网络传播人工智能学什么：人工智能传播学角度

网络传播人工智能主要学习的内容如下:
1. 数据分析:学习如何使用机器学习和深度学习技术从海量的网络传播数据中提取有用的信息和模式,包括自然语言处理、图像识别、推荐系统等。
2. 自然语言处理:学习如何使用自然语言处理技术来理解和分析网络文本,包括文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译等。
3. 信息检索:学习如何使用信息检索技术来查找和提取网络传播数据中的有用信息,包括关键词提取、实体识别、文献综述等。
4. 网络分析:学习如何使用网络分析技术来研究网络传播现象,包括网络结构、用户行为、社交媒体交互等。
5. 模型优化:学习如何使用深度学习和机器学习技术来优化网络传播模型,包括模型压缩、模型蒸馏、模型迁移等。
6. 人工智能与网络传播:学习如何将人工智能技术应用于网络传播领域,包括人工智能在媒体管理、舆情监测、网络传播预测等方面的应用。
网络传播人工智能是一门综合性强、涉及面广的学科,需要学习多方面的知识,包括数据分析、自然语言处理、信息检索、网络分析、模型优化、人工智能与网络传播等。