人工智能是利用計算機完成傳統上需要人類智慧才能完成的工作。但它到底是什么，為什么讓我們如此興奮?人工智能是制造能像人類一樣思考的機器的科學。它們可以做被認為是 "智能 "的事情。人工智能技術能夠以不同于人類的方式處理大量數據。人工智能的目標是能夠像人類一樣識別模式、做出決定和判斷。為此，它需要匯集大量數據。圖像識別和分類等一些工作都基于人工智能技術。它還在改變我們做決定的方式：例如，它可以用來預測交通信號燈或何時喝早茶。本文介紹了一些謝菲爾德大學人工智能課程的核心模塊，以及學習人工智能的方法。學生必須掌握并通過課程考試，如果你覺得某個課程的難度較高，那么你可以運用多種方式跟上課程進度。

一、核心模塊

1.軟件工程導論

軟件工程導論介紹了開發可以滿足給定問題域內的基本功能要求的軟件系統所需的軟件工程概念。它涵蓋了開發此類系統過程中的主要步驟，從需求分析到實施和測試。該模塊的主要部分涉及學生團隊合作開發基于網絡的軟件系統，這提供了團隊合作和管理軟件項目及其產品的實踐經驗。

2.計算機科學基礎

該課程由(大約)10 個部分組成，每個部分為期 2-3 周。每個模塊都開發了對計算具有基礎重要性的數學概念和技術。將使用講座和問題課程。目的是激發對這些主題的熱情，展示為什么它們對我們很重要，奠定知識基礎并為學生未來的計算機課程做好準備。預計該課程不會涵蓋稍后所需的所有數學內容，無論是深度還是范圍。

3.Java編程

本模塊通過 Java 編程語言介紹編程概念。還涵蓋了程序設計和使用測試來驅動程序創建。最初的重點放在許多編程語言典型的結構化方面：序列、選擇和重復的思想。然后介紹了從組件構建大型軟件系統的面向對象方法。在整個模塊中，重點放在編寫結構良好且可讀的程序來解決問題的實踐。

4.數據驅動計算

該模塊旨在介紹機器學習和模式處理，但明確強調應用。該模塊的主題圍繞數據作為資源的概念;它是如何獲得的、準備分析以及最后我們如何從中學習。該模塊將采用基于 Python 的實用方法來嘗試幫助學生直觀地掌握支撐這一具有挑戰性但引人入勝的學科的復雜數學思想。

5.工程師的金融和法律

該模塊旨在向工程專業的學生介紹工程師在工作環境中應注意的財務和法律風險的關鍵領域。該模塊將直接利用工程項目和/或產品開發背景下的預算、融資、評估財務風險和做出財務決策的實際問題。同時，該模塊將培養學生對簽訂工程項目和產品開發和交付合同的法律方面的理解，以及對環境法規、過失責任、知識產權和數據保護重要性的認識。通過兩個學科的一系列并行講座，該模塊將提供這兩個領域的實用知識以及它們如何影響工程實踐。作為評估的一部分，將重點強調小組合作、報告撰寫和演示，并輔以在線練習和個人作品集。

二、怎么學好人工智能課程?

1.掌握必備技能

(1)統計學

統計學是機器學習的基礎，是人工智能的一個重要分支。通過了解統計量、分布和標準偏差或方差等概念，它將指導人工智能系統從數據中得出結論。

(2)數學

要徹底理解機器學習算法的工作原理以及如何在人工智能中實現這些算法，就需要在線性代數、微分學、概率論和優化方法等數學領域打下堅實的基礎。這些知識有助于高效瀏覽表格、執行復雜計算、理解數據中的隨機性和異常情況，以及最終優化機器學習模型以提高人工智能性能等關鍵任務。

(3)Python

Python 是一種廣泛應用于人工智能的語言，因為它簡化了語法，并有大量專門用于數據分析和機器學習的庫。Python 功能強大，但易于初學者使用，有助于高效地實施機器學習模型。

(4)R語言

R 是另一種主要用于數據科學的語言，可以執行統計操作并創建引人注目的數據可視化。雖然學習曲線比 Python 更陡峭，但對于想要進入人工智能和數據科學領域的愛好者來說，它是一項值得投資的工具。

(5)Java 或 C++

雖然 Python 和 R各有所長，但 Java 和 C++ 等語言能在較低水平上實現高效的機器學習，因此是構建可擴展機器學習或人工智能模型的理想語言。

2.培養AI技能

1.數據科學在人工智能中的重要性

數據科學在人工智能中發揮著重要作用，它能釋放人工智能所需的龐大數據集的潛力。稱職的數據科學家的工具箱包括預處理、統計測試和數據可視化技術方面的專業知識，以管理提煉和解釋數據的復雜過程。這使數據科學家能夠提取有意義的見解、識別模式和發現趨勢，這對人工智能系統的有效運行至關重要。

除非數據科學家專注于數據清理和分析，否則人工智能的基本要素仍將處于未開發和不完整狀態。

2.機器學習和深度學習在人工智能中的作用

在更廣泛的人工智能(AI)領域，機器學習(ML)和深度學習(DL)是不可或缺的基石。這兩個相互關聯的領域是推動人工智能從理論概念發展到實際應用的動力引擎。機器學習賦予系統從經驗中學習和改進的能力，是人工智能系統做出明智決策和預測的基石。同時，深度學習作為機器學習的一個子集，利用神經網絡模仿復雜的人類認知網絡，使人工智能模型能夠自動發現傳統編程范式無法克服的復雜數據模式和特征。

機器學習和深度學習共同為人工智能提供了適應、學習甚至模仿人類智能的能力，這是人工智能在各行各業和現代生活領域發揮變革潛力的關鍵驅動力。

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