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数学:学习线性代数、概率论、统计学和微积分,这些是理解AI算法的基础。 编程:掌握至少一种编程语言,如Python,因为它在AI领域非常流行,并且有大量的库和框架支持。 入门课程: 参加在线课程或大学课程,了解AI的基本概念,包括机器学习、深度学习、神经网络等。
1. 计算机科学导论:介绍计算机科学的基本概念和原理。 2. 程序设计:通常包括C、C++、Java、Python等编程语言的基础和进阶课程。 3. 数据结构与算法:学习如何有效地组织和存储数据,以及算法分析和设计。 4. 操作系统:研究操作系统的原理、结构和管理机制。
总的来说,智能是一个广泛而复杂的概念,涉及多个学科领域和方面。它不仅是人们认知世界和解决问题的重要能力,也是人工智能和机器学习等领域的关键技术。因此,对于智能的研究和探讨,需要综合考虑多个因素,并不断地完善和发展其定义和理论。 发布于 2024-04-07 14:31・IP 属地广东 ...
温度的描述源自玻尔兹曼常数,即熵的概念,现在我们知道,熵其实是一个信息量。信息是什么?信息是无关于对象本身的对象与对象之间的关系,我们常说对象是无色的。所以集合论就无法描述关于关系的数学,21世纪,整个数学界转向范畴论,范畴论包含集合论,成为数学新的基础理论。
《动手学机器学习》是一本结合理论与实践的机器学习教材。本书分为四大部分:首先带领读者了解机器学习的基础概念和简单算法;其次深入探讨参数化模型,如线性模型和神经网络;然后介绍非参数化模型,如支持向量机和决策树及其扩展;最后是无监督学习部分,覆盖了聚类、降维和概率图模型等内容。
《深度学习理论与实战：基础篇》是2019年7月电子工业出版社出版的图书，作者是李理。内容简介 《深度学习理论与实战：基础篇》不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，而且也囊括了学会使用 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 这三个主流的深度学习框架的最小知识量...