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斯坦福大学公开课,斯坦福大学研究生学费

  • 研究生
  • 2024-06-22

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人工智能是一个包含很多学科的交叉学科,你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学,要有一定的哲学基础,有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上:
首先你需要数学基础: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;
其次需要算法的积累: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,比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;
算法很多需要时间的积累。
然后,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,一些电类基础课必不可少;
人工智能一般要到研究生才会去学,本科也就是蜻蜓点水看看而已,毕竟需要的基础课过于庞大。
刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的,但同时很多事物都是相通的,你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通,很容易。在这中间关键是要有自己的思考,不能人云亦云。毕竟,人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。
人工智能的首选语言是Python,因此大家一定要学好Python语言。人工智能学习的重点是机器学习:
1、斯坦福大学公开课 :机器学习课程
2、数据分析竞赛kaggle
3、Deep learning-author Joshua Bengio
机器学习书单python实战编程
1、Python for Data Analysis
2、SciPy and NumPy
3、Machine Learning for Hackers
4、Machine Learning in Action

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Java的Enumeration(枚举,注释②)便是具有这些限制的一个反复器的例子。除下面这些外,不可再用它做其他任何事情:
(1) 用一个名为elements()的方法要求集合为我们提供一个Enumeration。我们首次调用它的nextElement()时,这个Enumeration会返回序列中的第一个元素。
(2) 用nextElement()获得下一个对象。
(3) 用hasMoreElements()检查序列中是否还有更多的对象。
②:“反复器”这个词在C++和OOP的其他地方是经常出现的,所以很难确定为什么Java的开发者采用了这样一个奇怪的名字。Java 1.2的集合库修正了这个问题以及其他许多问题

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第一步:复习线性代数。(学渣的线代忘了好多-_-||)

懒得看书就直接用了著名的——麻省理工公开课:线性代数,深入浅出效果拔群,以后会用到的SVD、希尔伯特空间等都有介绍;

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第二步:入门机器学习算法。

还是因为比较懒,也就直接用了著名的——斯坦福大学公开课 :机器学习课程,吴恩达教授的老版cs229的视频,讲的非常细(算法的目标->数学推演->伪代码)。这套教程唯一的缺点在于没有介绍最近大火的神经网络,但其实这也算是优点,让我明白了算法都有各自的应用领域,并不是所有问题都需要用神经网络来解决;

多说一点,这个课程里详细介绍的内容有:一般线性模型、高斯系列模型、SVM理论及实现、聚类算法以及EM算法的各种相关应用、PCA/ICA、学习理论、马尔可夫系列模型。课堂笔记在:CS 229: Machine Learning (Course handouts),同样非常详细。

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第三步:尝试用代码实现算法。

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1、人工智能学习内容
学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容,算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等,还需要学习一门编程语言,通过编程语言实现算法,还可以学习一下电算类的硬件基础内容。
2、人工智能专业应用领域
应用领域是很广泛的,主要有图像识别、博弈论、工智能导论、机器学习等,当然想要在这些领域有所发展,还需要学习一些信号处理、微积分、数据基础结构等等知识内容,保证使用过程中,有一定的理论来支撑。
3、人工智能就业前景
随着智能化的发展,人工智能技术会在互联网行业逐步应用和普及,把技术应用于物联网、大数据等行业,所以就业需求会不断扩大,我们也将会频繁与智能体互动和交流,这也是未来社会生产环境的发展趋势,需要我们去迎合时代发展的需要。
随着人工智能的不断发展,对我们提出了新的要求,所以相关的人工智能基础内容,一定要学习起来,掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势,学习人工智能专业的学生也会越来越多,相关技能的教育,也会迎来更多发展机会。

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