人工智能学什么基础课（人工智能都学哪些课程）

人工智能(AI)是一门涉及计算机科学、数学、统计学、机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域的交叉学科。学习人工智能需要具备一定的数学和编程基础。
以下是一些与人工智能相关的基础课程:
1. 数学基础:线性代数、微积分、概率论与数理统计等。
2. 编程基础:Python、Java、C 等编程语言,以及常见的机器学习库如Scikit-learn、TensorFlow等。
3. 统计学基础:常用的统计学方法、假设检验、回归分析等。
4. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习算法,以及其原理和实现方式。
5. 深度学习基础:神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型,以及其原理和实现方式。
6. 自然语言处理基础:自然语言处理领域的基本概念、技术和应用,如词性标注、句法分析、命名实体识别等。
7. 计算机视觉基础:计算机视觉领域的基本概念、技术和应用,如图像分类、目标检测、图像分割等。
这些基础课程可以帮助学习者更好地理解人工智能的基础知识,为后续学习和应用打下坚实的基础。