选课人工智能基础学什么：人工智能选修课后答案

人工智能基础主要涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的基础知识。具体来说,以下是一些可能学习的内容:
1. 线性代数和微积分:这些数学知识对于机器学习和深度学习非常重要。
2. 概率论和统计学:学习概率论和统计学可以帮助理解机器学习算法的工作原理,如何评估模型的准确性。
3. 编程语言:学习编程语言如Python和R,是实现机器学习算法的必要条件。
4. 机器学习算法:学习各种机器学习算法,如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
5. 深度学习:深度学习是机器学习的一个分支,学习深度学习可以帮助了解如何构建更加复杂的机器学习模型。
6. 自然语言处理:学习自然语言处理可以帮助理解如何将自然语言转换为计算机可处理的格式,例如文本分类、情感分析等。
7. 计算机视觉:学习计算机视觉可以帮助理解如何使用算法来识别图像和视频中的模式,如目标检测、图像分类等。
以上仅是人工智能基础学习的一部分,具体学习内容可能因学校和课程而异。