人工智能需要学习哪些课程？
在美国，单独开设AI的院校不多，一般是博士才会涉及AI的具体科研项目，硕士主要是修读相关课程。
核心课程
Artificial Intelligence 人工智能
Machine Learning 机器学习
Advanced Operating Systems 高级操作系统
Advanced Algorithm Design 高级算法设计
Computational Complexity 计算复杂性
Mathematical Analysis 数学分析
Advanced Computer Graphics 高级计算机图形
Advanced Computer Networks 高级计算机网络
就业方向参考
（1）搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向)
（2） 医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。
（3）计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等;还有一个大的方向是车牌识别;目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错;
（4）还有一些图像处理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。
另外，AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相对比较丰厚，所以很这个方向很有发展前途。
1人工智能专业课程有哪些
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；总之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；如果深入到硬件的话，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。
人工智能专业的主要领域是：机器学习 人工智能导论（搜索法等） 图像识别 生物演化论 自然语言处理 语义网 博弈论等。 需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）。
2人工智能专业就业前景
第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
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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。
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）容易操作纯中文文件；
（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，最优化，得到最佳模型组合。
其他网友回答：
1.数学能力：高等数学、线性代数、概率论等，必须得掌握最基础的东西，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)，能独立编写代码、调试程序。3.计算机思维：熟悉数据结构，了解数据库、操作系统等。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、CNN、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 Intelligence 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。彻底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，我假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（集合、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 Computer 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，应用最小二乘法。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。
多维微积分（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 ?
人工智能导论（Introduction to Artificial Intelligence）：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。
操作系统（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，那就去上一门操作系统课程，在这门课程中，你必须从头开始构建一个操作系统。您不仅将学习如何设计操作系统，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?
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，如偏方差权衡、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集合进行概率建模。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，尤其侧重于推荐系统、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操作和分析数据，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 Computer 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?
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，可以考虑从学校请假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。
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：
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。以下是一些推荐的课程：
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、假设检验和错误分析的细微差别。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：
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、产品经理、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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人工智能专业学习的主要课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等。人工智能专业是中国高校人才计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。
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人工智能，即AI(ArtificialIntelligence)，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
答：该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出：人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。核心课程 人工智能 机器学习 高级操作系统 高级算法设计 计算复杂性 数学分析 高级计算机图形 高级计算机网络 就业方向参考 (1)搜索方向...
答：人工智能需要学习的基础内容——1、认知与神经科学：具体包括认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等课程。2、人工智能伦理：具体包括人工智能、社会与人文，人工智能哲学基础与伦理等课程。3、科学和工程：需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的配合。4、...
答：这些课程罗列完很多人可能就吓退了，想当初我被这个专业录取后我爸还因为要学的课程太多想让我复读呢。所以学这个专业真的是在修行，课程又多又难，要学好确实要花些精力，每次期末都是历劫啊！但是真的能学到很多东西，本专业是以满足国家自动化科技人才需要为导向，培养具有人工智能、智能控制、信息与...
答：从课程体系结构来看，主要分成四大部分：第一部分是基础学科部分，主要涉及到数学和物理相关课程;第二部分是计算机基础课程，涉及到编程语言、操作系统、算法设计等课程;第三部分是人工智能基础课程，涉及到人工智能基础、机器学习、控制学基础、神经科学、语言学基础等内容;第四部分涉及到人工智能平台相关知识...
答：《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉》等课程为主。人工智能专业的培养方向 （一）人工智能基础理论研究相关方向，...
答：人工智能技术应该学习的内容包括：图像识别、语义网、生物演化论、自然语言处理、博弈论，机器学习、人工智能导论（搜索法等）、等。给大家推荐个2024年企业和个人都在备考的权威性 AI人工智能工程师培训类证书，看能否帮到大家的：由工业和信息化部电子工业标准化研究院颁发的关于以下两类证书：计算机自然...
答：AI人工智能需要学习机器学习中的Python、人工智能数学基础、机器学习概念与入门、机器学习的数学基础-数学分析、深度学习框架TensorFlow、算法、深度学习、实用项目等内容。1、机器学习中的Python：Python环境搭建与其基础语法的学习，熟悉列表元组等基础概念与python函数的形式，Python的IO操作，Python中类的使用...
答：人工智能伦理课程群具体课程：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》。6、在美国，单独开设AI的院校不多，一般是博士才会涉及AI的具体科研项目，硕士主要是修读相关课程。人工智能需要学习哪些课程?1、人工智能专业的主要领域是：机器学习人工智能导论(搜索法等)图像识别生物演化论自然语言...
答：人工智能需要学的课程有：人工智能哲学基础与伦理、先进机器人控制、认知机器人、机器人规划与学习、仿生机器人、群体智能与自主系统、无人驾驶技术与系统实现、游戏设计与开发、计算机图形学、虚拟现实与增强现实、人工智能的现代方法I、问题表达与求解、人工智能的现代方法II等。拓展：人工智能是属于工学门类...
答：⼈⼯智能专业要学哪些课程 数学基础课程：⾼等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析等。算法基础课程：⼈⼯神经⽹络，⽀持向量机，遗传算法等，还有各个领域需要的算法，⽐如你要让机器⼈⾃⼰在...
