人工智能是利用計(jì)算機(jī)完成傳統(tǒng)上需要人類智慧才能完成的工作。但它到底是什么，為什么讓我們?nèi)绱伺d奮?人工智能是制造能像人類一樣思考的機(jī)器的科學(xué)。它們可以做被認(rèn)為是 "智能 "的事情。人工智能技術(shù)能夠以不同于人類的方式處理大量數(shù)據(jù)。人工智能的目標(biāo)是能夠像人類一樣識(shí)別模式、做出決定和判斷。為此，它需要匯集大量數(shù)據(jù)。圖像識(shí)別和分類等一些工作都基于人工智能技術(shù)。它還在改變我們做決定的方式：例如，它可以用來(lái)預(yù)測(cè)交通信號(hào)燈或何時(shí)喝早茶。本文介紹了一些謝菲爾德大學(xué)人工智能課程的核心模塊，以及學(xué)習(xí)人工智能的方法。學(xué)生必須掌握并通過(guò)課程考試，如果你覺(jué)得某個(gè)課程的難度較高，那么你可以運(yùn)用多種方式跟上課程進(jìn)度。

一、核心模塊

1.軟件工程導(dǎo)論

軟件工程導(dǎo)論介紹了開(kāi)發(fā)可以滿足給定問(wèn)題域內(nèi)的基本功能要求的軟件系統(tǒng)所需的軟件工程概念。它涵蓋了開(kāi)發(fā)此類系統(tǒng)過(guò)程中的主要步驟，從需求分析到實(shí)施和測(cè)試。該模塊的主要部分涉及學(xué)生團(tuán)隊(duì)合作開(kāi)發(fā)基于網(wǎng)絡(luò)的軟件系統(tǒng)，這提供了團(tuán)隊(duì)合作和管理軟件項(xiàng)目及其產(chǎn)品的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

2.計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)

該課程由(大約)10 個(gè)部分組成，每個(gè)部分為期 2-3 周。每個(gè)模塊都開(kāi)發(fā)了對(duì)計(jì)算具有基礎(chǔ)重要性的數(shù)學(xué)概念和技術(shù)。將使用講座和問(wèn)題課程。目的是激發(fā)對(duì)這些主題的熱情，展示為什么它們對(duì)我們很重要，奠定知識(shí)基礎(chǔ)并為學(xué)生未來(lái)的計(jì)算機(jī)課程做好準(zhǔn)備。預(yù)計(jì)該課程不會(huì)涵蓋稍后所需的所有數(shù)學(xué)內(nèi)容，無(wú)論是深度還是范圍。

3.Java編程

本模塊通過(guò) Java 編程語(yǔ)言介紹編程概念。還涵蓋了程序設(shè)計(jì)和使用測(cè)試來(lái)驅(qū)動(dòng)程序創(chuàng)建。最初的重點(diǎn)放在許多編程語(yǔ)言典型的結(jié)構(gòu)化方面：序列、選擇和重復(fù)的思想。然后介紹了從組件構(gòu)建大型軟件系統(tǒng)的面向?qū)ο蠓椒?。在整個(gè)模塊中，重點(diǎn)放在編寫結(jié)構(gòu)良好且可讀的程序來(lái)解決問(wèn)題的實(shí)踐。

4.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)計(jì)算

該模塊旨在介紹機(jī)器學(xué)習(xí)和模式處理，但明確強(qiáng)調(diào)應(yīng)用。該模塊的主題圍繞數(shù)據(jù)作為資源的概念;它是如何獲得的、準(zhǔn)備分析以及最后我們?nèi)绾螐闹袑W(xué)習(xí)。該模塊將采用基于 Python 的實(shí)用方法來(lái)嘗試幫助學(xué)生直觀地掌握支撐這一具有挑戰(zhàn)性但引人入勝的學(xué)科的復(fù)雜數(shù)學(xué)思想。

5.工程師的金融和法律

該模塊旨在向工程專業(yè)的學(xué)生介紹工程師在工作環(huán)境中應(yīng)注意的財(cái)務(wù)和法律風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵領(lǐng)域。該模塊將直接利用工程項(xiàng)目和/或產(chǎn)品開(kāi)發(fā)背景下的預(yù)算、融資、評(píng)估財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和做出財(cái)務(wù)決策的實(shí)際問(wèn)題。同時(shí)，該模塊將培養(yǎng)學(xué)生對(duì)簽訂工程項(xiàng)目和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和交付合同的法律方面的理解，以及對(duì)環(huán)境法規(guī)、過(guò)失責(zé)任、知識(shí)產(chǎn)權(quán)和數(shù)據(jù)保護(hù)重要性的認(rèn)識(shí)。通過(guò)兩個(gè)學(xué)科的一系列并行講座，該模塊將提供這兩個(gè)領(lǐng)域的實(shí)用知識(shí)以及它們?nèi)绾斡绊懝こ虒?shí)踐。作為評(píng)估的一部分，將重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)小組合作、報(bào)告撰寫和演示，并輔以在線練習(xí)和個(gè)人作品集。

二、怎么學(xué)好人工智能課程?

1.掌握必備技能

(1)統(tǒng)計(jì)學(xué)

統(tǒng)計(jì)學(xué)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，是人工智能的一個(gè)重要分支。通過(guò)了解統(tǒng)計(jì)量、分布和標(biāo)準(zhǔn)偏差或方差等概念，它將指導(dǎo)人工智能系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論。

(2)數(shù)學(xué)

要徹底理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的工作原理以及如何在人工智能中實(shí)現(xiàn)這些算法，就需要在線性代數(shù)、微分學(xué)、概率論和優(yōu)化方法等數(shù)學(xué)領(lǐng)域打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。這些知識(shí)有助于高效瀏覽表格、執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算、理解數(shù)據(jù)中的隨機(jī)性和異常情況，以及最終優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型以提高人工智能性能等關(guān)鍵任務(wù)。

(3)Python

Python 是一種廣泛應(yīng)用于人工智能的語(yǔ)言，因?yàn)樗?jiǎn)化了語(yǔ)法，并有大量專門用于數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的庫(kù)。Python 功能強(qiáng)大，但易于初學(xué)者使用，有助于高效地實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

(4)R語(yǔ)言

R 是另一種主要用于數(shù)據(jù)科學(xué)的語(yǔ)言，可以執(zhí)行統(tǒng)計(jì)操作并創(chuàng)建引人注目的數(shù)據(jù)可視化。雖然學(xué)習(xí)曲線比 Python 更陡峭，但對(duì)于想要進(jìn)入人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的愛(ài)好者來(lái)說(shuō)，它是一項(xiàng)值得投資的工具。

(5)Java 或 C++

雖然 Python 和 R各有所長(zhǎng)，但 Java 和 C++ 等語(yǔ)言能在較低水平上實(shí)現(xiàn)高效的機(jī)器學(xué)習(xí)，因此是構(gòu)建可擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能模型的理想語(yǔ)言。

2.培養(yǎng)AI技能

1.數(shù)據(jù)科學(xué)在人工智能中的重要性

數(shù)據(jù)科學(xué)在人工智能中發(fā)揮著重要作用，它能釋放人工智能所需的龐大數(shù)據(jù)集的潛力。稱職的數(shù)據(jù)科學(xué)家的工具箱包括預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)測(cè)試和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)方面的專業(yè)知識(shí)，以管理提煉和解釋數(shù)據(jù)的復(fù)雜過(guò)程。這使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠提取有意義的見(jiàn)解、識(shí)別模式和發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)，這對(duì)人工智能系統(tǒng)的有效運(yùn)行至關(guān)重要。

除非數(shù)據(jù)科學(xué)家專注于數(shù)據(jù)清理和分析，否則人工智能的基本要素仍將處于未開(kāi)發(fā)和不完整狀態(tài)。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在人工智能中的作用

在更廣泛的人工智能(AI)領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和深度學(xué)習(xí)(DL)是不可或缺的基石。這兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域是推動(dòng)人工智能從理論概念發(fā)展到實(shí)際應(yīng)用的動(dòng)力引擎。機(jī)器學(xué)習(xí)賦予系統(tǒng)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)的能力，是人工智能系統(tǒng)做出明智決策和預(yù)測(cè)的基石。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿復(fù)雜的人類認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)，使人工智能模型能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)編程范式無(wú)法克服的復(fù)雜數(shù)據(jù)模式和特征。

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)共同為人工智能提供了適應(yīng)、學(xué)習(xí)甚至模仿人類智能的能力，這是人工智能在各行各業(yè)和現(xiàn)代生活領(lǐng)域發(fā)揮變革潛力的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

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