¿Cómo estudiar la especialización en inteligencia artificial?

1. Fundamento matemático. La base de las matemáticas incluye las ideas y métodos básicos para abordar problemas inteligentes y también es el elemento básico para comprender algoritmos complejos. Este módulo cubre los conocimientos matemáticos básicos necesarios para la inteligencia artificial, incluyendo álgebra lineal, teoría de probabilidad, métodos de optimización, etc.

2. Aprendizaje automático. La función del aprendizaje automático es aprender algoritmos de aprendizaje a partir de la adquisición de datos y luego resolver problemas de aplicación práctica. Es uno de los contenidos centrales de la inteligencia artificial. Este módulo involucra 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 y simulan la respuesta interactiva de los sistemas nerviosos biológicos al mundo real, logrando buenos resultados. Este módulo cubre los conceptos básicos de las redes neuronales, incluidas las redes neuronales multicapa, la propagación hacia adelante y hacia atrás y las redes neuronales autoorganizadas.

4. Aprendizaje profundo. En resumen, el aprendizaje profundo es una red neuronal que contiene múltiples capas intermedias. La explosión de datos y el aumento 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. Ejemplo de red neuronal. En el marco del aprendizaje profundo, algunas redes neuronales se utilizan en diversos escenarios de aplicación y han logrado resultados notables. Este módulo presenta múltiples ejemplos de redes neuronales, incluidas redes de creencias profundas, redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, etc.

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 incluye 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 tareas repetitivas, la inteligencia artificial también proporciona intentos significativos para abordar muchos problemas prácticos. Este módulo implica la aplicación de tecnología de inteligencia artificial en varios tipos de tareas prácticas, incluida la visión por computadora, el procesamiento del habla, los sistemas de diálogo, etc.