实现。它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。
这些不错的资源你可能也感兴趣:
PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）
TomMitchell在卡梅隆大学教授的AnothercourseonML（另一门ML课程）
YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk
深度学习关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是DeepLearningWithPython。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。
在Google上也有一个greatintroductoryDLcourse，还有SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks。
之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：
GeoffreyHinton的coursera课程“NeuralNetworksforMachineLearning”。这门课程会带你了解ANN的经典问题——MNIST字符识别的过程，并将深入解释一切。
MITDeepLearning（深度学习）一书。
UFLDLtutorialbyStanford（斯坦福的UFLDL教程）
deeplearning.net教程
MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络和深度学习）一书
SimonO.Haykin的NeuralNetworksandLearningMachines（神经网络和机器学习）一书
人工智能“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：现代方法）是关于“守旧派”AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。
来自加州大学伯克利分校的ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。
大脑如何工作
如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。
JeffHawkins的OnIntelligence（有声读物）
G?del,Escher,Bach
我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。
其他资源：
RayKurzweil的HowtoCreateaMind（如何创建一个头脑RayKurzweil）(有声读物)。
PrinciplesofNeuralScience（神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。它谈论的是核心科学，神经解剖等。非常有趣，但也很长–我还在读它。数学以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：
微积分学
KhanAcademyCalculusvideos（可汗学院微积分视频）
MITlecturesonMultivariableCalculus（MIT关于多变量微积分的讲座）
线性代数
KhanAcademyLinearAlgebravideos（可汗学院线性代数视频）
MITlinearalgebravideosbyGilbertStrang（GilbertStrang的MIT线性代数视频）
CodingtheMatrix?（编码矩阵）–布朗大学线程代数CS课程
概率和统计
可汗学院Probability（概率）与Statistics（统计）视频
edxprobabilitycourse（edx概率课程）
计算机科学要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始，我建议阅读DiveIntoPython3（深入Python3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质–看这个经典的MITcourse（MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于CS-结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
其他资源Metacademy?–是你知识的“包管理器”。你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。
kaggle?–机器学习平台
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