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廣西大學人工智能專業怎么樣?廣西大學人工智能學院怎么樣?有哪些專業?

想報讀人工智能專業,廣西大學人工智能學院怎么樣?廣西大學人工智能專業屬于哪個學院?廣西大學人工智能專業怎么樣?廣西大學人工智能是本科專業還是研究生專業?廣西大學人工智能要什么學歷?桂林電子大學人工智能專業和廣西大學人工智能專業哪個好?人工智能要學習哪些課程?人工智能可以考哪些專業認證?
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憨豆特工 - 西南交通大學

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廣西大學人工智能專業目前沒有開設,人工智能專業一般是在計算機、大數據技術、自動化、數信等交叉學科,如果開設人工智能專業(一些985高校叫智能科學與技術專業)一般在計算機學院的概率比較大一些,美國首個人工智能本科專業隸屬于卡耐基梅隆大學計算機科學學院,國內985大學人工智能所在的院系(部分高校已成立獨立的人工智能學院)


北京大學信息科學技術學院
清華大學計算機科學與技術系(學院)
中國科學技術大學計算機科學與技術學院
南京大學計算機科學與技術系(學院)
南開大學計算機與控制工程學院
中山大學數據科學與計算機學院
北京郵電大學計算機學院
哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院


廣西大學計算機學院目前有計算機科學與技術、電子信息工程、通信工程、電子商務、網絡工程、信息安全等6大本科專業,未來估計會開設大數據技術、云計算、人工智能(智能科學與技術)、機器人工程等專業。
2018年7月,桂林電子科技大學成立數字經濟學院和人工智能學院。
廣西開設【人工智能專業】的本科高校有(2020年6月更新):
  • 桂林電子科技大學-人工智能專業
  • 桂林理工大學-人工智能專業
  • 廣西大學行健文理學院-人工智能專業
  • 廣西民族大學-人工智能專業、智能科學與技術專業
  • 北部灣大學-人工智能專業
  • 南寧學院-人工智能專業、智能科學與技術專業
  • 賀州學院-人工智能專業

廣西開設【人工智能技術服務專業】的高職高校有(2020年6月更新):
  • 廣西機電職業技術學院-人工智能技術服務專業
  • 廣西建設職業技術學院-人工智能技術服務專業
  • 廣西理工職業技術學院(民辦)-人工智能技術服務專業
  • 南寧職業技術學院-人工智能技術服務專業
  • 柳州職業技術學院-人工智能技術服務專業

  • 柳州鐵道職業技術學院-人工智能技術服務專業


大學專業只是讓你知道某個知識是個什么概念、模式、應用場景,?靠大學里專業的課程應付工作很困難,和跨專業的人比起來,唯一的優勢就是知道這是什么,需要的是在工作中或者業余時間繼續努力的程度,多關注一些大型科技公司對這些知識的應用或認證,不一定是技術本身,還包括技術以外的東西。


目前人工智能職業認證在國內只看到了華為AI認證,華為HCNA-AI認證定位于人工智能的普及、深度學習的了解、基于開源TensorFlow框架進行編程之基礎能力的構建和華為云EI的學習,旨在推動ICT行業人工智能人才的培養。
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華為HCNA-AI認證知識包括但不限于:


AI概覽、Python編程和實驗、數學基礎知識和實驗、TensorFlow介紹和實驗、深度學習預備知識和深度學習概覽、華為云EI概覽,圖像識別、語音識別、人機對話的應用實驗。


通過華為HCNA-AI認證:


將證明您系統理解并掌握Python編程,人工智能領域的必備數學知識,應用廣泛的開源機器學習/深度學習框架TensorFlow的基礎編程方法,深度學習的預備知識和深度學習概覽,華為云EI概覽,圖像識別基礎編程,語音識別基礎編程,人機對話基礎編程,使您具備人工智能售前技術支持、人工智能售后技術支持、人工智能產品銷售、人工智能項目管理、自然語言處理工程師、圖像處理工程師、語音處理工程師、機器學習算法工程師等崗位所必備的知識和技能。

向日葵 - 離你并不是很遙遠

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什么是人工智能?但是從目前來看,專家們尚未有清晰的定義,主要的原因是其概念太寬泛。在百度百科上查詢,人工智能被普遍定義為為計算機科學的一個分支:人工智能企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。
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研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網絡、模式識別、智能搜索等;應用領域包括機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統等,涉及了數學、心理學、神經生理學、信息論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論
從傳統意義來說,人工智能對從業人員的素質要求很高,數學水平和編程水平是兩個必須逾越的坎,目前市面上很多工作都是碩士起步。如果你真心想要在這行有大發展,良好的基礎是必須的。?
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人工智能專業學習課程(不限于以下課程):
(1)計算機科學知識:數據結構和算法、Linux操作系統、計算機組成原理、計算機網絡通信技術、云計算基礎、數據庫等;(大一大二大三課程)
(2)基礎數學:高等數學、線性代數、概率論、運籌學、凸優化等;(大一大二課程)
(3)至少一門編程語言:Python、C++或Java等(大二、大三課程)
(4)人工智能有以下核心科目(大四或研究生課程):
人工智能AI基礎
智能計算平臺應用開發
機器學習與機器學習框架Sk-learn
深度學習框架Tensorflow或PyTorch或華為MindSpore深度學習與神經網絡

AI人工智能一般分成以下4個方向:
1、AI方向-數據智能(大數據挖掘)
2、AI方向-計算機視覺
3、AI方向-自然語言處理
4、AI方向-自動駕駛
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但是,由于目前很多傻瓜化的工具出現,在大部分的業務場景下只需要一些很簡單的代碼就可以搞定。
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最常見的就是python上的各種工具包,比如機器學習框架之sklearn,獲取數據 -> 數據預處理 -> 訓練建模 -> 模型評估 -> 預測,分類,還有就是很火的TensorFlow
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如果你確實在理論基礎方面實在有困難,多熟練掌握一些實用工具也能在市面上也能找到不錯的工作。

向日葵 - 離你并不是很遙遠

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國內以C9高校(九校聯盟,即國家首批985重點建設的9所一流大學,包括北京大學、清華大學、復旦大學、上海交通大學、南京大學、浙江大學、中國科學技術大學、哈爾濱工業大學、西安交通大學共9所高校)和中科院研究所為代表,目前人工智能研究都做得比較好。
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南京大學人工智能專業課程(★表示特別重要)包括:
  • 1、數學基礎模塊(必修)-數學分析、高等數學(★)、離散數學(★)、概率論與數理統計(★)、最優化方法(★);
  • 2、計算機通識課程-計算機組成原理、計算機網絡基礎、操作系統基礎、數據結構與算法分析(★);
  • 3、人工智能學科基礎模塊(必修)-人工智能導論、人工智能程序設計語言Python(★)、機器學習與大數據導論(★)、模式識別與計算機視覺(★)、自然語言處理(★);
  • 4、人工智能專業核心課程(必修)-大數據建模挖掘(★)、高級機器學習與框架(★)、深度學習與神經網絡(★)、機器自動化控制與系統;

實驗課程參考華為HCIP/HCIE人工智能工程師認證實驗指南,以下是華為AI實驗指南:
  • Python安裝、調試、基本語法實驗
  • Python列表、條件和循環、函數、正則表達式等高級語法實驗
  • Python異常處理和文件操作、程序控制實驗
  • 基于Python的函數創建與商業實操文件操作
  • Python實現線性回歸實驗
  • Python實現邏輯回歸實驗
  • 線性回歸分析模型構建實驗
  • 線性回歸分析診斷與殘差分析實驗
  • 企業員工綜合績效管理大數據實驗
  • 預測海洋生物鮑魚的年齡實驗
  • 邏輯回歸實驗-構建銀行信用卡反欺詐模型
  • Python武器庫之Numpy實驗
  • Python武器庫之Pandas實驗
  • 泰坦尼克幸存者大數據清洗分析實驗
  • KNN大數據建模算法基礎實驗、高級實驗
  • KNN大數據建模算法實戰:改進大型約會網站配對效果
  • 貝葉斯大數據建模算法基礎實驗、高級實驗
  • 樸素貝葉斯算法實戰:垃圾郵件過濾實驗
  • K-means快速聚類實驗
  • DBSCAN密度聚類實驗
  • 層次聚類實驗
  • 關聯規則:Apriori、FP-Growth、PrefixSpan實驗
  • 綜合實驗-利用Pipline選擇模型構建機器學習流,并利用網格搜索完成模型調優
  • 樹模型:C4.5、C5.0和CART樹實驗
  • 樹模型算法實例:紅酒分類高級實驗
  • SVM支持向量機分類和支持向量機回歸實驗
  • SVM算法實例:手寫數字識別實驗
  • Bagging類算法實驗
  • Boosting類算法實驗
  • 神經網絡算法實驗
  • 圖像處理實驗
  • 語音處理實驗
  • 自然語言處理實驗
  • 人臉識別與模式識別實驗
  • 智能醫療應用實驗:醫學影像學數據、組學數據、電子病歷數據
  • 深度學習與知識圖譜在金融智能風控的應用-知識圖譜、基于社交網絡的反欺詐、圖分析與關聯特征提取、深度學習與金融風控

中國32家高校開設人工智能相關專業的情況:
開設人工智能專業的大學.jpeg

西域男孩

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人工智能AI基礎課程知識點:
  • 第1節課程體系結構介紹和學習經驗分享
  • 第2節python環境準備
  • 第3節多版本anaconda共存安裝方法
  • 第4節1.python計算基礎.3.numpy速覽
  • 第5節1.python計算基礎.4.ndarray詳解
  • 第6節1.python計算基礎.5.創建ndarray對象
  • 第7節1.python計算基礎.6.ndarray的文件讀寫
  • 第8節1.python計算基礎.7.數組的拆分
  • 第9節1.python計算基礎.8.數組的合并操作
  • 第10節1.python計算基礎.9.如何訪問數組元素
  • 第11節1.python計算基礎.10.用布爾下標訪問數組元素
  • 第12節1.python計算基礎.11.整數列表訪問數組元素
  • 第13節1.python計算基礎.12.ufunc和broadcast
  • 第14節1.python計算基礎.13.ufunc案例實戰—knn分類器
  • 第15節1.python計算基礎.13.認識矩陣
  • 第16節1.python計算基礎.14.矩陣的特點
  • 第17節1.python計算基礎.15.numpy的線性代數庫
  • 第18節2.實用線性代數.1.認識向量及其四則運算
  • 第19節2.實用線性代數.2.相似度和距離的計算
  • 第20節2.實用線性代數.3.什么是矩陣
  • 第21節2.實用線性代數.4.什么是矩陣的行列式
  • 第22節2.實用線性代數.5.矩陣的四則運算
  • 第23節2.實用線性代數.6.什么是子空間和基
  • 第24節2.實用線性代數.7.什么是線性變換以及和矩陣的關系
  • 第25節2.實用線性代數.8.什么是相似矩陣和特征分解
  • 第26節2.實用線性代數.9.方陣的正交分解
  • 第27節2.實用線性代數.10.搞定PCA
  • 第28節2.實用線性代數.11.搞定SVD分解
  • 第29節2.實用線性代數.12.Python實戰PCA
  • 第30節2.實用線性代數.13.Python實戰SVD分解
  • 第31節3.概率論和統計.1.概率論的基本概念
  • 第32節3.概率論和統計.2.概率論的基本概念2
  • 第33節3.概率論和統計.3.典型的分布和它們的數字特征
  • 第34節3.概率論和統計.4.隨機向量
  • 第35節3.概率論和統計.5.協方差和PCA
  • 第36節3.概率論和統計.6.Python實戰生成常見的隨機變量
  • 第37節3.概率論和統計.7.樸素貝葉斯和垃圾郵件分類
  • 第38節3.概率論和統計.8.Python垃圾郵件分類代碼詳解
  • 第39節3.概率論和統計.9.統計基礎
  • 第40節3.概率論和統計.10.數據的描述統計
  • 第41節3.概率論和統計.11.極大似然估計
  • 第42節3.概率論和統計.12.最大后驗概率
  • 第43節3.概率論和統計.13.什么是假設檢驗
  • 第44節3.概率論和統計.14.假設檢驗怎么做
  • 第45節3.概率論和統計.15.假設檢驗結果怎么解讀
  • 第46節3.概率論和統計.16.假設檢驗為什么可行
  • 第47節3.概率論和統計.17.什么是方差分析
  • 第48節3.概率論和統計.18.方差分析實戰
  • 第49節4.python可視化數據分析實戰.1
  • 第50節4.python可視化數據分析實戰.2
  • 第51節4.python可視化數據分析實戰.3
  • 第52節4.python可視化數據分析實戰.4
  • 第53節4.python可視化數據分析實戰.5
  • 第54節4.python可視化數據分析實戰.6
  • 第55節4.python可視化數據分析實戰.7
  • 第56節4.python可視化數據分析實戰.8
  • 第57節5.凸優化.1.高數重點內容串講
  • 第58節5.凸優化.2.梯度和導數
  • 第59節5.凸優化.3.導數和極值的關系以及泰勒展開
  • 第60節5.凸優化.4.梯度下降算法
  • 第61節5.凸優化.5.梯度下降算法的各種變形(牛頓法和擬牛頓法動量法)
  • 第62節5.凸優化.6.人工智能中常見損失函數的手工推導
  • 第63節5.凸優化.7.sigmoid函數及其梯度的手工推導
  • 第64節5.凸優化.8.logloss函數及其梯度的手工推導(1)
  • 第65節5.凸優化.9.spark中使用的梯度推導
  • 第66節5.凸優化.11.凸集的概念
  • 第67節5.凸優化.12.凸函數的概念
  • 第68節5.凸優化.13.保凸運算是個什么鬼
  • 第69節5.凸優化.14.正式認識凸優化問題
  • 第70節5.凸優化.15.對偶函數和對偶理論
  • 第71節5.凸優化.16.強對偶條件和kkt條件
  • 第72節5.凸優化.17.支持向量機SVM的幾何解釋
  • 第73節5.凸優化.18.支持向量機的標準形式
  • 第74節5.凸優化.19.支持向量機的kkt條件和最終解決
  • 第75節5.凸優化.20.支持向量機的核技巧和線性不可分問題

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