京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是计算机科学的一个分支,它试图理解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应、学习、推理和决策的智能机器。在大学中,人工智能专业通常会涵盖以下课程和领域:
1. 基础课程:
- 计算机科学导论
- 编程语言(如Python、C++等)
- 数据结构与算法
- 计算机系统与架构
2. 数学基础:
- 高等数学(微积分、线性代数、概率论等)
- 统计学
- 离散数学
- 优化理论
3. 人工智能核心课程:
- 人工智能概论
- 机器学习
- 深度学习
- 认知科学与神经网络
4. 专业知识课程:
- 计算机视觉
- 语音识别与合成
- 机器人学
- 知识表示与推理
- 专家系统
5. 技术与工具:
- 数据库管理系统
- 操作系统
- 计算机网络
- 人工智能编程工具(如TensorFlow、PyTorch等)
6. 伦理与社会影响:
- 人工智能伦理
- 人工智能与社会
- 人工智能法律与政策
7. 实践与应用:
- 人工智能项目开发
- 实习与行业实践
- 人工智能研究方法
8. 选修课程:
- 根据学校和个人兴趣,学生可以选择如数据挖掘、模式识别、生物信息学、游戏设计与人工智能等课程。
9. 研究与创新:
- 学术论文写作
- 人工智能前沿研究
- 创新项目与竞赛
10. 跨学科课程:
- 人工智能与其他领域的结合,如心理学、语言学、经济学、医学等。
大学人工智能专业的课程设置可能会根据不同学校的特点和教学目标有所差异,但上述提到的领域和课程是大多数AI专业学生都会接触到的。此外,随着人工智能技术的快速发展,课程内容也会不断更新以跟上最新的研究和行业趋势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27