人工智能是利用計算機完成傳統(tǒng)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?nèi)绱伺d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(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)。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(fā)可以滿足給定問題域內(nèi)的基本功能要求的軟件系統(tǒng)所需的軟件工程概念。它涵蓋了開發(fā)此類系統(tǒng)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(fā)基于網(wǎng)絡的軟件系統(tǒng)，這提供了團隊合作和管理軟件項目及其產(chǎn)品的實踐經(jīng)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(fā)了對計算具有基礎重要性的數(shù)學概念和技術。將使用講座和問題課程。目的是激發(fā)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(shù)學內(nèi)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(qū)動程序創(chuàng)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(tǒng)的面向?qū)ο蠓椒āＴ谡麄€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(shù)據(jù)驅(qū)動計算

該模塊旨在介紹機器學習和模式處理，但明確強調(diào)應用。該模塊的主題圍繞數(shù)據(jù)作為資源的概念;它是如何獲得的、準備分析以及最后我們?nèi)绾螐闹袑W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(zhàn)性但引人入勝的學科的復雜數(shù)學思想。

5.工程師的金融和法律

該模塊旨在向工程專業(yè)的學生介紹工程師在工作環(huán)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(chǎn)品開發(fā)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(yǎng)學生對簽訂工程項目和產(chǎn)品開發(fā)和交付合同的法律方面的理解，以及對環(huán)境法規(guī)、過失責任、知識產(chǎn)權和數(shù)據(jù)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?nèi)绾斡绊懝こ虒嵺`。作為評估的一部分，將重點強調(diào)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(tǒng)計學

統(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)從數(shù)據(jù)中得出結論。

(2)數(shù)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(xiàn)這些算法，就需要在線性代數(shù)、微分學、概率論和優(yōu)化方法等數(shù)學領域打下堅實的基礎。這些知識有助于高效瀏覽表格、執(zhí)行復雜計算、理解數(shù)據(jù)中的隨機性和異常情況，以及最終優(yōu)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)科學的語言，可以執(zhí)行統(tǒng)計操作并創(chuàng)建引人注目的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xiàn)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(yǎng)AI技能

1.數(shù)據(jù)科學在人工智能中的重要性

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

除非數(shù)據(jù)科學家專注于數(shù)據(jù)清理和分析，否則人工智能的基本要素仍將處于未開發(fā)和不完整狀態(tài)。

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(lián)的領域是推動人工智能從理論概念發(fā)展到實際應用的動力引擎。機器學習賦予系統(tǒng)從經(jīng)驗中學習和改進的能力，是人工智能系統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡模仿復雜的人類認知網(wǎng)絡，使人工智能模型能夠自動發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)編程范式無法克服的復雜數(shù)據(jù)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(yè)和現(xiàn)代生活領域發(fā)揮變革潛力的關鍵驅(qū)動力。

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