人工智能主要学习内容有哪些

关于人工智能主要学习内容有哪些

要学好人工智能，需要学习数学、计算机科学、算法、心理学、统计学、概率学等方面的内容。下面小编为大家带来人工智能主要学习内容有哪些，欢迎大家参考阅读，希望能够帮助到大家!

人工智能学什么

人工智能专业主要学习四方面的内容，分别为：python核心编程、全栈开发、网络爬虫、人工智能。

Python核心编程主要包含：Python语言基础、MySQL、Linux等知识;

全栈开发主要包含：Web编程基础、Django框架、Flask框架、Tornado框架等知识;

网络爬虫主要包含：数据爬取、分布式爬虫框架、Scrapy框架项目等知识;

人工智能主要包含：数据分析、深度学习、机器学习等知识。

人工智能就业方向

人工智能行业，目前的就业方向，主要分为搜索、图像处理、计算机视觉、模式识别和图像处理等等，具体如下：

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就业方向。

医学的图像处理：医疗设备、医疗器械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。

计算机视和模式识别方向 ：指纹识别、人脸识别、虹膜识别，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，跟踪识别也不错。

学习人工智能怎么入门

阶段一是Python语言(用时5周，包括基础语法、面向对象、高级课程、经典课程);阶段二是Linux初级(用时1周，包括Linux系统基本指令、常用服务安装);阶段三是Web开发之Diango(5周+2周前端+3周diango);阶段四是Web开发之Flask(用时2周);

阶段五是Web框架之Tornado(用时1周);阶段六是docker容器及服务发现(用时2周);阶段七是爬虫(用时2周);阶段八是数据挖掘和人工智能(用时3周)。

如何自学人工智能

新手可以从基础的基础开始学起，不止线性规划和随机森林，连笔记本怎么用，NumPy等重要的Python库怎么用，都有手把手教程。

到中后期，可以学着搭高级的RNN，厉害的GAN，这里还有许多实际应用示例可以跑。毕竟，这是一个注重实践的项目。

这里的算法示例，可以用Google Colab来跑，免费借用云端TPU/GPU，只要有个Chrome就够了。没梯子的话，就用Jupyter Notebook来跑咯。

基础部分，除了有Python指南、笔记本用法，以及Numpy、Pandas这些库的用法，还有线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类这些机器学习的基本技术。

深度学习入门，包括了PyTorch指南、多层感知器 (MLP) 、数据与模型、面向对象的机器学习、卷积神经网络 (CNN) 、嵌入，以及递归神经网络 (RNN) 。

深度学习高阶，会涉及更高级的RNN、自编码器、生成对抗网络 (GAN) ，以及空间变换网络 (Spatial Transformer Networks) 等等。

最后是应用。计算机视觉是个重要的方向。除此之外，还会涉及时间序列分析 (Time Series Analysis) ，商品推荐系统，预训练语言模型，多任务学习，强化学习等等示例可以运行。也可以修改示例，写出自己的应用。