智能計(jì)算與系統(tǒng)學(xué)什么 人工智能對(duì)應(yīng)的是什么

人工智能學(xué)什么的呢？智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)什么？人工智能專(zhuān)業(yè)主要學(xué)什么？碩士研究生階段云端智能計(jì)算系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)那些課程，人工智能專(zhuān)業(yè)需要學(xué)習(xí)什么知識(shí)？人工智能需要學(xué)習(xí)哪些課程。

本文導(dǎo)航

• 人工智能對(duì)應(yīng)的是什么
• 智能科學(xué)與技術(shù)有哪些課程
• 人工智能得學(xué)啥專(zhuān)業(yè)
• 計(jì)算機(jī)研究生在學(xué)校有哪些課程
• 人工智能專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)
• 人工智能都學(xué)習(xí)哪些方面的知識(shí)

人工智能對(duì)應(yīng)的是什么

這是人工智能的所有課程，要是感興趣的話，可以了解一下：

第一階段

前端開(kāi)發(fā) Front-end Development

1、桌面支持與系統(tǒng)管理（計(jì)算機(jī)操作基礎(chǔ)Windows7）

2、Office辦公自動(dòng)化

3、WEB前端設(shè)計(jì)與布局

4、javaScript特效編程

5、Jquery應(yīng)用開(kāi)發(fā)

第二階段

核心編程 Core Programming

1、Python核心編程

2、MySQL數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)

3、Django 框架開(kāi)發(fā)

4、Flask web框架

5、綜合項(xiàng)目應(yīng)用開(kāi)發(fā)

第三階段

爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā) Reptile Development

1、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)

2、爬蟲(chóng)項(xiàng)目實(shí)踐應(yīng)用

3、機(jī)器學(xué)習(xí)算法

4、Python人工智能數(shù)據(jù)分析

5、python人工智能高級(jí)開(kāi)發(fā)

第四階段

人工智能 PArtificial Intelligence

1、實(shí)訓(xùn)一：WEB全棧開(kāi)發(fā)

2、實(shí)訓(xùn)二：人工智能終極項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

智能科學(xué)與技術(shù)有哪些課程

智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)具備基于計(jì)算機(jī)技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)、智能系統(tǒng)方法、傳感信息處理等科學(xué)與技術(shù)，進(jìn)行信息獲取、傳輸、處理、優(yōu)化、控制、組織等并完成系統(tǒng)集成的，具有相應(yīng)工程實(shí)施能力，具備在相應(yīng)領(lǐng)域從事智能技術(shù)與工程的科研、開(kāi)發(fā)、管理工作的、具有寬口徑知識(shí)和較強(qiáng)適應(yīng)能力及現(xiàn)代科學(xué)創(chuàng)新意識(shí)的高級(jí)技術(shù)人才。 目前開(kāi)設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)的大學(xué)名單，總共25所學(xué)校。 1北京大學(xué) 2北京郵電大學(xué) 3南開(kāi)大學(xué) 4沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 5東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 6上海理工大學(xué) 7廈門(mén)大學(xué) 8中南民族大學(xué) 9中南大學(xué) 10桂林電子科技大學(xué) 11西安電子科技大學(xué) 12北京信息科技大學(xué) 13大連東軟信息學(xué)院 14北京科技大學(xué) 15首都師范大學(xué) 16河北工業(yè)大學(xué) 17大連海事大學(xué) 18東北電力大學(xué) 19南京醫(yī)科大學(xué) 20武漢工程大學(xué) 21湖南大學(xué) 22中山大學(xué) 23重慶郵電大學(xué) 24青島大學(xué) 25西安郵電大學(xué)

人工智能得學(xué)啥專(zhuān)業(yè)

中國(guó)人工智能發(fā)展迅猛，政府對(duì)人工智能也是很重視的。人工智能的專(zhuān)業(yè)方向有科學(xué)研究、工程開(kāi)發(fā)、計(jì)算機(jī)方向、軟件工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)、電氣自動(dòng)化、通信、機(jī)械制造，人工智能的前景雖然很好，但是它的難度系數(shù)很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技術(shù)崗位，競(jìng)爭(zhēng)度降低，薪資相對(duì)來(lái)說(shuō)是較高的，因此，現(xiàn)在是進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的大好時(shí)機(jī)。人工智能的發(fā)展前景還是很不錯(cuò)的，原因有幾點(diǎn)，智能化是未來(lái)的重要趨勢(shì)之一、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然帶動(dòng)人工智能的發(fā)展、人工智能技術(shù)將成為職場(chǎng)人的必備技能之一。

目前，人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域得到了廣泛的重視，我相信在未來(lái)的應(yīng)用前景也會(huì)更加廣泛。

計(jì)算機(jī)研究生在學(xué)校有哪些課程

教材??????????????????????Engelbrecht, Andries P. Computational intelligence : an introduction 2nd ed, John Wiley & Sons Ltd,，2007Andries P. Engelbrecht ，譚營(yíng)（譯），計(jì)算智能導(dǎo)論，清華大學(xué)出版社，2010 .6主要參考書(shū)1.Russell C.Eberhart和Yuhui Shi, Computational Intelligence --- Concepts to Implementations, 人民郵電出版社,2009.2. S. Y. KUNG. Kernel Methods and Machine Learning, Cambridge University Press, 2014.3.Patrick Stalph.Analysis and Design Of Machine Learning Techniques Evolutionary Solutions for Regression, Prediction, And Control Problems, Springer Vieweg.4. James Kennedy / Russell C Eberhart / Yuhui Shi，swarm intelligenc，人民郵電出版社,2009.5.Stellan Ohlsson.Deep Learning how the mind overrides experience, Cambridge University Press 2011.6. 楊淑瑩，張樺，模式識(shí)別與智能計(jì)算—MATLAB技術(shù)實(shí)現(xiàn)（第3版），電子工業(yè)出版社，2015.4?【摘要】

碩士研究生階段云端智能計(jì)算系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)那些課程？【提問(wèn)】

教材??????????????????????

Engelbrecht, Andries P. Computational intelligence : an introduction 2nd ed, John Wiley & Sons Ltd,，2007

Andries P. Engelbrecht ，譚營(yíng)（譯），計(jì)算智能導(dǎo)論，清華大學(xué)出版社，2010 .6

主要參考書(shū)

1.Russell C.Eberhart和Yuhui Shi, Computational Intelligence --- Concepts to Implementations, 人民郵電出版社,2009.

2. S. Y. KUNG. Kernel Methods and Machine Learning, Cambridge University Press, 2014.

3.Patrick Stalph.Analysis and Design Of Machine Learning Techniques Evolutionary Solutions for Regression, Prediction, And Control Problems, Springer Vieweg.

4. James Kennedy / Russell C Eberhart / Yuhui Shi，swarm intelligenc，人民郵電出版社,2009.

5.Stellan Ohlsson.Deep Learning how the mind overrides experience, Cambridge University Press 2011.

6. 楊淑瑩，張樺，模式識(shí)別與智能計(jì)算—MATLAB技術(shù)實(shí)現(xiàn)（第3版），電子工業(yè)出版社，2015.4

?【回答】

英文我看不懂，請(qǐng)用英文回答【提問(wèn)】

請(qǐng)用中文【提問(wèn)】

這是什么？【提問(wèn)】

本課程主要學(xué)習(xí)內(nèi)容包括神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、演化計(jì)算、群智能計(jì)算等?！净卮稹?/p>

這個(gè)專(zhuān)業(yè)難不難學(xué)？【提問(wèn)】

與云計(jì)算與大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)相比，那個(gè)難學(xué)一些【提問(wèn)】

我個(gè)人覺(jué)得云計(jì)算機(jī)更好，大勢(shì)所趨【回答】

難，哪個(gè)專(zhuān)業(yè)不難呢？【回答】

邊緣智能計(jì)算系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)學(xué)那些課程？請(qǐng)用中文回答【提問(wèn)】

您好，在的【回答】

電子、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、人工智能導(dǎo)論、程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、算法分析與設(shè)計(jì)、計(jì)算智能、深度學(xué)習(xí)、圖像處理與機(jī)器視覺(jué)?！净卮稹?/p>

人工智能專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)

人工智能入門(mén)需要掌握的知識(shí)有：自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、知識(shí)表示、自動(dòng)推理和機(jī)器人學(xué)。

雖然這些領(lǐng)域的側(cè)重點(diǎn)各有不同，但是都需要一個(gè)重要的基礎(chǔ)，那就是數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)。人工智能的核心問(wèn)題之一就是數(shù)學(xué)問(wèn)題。

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的重要前提，人工智能領(lǐng)域的諸多研究方向都離不開(kāi)數(shù)學(xué)知識(shí)，比如機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等等。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)涉及到高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等內(nèi)容，可以說(shuō)數(shù)學(xué)知識(shí)的掌握情況對(duì)于人工智能知識(shí)的學(xué)習(xí)會(huì)起到非常重要的作用。

想了解更多有關(guān)人工智能專(zhuān)業(yè)需要學(xué)習(xí)什么知識(shí)的詳情，推薦咨詢(xún)達(dá)內(nèi)教育。達(dá)內(nèi)教育是引領(lǐng)行業(yè)的職業(yè)教育公司，致力于面向IT互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，培養(yǎng)軟件開(kāi)發(fā)工程師、系統(tǒng)管理員、UI設(shè)計(jì)師、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)工程師、會(huì)計(jì)等職場(chǎng)人才，擁有強(qiáng)大的師資力量，實(shí)戰(zhàn)講師對(duì)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)傾囊相授，部分講師曾就職于IBM、微軟、Oracle-Sun、華為、亞信等企業(yè)，其教研團(tuán)隊(duì)更是有獨(dú)家26大課程體系，助力學(xué)生系統(tǒng)化學(xué)習(xí)，同時(shí)還與各大高校進(jìn)行合作，助力學(xué)生職業(yè)方向的發(fā)展。感興趣的話點(diǎn)擊此處，免費(fèi)學(xué)習(xí)一下

人工智能都學(xué)習(xí)哪些方面的知識(shí)

字幕組雙語(yǔ)原文：人工智能本科學(xué)位完整四年課程規(guī)劃(斯坦福)

英語(yǔ)原文：A Complete 4-Year Course Plan for an Artificial Intelligence Undergraduate Degree

翻譯：雷鋒字幕組（明明知道、jiazhenbin、婁門(mén)人家）

離開(kāi)學(xué)校已經(jīng)有一段時(shí)間了，我現(xiàn)在有許多時(shí)間可以去反思下某些課程對(duì)我在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展有多大益處。我決定將我的想法在這篇文章中發(fā)表，為四年制人工智能本科學(xué)位的學(xué)習(xí)給出一個(gè)完整的課程規(guī)劃。

這些課程旨在為人工智能和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的新人們提供廣度與深度并重的知識(shí)。這個(gè)課程體系的構(gòu)建深受我所學(xué)過(guò)課程的啟發(fā)，并且反映了那些我認(rèn)為在人工智能生涯中必備的技能。

你也許通過(guò)Coursera在線課程就能獲得某些人工智能領(lǐng)域的知識(shí)，但我的側(cè)重點(diǎn)是在實(shí)際應(yīng)用中培養(yǎng)對(duì)這些概念的深層理解。徹底理解某個(gè)領(lǐng)域確實(shí)花費(fèi)時(shí)間，但我認(rèn)為所謂的“捷徑”并不可行，因此，這個(gè)課程規(guī)劃是為那些想從基礎(chǔ)理論開(kāi)始系統(tǒng)學(xué)習(xí)的人們配備的。

介紹結(jié)束了，就讓我們開(kāi)始吧。

第1學(xué)年：構(gòu)建你的學(xué)業(yè)基礎(chǔ)?

在人工智能學(xué)位學(xué)習(xí)的第1年，你應(yīng)該聚焦于學(xué)習(xí)那些構(gòu)成計(jì)算機(jī)科學(xué)和現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的核心概念。此處，我假設(shè)你完全沒(méi)有計(jì)算機(jī)科學(xué)先修經(jīng)歷，所以，這一年的主要精力應(yīng)該花在學(xué)習(xí)軟件和算法基礎(chǔ)上，在你的整個(gè)學(xué)位學(xué)習(xí)階段和職業(yè)生涯中都將會(huì)需要這些基礎(chǔ)知識(shí)。你應(yīng)該聚焦的課程包括：

• 程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)（Programming Fundamentals）：介紹面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（集合、圖等）。人工智能從業(yè)者需要有扎實(shí)的軟件工程技能。相關(guān)課程代碼：CS 106B。

• 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)導(dǎo)論（Introduction to Computer Systems）：講授從低層來(lái)角度來(lái)看計(jì)算機(jī)科學(xué)系統(tǒng)是如何設(shè)計(jì)和構(gòu)成的。其中，重點(diǎn)在于學(xué)習(xí)軟件編譯過(guò)程，當(dāng)你運(yùn)行程序時(shí)會(huì)發(fā)生什么，在內(nèi)存中程序是如何組織的等。相關(guān)課程代碼：CS 107。

• 算法（Algorithms）：涵蓋廣泛使用的計(jì)算機(jī)科學(xué)算法后面的數(shù)學(xué)和理論，比如廣度優(yōu)先遍歷、動(dòng)態(tài)規(guī)劃，以及如何分析那些算法的內(nèi)存和運(yùn)行時(shí)特點(diǎn)。相關(guān)課程代碼：CS 161。

• 概率論（Probability Theory）：概率統(tǒng)計(jì)是許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法的核心， 學(xué)習(xí)如何解釋和分析數(shù)據(jù)對(duì)于任何機(jī)器學(xué)習(xí)或大數(shù)據(jù)科學(xué)的領(lǐng)域來(lái)說(shuō) ，都是至關(guān)重要的。相關(guān)課程代碼：CS 109。

• 線性代數(shù)（Linear Algebra）：涵蓋如何運(yùn)用矩陣和向量，解線性方程，應(yīng)用最小二乘法。這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都被廣泛使用。相關(guān)課程代碼：EE 103。

• 多維微積分（Multi-dimensional Calculus）：你應(yīng)該能輕松地解得函數(shù)梯度，因?yàn)檫@是諸如反向傳播算法之類(lèi)的現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)主力算法的核心技術(shù)。相關(guān)課程代碼：工程向量微積分。

• 第二年：探索領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)系統(tǒng)知識(shí) ?

人工智能本科二年級(jí)學(xué)生的重點(diǎn)應(yīng)該是讓自己了解人工智能的一般原理，已經(jīng)解決的問(wèn)題是什么以及是如何解決的。此外，你應(yīng)該繼續(xù)理解與模型構(gòu)建相關(guān)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，并實(shí)踐軟件工程和設(shè)計(jì)原則。為此，建議學(xué)習(xí)以下課程：

• 人工智能導(dǎo)論（Introduction to Artificial Intelligence）：涵蓋了不同的人工智能領(lǐng)域的廣泛概述，如搜索、游戲、邏輯、圖形模型、機(jī)器學(xué)習(xí)和這些算法的應(yīng)用。這樣的課程應(yīng)該為從符號(hào)邏輯到統(tǒng)計(jì)技術(shù)等方法的思想演變提供歷史背景。相關(guān)課程：CS 221。

• 編譯器（Compilers）：涵蓋編譯器背后的設(shè)計(jì)和理論，理想情況下強(qiáng)調(diào)從頭構(gòu)建一個(gè)完整的編譯器。編譯器是你編寫(xiě)的每一個(gè)程序的核心，即使對(duì)人工智能從業(yè)者來(lái)說(shuō)，理解它們的工作原理也是很重要的，這樣你才能成為有能力的工程師。這樣的課程將讓你很好地接觸到如何構(gòu)建一個(gè)復(fù)雜的軟件系統(tǒng)，著重于模塊化的、經(jīng)過(guò)文檔化和測(cè)試的、架構(gòu)良好的組件。除此之外，如果你對(duì)追求應(yīng)用于語(yǔ)言理解的人工智能感興趣，編譯器的設(shè)計(jì)和傳統(tǒng)自然語(yǔ)言處理堆棧之間的相似之處是不可思議的。相關(guān)課程：CS 143。

• 數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)論（Introduction to Databases）：涵蓋數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)背后的原理，重點(diǎn)諸如關(guān)系數(shù)據(jù)模型、索引、模式和事務(wù)等部分。任何現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)家或機(jī)器學(xué)習(xí)工程師都必須在某種程度上與數(shù)據(jù)庫(kù)交互，因此了解它們的組織架構(gòu)方式至關(guān)重要。相關(guān)課程：CS 145。

• 并行計(jì)算（Parallel Computing）：并行計(jì)算平臺(tái)構(gòu)成了當(dāng)今許多平臺(tái)和技術(shù)的核心，從 Apache Spark 到 GPU 等硬件。有關(guān)并行計(jì)算的課程應(yīng)該介紹這些系統(tǒng)背后的思想，以便你更熟練地有效地使用它們。相關(guān)課程：CS 149。

• 操作系統(tǒng)（Operating Systems）：如果你想真正擅長(zhǎng)系統(tǒng)編程，成為一個(gè)更熟練的工程師，那就去上一門(mén)操作系統(tǒng)課程，在這門(mén)課程中，你必須從頭開(kāi)始構(gòu)建一個(gè)操作系統(tǒng)。您不僅將學(xué)習(xí)如何設(shè)計(jì)操作系統(tǒng)，還將學(xué)習(xí)如何成為一名精通Debug代碼的程序員。在未來(lái)的人工智能職業(yè)中，這些基本技能將是無(wú)價(jià)的。相關(guān)課程：CS 140。

• 第三年：進(jìn)階課程深度挖掘?

在第三年，你應(yīng)該專(zhuān)注于深入學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)以及統(tǒng)計(jì)原理的特定領(lǐng)域應(yīng)用，包括自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)分析和計(jì)算機(jī)視覺(jué)。以下是一些推薦的課程：

• 機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）：涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)的原則，包括監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)和模型訓(xùn)練概念，如偏方差權(quán)衡、正則化和模型選擇。一定要學(xué)習(xí)這些理論并把它們學(xué)好，因?yàn)槿斯ぶ悄軓臉I(yè)者每天都在使用它們。相關(guān)課程：CS 229。

• 凸優(yōu)化（Convex Optimization）：涵蓋解決凸優(yōu)化問(wèn)題背后的思想與應(yīng)用到統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、信號(hào)處理和其他領(lǐng)域。雖然現(xiàn)在許多模型使用非凸目標(biāo)，但這有助于理解可處理優(yōu)化問(wèn)題背后的形式。相關(guān)課程：EE 364A。

• 概率圖形模型（Probabilistic Graphical Models）：涵蓋圖形模型范式，它允許對(duì)隨機(jī)變量的大量集合進(jìn)行概率建模。計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等各種應(yīng)用中的許多問(wèn)題都可以用圖形模型來(lái)表達(dá)，因此了解這些思想是有幫助的。相關(guān)課程：CS 228。

• 數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）：涵蓋如何處理大數(shù)據(jù)集的技術(shù)和方法，尤其側(cè)重于推薦系統(tǒng)、聚類(lèi)和大規(guī)模監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)等應(yīng)用領(lǐng)域。鑒于每天都會(huì)產(chǎn)生大量新數(shù)據(jù)，人工智能從業(yè)者必須適應(yīng)大規(guī)模操作和分析數(shù)據(jù)，特別是通過(guò)使用 Spark 這樣的現(xiàn)代工具包。相關(guān)課程：CS 246。

• 自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing）：介紹讓機(jī)器理解文本數(shù)據(jù)背后的理論和實(shí)踐。這樣的課程應(yīng)該概述諸如解析和命名實(shí)體識(shí)別之類(lèi)的傳統(tǒng)自然語(yǔ)言處理中的任務(wù)，并講授如何使用諸如深度學(xué)習(xí)之類(lèi)的技術(shù)來(lái)解決這些任務(wù)。相關(guān)課程：CS 224N。

• 用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks for Computer Vision）：涵蓋了現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)體系結(jié)構(gòu)背后的理論，尤其是與構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型有關(guān)的理論。在當(dāng)今的人工智能領(lǐng)域中，想要獲得成功，擁有扎實(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)至關(guān)重要。相關(guān)課程：CS 231N。

• 第四年：實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)至關(guān)重要?

第四年的課程名稱(chēng)應(yīng)該是實(shí)踐、實(shí)踐、再實(shí)踐！在你完成你的頭三年課程的時(shí)候，你對(duì)低級(jí)計(jì)算機(jī)科學(xué)和軟件工程原理以及人工智能概念及其應(yīng)用背后的理論已經(jīng)有了深入的了解。在這一點(diǎn)上，你需要多花時(shí)間動(dòng)動(dòng)手。

找到您感興趣的研究領(lǐng)域，獲取現(xiàn)有數(shù)據(jù)集（或開(kāi)發(fā)自己的數(shù)據(jù)集），然后開(kāi)始構(gòu)建模型。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理、假設(shè)檢驗(yàn)和錯(cuò)誤分析的細(xì)微差別。學(xué)習(xí)如何對(duì)模型進(jìn)行故障排除。

想要成為一名人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家，那需要將你所學(xué)到的所有原則付諸實(shí)踐。下面是一些如何盡可能多實(shí)踐的方法：

• 參加項(xiàng)目課程：一些大學(xué)會(huì)開(kāi)設(shè)一些課程，在這些課程中，你可以在整個(gè)課程期間嚴(yán)格地處理一類(lèi)問(wèn)題中的單個(gè)項(xiàng)目。這些類(lèi)很好，因?yàn)槟袝r(shí)間真正深入研究項(xiàng)目的所有復(fù)雜性。我想到的一個(gè)例子是 CS 341。

• 參與研究：參與研究是獲得人工智能工作中所有錯(cuò)綜復(fù)雜的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的一種十分有效的方式。主動(dòng)幫助研究生完成你感興趣的課題，或者請(qǐng)求老師資助你自己的課題！通過(guò)這樣做，你會(huì)很好地了解從事人工智能課題時(shí)的日常工作情況。

• 進(jìn)行行業(yè)實(shí)習(xí)：如果你的時(shí)間安排允許，可以考慮從學(xué)校請(qǐng)假到一家人工智能公司實(shí)習(xí)。許多公司都提供 3-6 個(gè)月的實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)，讓你接觸到所學(xué)原理的實(shí)際應(yīng)用。如果你打算畢業(yè)后馬上就進(jìn)入工業(yè)界，那么沒(méi)有更好的方式來(lái)體驗(yàn)數(shù)據(jù)科學(xué)家或機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的工作。

至此，你已經(jīng)完成了一個(gè)完整的四年課程規(guī)劃，為你未來(lái)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)科學(xué)的職業(yè)生涯準(zhǔn)做好了準(zhǔn)備！值得一提的是，并非必須參加上述所有課程。

另一種方法是瀏覽上述列表，并選修有關(guān)課程來(lái)填補(bǔ)自己的概念或技能空白。雖然有很多東西要學(xué)習(xí)，但但現(xiàn)在正是參與人工智能的激動(dòng)人心的時(shí)刻，機(jī)遇無(wú)窮，研究領(lǐng)域廣闊，未來(lái)大有可為。好運(yùn)！

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