人工智能专业学什么课程-人工智能专业是干什么的

人工智能专业通常涵盖以下课程:
1. 机器学习基础:包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等基本概念和技术。
2. 数据结构和算法:包括数组、链表、栈、队列、排序、查找、图论等基本数据结构和算法。
3. 计算机视觉基础:包括图像处理、图像增强、图像分割、目标检测等基本知识。
4. 自然语言处理基础:包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等基本知识。
5. 数据库和SQL:掌握关系型数据库的设计、查询和管理方法,了解SQL的语法和用法。
6. 编程语言和工具:包括Python、Java、C 等编程语言,以及TensorFlow、PyTorch、Keras等常用深度学习框架。
7. 深度学习基础:包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型的基本原理和实现方法。
8. 人工智能应用:了解各种人工智能应用场景,如推荐系统、语音识别、图像识别、机器人等。
9. 统计学和数据分析:掌握基本的统计学知识,能够运用数据分析工具进行数据处理和可视化。
10. 项目实践:通过实践项目,掌握实际应用场景下的人工智能技术和实现方法。
以上是人工智能专业常见的课程安排,具体的课程安排可能会因学校和专业而有所不同。