¿Qué deberías aprender para aprender inteligencia artificial?

, la base de las matemáticas. El conocimiento básico de las matemáticas contiene las ideas y métodos básicos para abordar problemas inteligentes y también es un elemento esencial para comprender algoritmos complejos. Este módulo cubre conocimientos matemáticos básicos de inteligencia artificial, incluyendo álgebra lineal, teoría de probabilidad, métodos de optimización, etc.

2. Aprendizaje automático. La función del aprendizaje automático es obtener algoritmos de aprendizaje a partir de datos y luego resolver problemas de aplicación práctica. Este es uno de los contenidos centrales de la inteligencia artificial. Este módulo cubre los principales métodos de aprendizaje automático, incluida la regresión lineal, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, agrupación en clústeres, etc.

3. Red neuronal artificial. Como rama del aprendizaje automático, las redes neuronales introducen la ciencia cognitiva en el aprendizaje automático, simulan la respuesta interactiva del sistema nervioso biológico al mundo real y logran buenos resultados. Este módulo cubre los conceptos básicos de las redes neuronales, incluidas las redes neuronales multicapa, la propagación hacia adelante y hacia atrás, las redes neuronales autoorganizadas, etc.

4. Aprendizaje profundo. En resumen, el aprendizaje profundo es una red neuronal con múltiples capas intermedias. La explosión de datos y el aumento vertiginoso de la potencia informática han promovido el auge del aprendizaje profundo. Este módulo cubre los conceptos y la implementación del aprendizaje profundo, incluidas las redes de avance profundo, la regularización en el aprendizaje profundo, los codificadores automáticos, etc.

5. Un ejemplo de red neuronal. En el marco del aprendizaje profundo, algunas redes neuronales se han utilizado en diversos escenarios de aplicación y han logrado buenos resultados. Este módulo cubre varios ejemplos de redes neuronales, incluidas redes de creencias profundas, redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes.

6. Inteligencia artificial más allá del aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo tiene ventajas y limitaciones, y la investigación sobre inteligencia artificial en otras direcciones es un complemento útil. Este módulo cubre métodos de aprendizaje típicos no relacionados con el aprendizaje profundo, incluidos modelos gráficos probabilísticos, inteligencia de agrupamiento, aprendizaje por transferencia, gráficos de conocimiento, etc.

7. Escenarios de aplicación. Además de reemplazar a los humanos en trabajos repetitivos, la inteligencia artificial también proporciona un intento significativo de abordar muchos problemas prácticos. Este módulo cubre la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en varias tareas prácticas, incluida la visión por computadora, el procesamiento del habla, los sistemas de diálogo, etc.