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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。