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英國愛丁堡大學人工智能課程要怎么學習?

作者：海馬發布時間：2023-06-14 14:50:00

人工智能 ( AI ) 是具有智能行為的人工系統的構造。研究的主要動機有兩個。一種是通過使用計算機模型來理解自然智能。另一個提供用于構建能夠智能決策和行動的系統的技巧和技術。所以人工智能既是一門科學又是一門工程學科。人工智能的應用范圍從家用設備的“智能”控制器到能夠用英語交談、玩游戲、進行智能網絡搜索或充當機器人大腦的計算機。

一、第一學年

你將了解編程和計算的基本原理。你會：

1.研究如何在計算機系統中表示和處理信息

2.學習兩種計算機語言

3.使用計算機程序解決問題

4.今年還包括信息學所有領域所需的數學課程。

這些共同構成了未來幾年更深入的計算研究的基礎。

二、第二學年

你將在第一年的基礎上學習更高級的編程和數據結構，以及相關的數學和更廣泛的專業和社會問題。

你將對以下方面有更深入的了解：

1.軟件開發

2.決策

3.數據科學基礎

4.算法和數據結構

5.計算的專業、社會和倫理背景

三、第三學年

你的學習會變得更加專注，你在專業課程的選擇上也會有更多的選擇。你的確切課程取決于你選擇的課程。

四、第四學年

第 4 年包括一個個人榮譽項目，你將從給定的主題開始開發一個可行的項目。在選擇主題時，你將有多種選擇，并有專門的導師指導你。

五、怎么學習人工智能課程呢?

1.學習數學和統計學：人工智能在很大程度上依賴于數學概念。讓自己熟悉線性代數、微積分、概率論和統計學。了解這些科目將幫助你掌握人工智能算法和模型的基本原理。

2.探索機器學習：機器學習是人工智能的一個關鍵組成部分。了解不同的機器學習技術，包括監督學習、無監督學習和強化學習。理解特征提取、模型評估和過擬合等概念。

3.潛心研究深度學習：深度學習是機器學習的一個子集，重點是神經網絡。研究神經網絡，其架構，以及各種類型的深度學習模型，如卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN)。TensorFlow和PyTorch是實現深度學習模型的流行庫。

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