ai专业主要学什么

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ai专业主要学什么

• 数学基础
  • 线性代数
    • 向量、矩阵的定义和运算
    • 矩阵的特征值和特征向量
  • 微积分
    • 函数的极限、导数和积分
    • 多元函数的偏导数和全微分
  • 概率论与统计
    • 随机变量、概率分布和期望
    • 统计推断、假设检验和回归分析
• 计算机科学基础
  • 数据结构与算法
    • 数组、链表、栈和队列
    • 排序和查找算法
  • 编程语言
    • Python、Java、C++等常用语言
    • 控制流程、函数和类的使用
  • 计算机体系结构
    • CPU、内存和外设的组成和工作原理
    • 操作系统、并发和分布式系统的基础知识
• 机器学习
  • 监督学习
    • 线性回归、逻辑回归和决策树
    • 支持向量机、神经网络和集成学习
  • 无监督学习
    • 聚类、降维和关联规则挖掘
    • 高斯混合模型和自编码器
• 深度学习
  • 神经网络基础
    • 激活函数、损失函数和优化算法
    • 卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络
  • 深度学习应用
    • 图像识别、语音识别和自然语言处理
    • 目标检测、语义分割和推荐系统
• 自然语言处理
  • 语言模型与分词
    • n-gram语言模型和隐马尔可夫模型
    • 中文分词和词性标注
  • 语义与语法分析
    • 依存句法分析和语义角色标注
    • 文本分类和命名实体识别
• 数据挖掘与大数据
  • 数据预处理
    • 数据清洗、特征选取和降维
    • 缺失值处理和异常值检测
  • 关联规则挖掘
    • 频繁项集、关联规则和序列模式
    • 隐性关联规则和关联规则优化
  • 大数据处理与分析
    • 分布式处理框架和数据存储技术
    • 大规模数据处理和数据可视化