人工智能是一個(gè)包含很多學(xué)科的交叉學(xué)科，你需要了解計(jì)算機(jī)的知識、信息論、操縱論、圖論、心理學(xué)、生物學(xué)、熱力學(xué)，要有一定的哲學(xué)基礎(chǔ)，有科學(xué)方法論作保障。

首先你需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析；

其次需要算法的積存：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法；

固然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；

①機(jī)?學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)，入門AI必須掌握一些必要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，但是并不是全部的數(shù)學(xué)知識都要學(xué)，只學(xué)工作上實(shí)際實(shí)用到的，比如是微積分、概率論、線性代數(shù)、凸優(yōu)化等這些。

②數(shù)據(jù)分析里需要應(yīng)用到的內(nèi)容也需要掌握，但不是網(wǎng)上所說的從0開始幫你做數(shù)據(jù)分析的那種，而是數(shù)據(jù)挖掘或者說是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域相關(guān)的東西，比如要知道計(jì)算機(jī)里面怎么挖掘數(shù)據(jù)、相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘工具等。

補(bǔ)足了以上數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘基本知識，才可以正式進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理的學(xué)習(xí)。③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，數(shù)據(jù)方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后臺開辟、app開辟、數(shù)據(jù)分析、項(xiàng)目治理，則是一個(gè)學(xué)習(xí)算法的一個(gè)加分項(xiàng)。

校企構(gòu)建“平臺+方向+項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)”專業(yè)課程體系，教學(xué)過程采納學(xué)校教師與企業(yè)工程師共同授課的“一課雙師”制教學(xué)模式。引入企業(yè)工場化真實(shí)場景環(huán)境進(jìn)行專業(yè)實(shí)訓(xùn)實(shí)踐教學(xué)。

主要課程：Python語言程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(Python)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)平臺實(shí)踐、圖像處理技術(shù)應(yīng)用、自然語言技術(shù)應(yīng)用、Python Web框架開辟技術(shù)、軟件工程與UML建模、Python編程項(xiàng)目實(shí)踐、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、深度平臺項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)等。學(xué)生經(jīng)過本專業(yè)學(xué)習(xí)可以考取“AI計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用開辟”、“人工智能深度學(xué)習(xí)工程應(yīng)用”、“人工智能語音應(yīng)用開辟”等職業(yè)資格證書以提高專業(yè)技能，增強(qiáng)其就業(yè)競爭力。畢業(yè)生亦可升本繼續(xù)深造，對應(yīng)本科專業(yè)如：人工智能技術(shù)與應(yīng)用、智能科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等。

來源：高三網(wǎng)