人工智能下智能教学发展探析
人工智能的发展和普及影响着各个领域,人工智能与教育的融合势不可挡。近年来,各地积极开展教学改革,开发融合信息技术的新型教学模式。
人工智能与教育的融合必然会改变当前的教育,包括课堂形式、教学方法等方面,首先是教师的改变。教师角色是人工智能与教育深度融合的基础,将形成新的教育生态。
人工智能需要学哪些课程
人工智能需要学习数学、计算机科学和统计学等相关课程。1.数学是人工智能的基础,包括线性代数、微积分、概率等等,对于理解机器学习、神经网络等算法都非常重要。2.计算机科学的相关课程如操作系统、数据结构和算法等都是人工智能必备的基础知识。3.统计学是用于描述和分析数据的一门学科,在机器学习和数据挖掘等领域也是必不可少的一环。除此之外,还需要了解人工智能的一些应用和领域知识,例如自然语言处理、计算机视觉、机器人学等。
人工智能硕博都有哪些课程
机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像辨认、生物演化论、自然言语处置、语义网和博弈论等。需求的前置课程主要有:信号处置、线性代数、微积分,还有编程(最好有数据结构基础)。
人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM。
初学者应该如何从零开始学习人工智能
此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。机器学习
有关机器学习领域的最佳介绍,请观看Coursera的AndrewNg机器学习课程。它解释了基本概念,并让你很好地理解最重要的算法。
有关ML算法的简要概述,查看这个TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”。
“ProgrammingCollectiveIntelligence”这本书是一个很好的资源,可以学习ML算法在Python中的实际实现。它需要你通过许多实践项目,涵盖所有必要的基础。
这些不错的资源你可能也感兴趣:
PererNorvig的UdacityCourseonML(MLUdacity课程)
TomMitchell在卡梅隆大学教授的AnothercourseonML(另一门ML课程)
YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk
深度学习关于深度学习的最佳介绍,我遇到最好的是DeepLearningWithPython。它不会深入到困难的数学,也没有一个超长列表的先决条件,而是描述了一个简单的方法开始DL,解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具(Keras,TensorFlow),并带你通过几个实际项目,解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。
在Google上也有一个greatintroductoryDLcourse,还有SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks。
之后,为了更深入地了解,这里还有一些有趣的资源:
GeoffreyHinton的coursera课程“NeuralNetworksforMachineLearning”。这门课程会带你了解ANN的经典问题——MNIST字符识别的过程,并将深入解释一切。
MITDeepLearning(深度学习)一书。
UFLDLtutorialbyStanford(斯坦福的UFLDL教程)
deeplearning.net教程
MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning(神经网络和深度学习)一书
SimonO.Haykin的NeuralNetworksandLearningMachines(神经网络和机器学习)一书
人工智能“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”(人工智能:现代方法)是关于“守旧派”AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域,并解释了你需要了解的所有基本概念。
来自加州大学伯克利分校的ArtificialIntelligencecourse(人工智能课程)是一系列优秀的视频讲座,通过一种非常有趣的实践项目(训练AI玩Pacman游戏)来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA,因为它是基于这本书,并从不同的角度解释了很多类似的概念,使他们更容易理解。它的讲解相对较深,对初学者来说是非常不错的资源。
大脑如何工作
如果你对人工智能感兴趣,你可能很想知道人的大脑是怎么工作的,下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。
JeffHawkins的OnIntelligence(有声读物)
G?del,Escher,Bach
我建议通过这两本书入门,它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。
其他资源:
RayKurzweil的HowtoCreateaMind(如何创建一个头脑RayKurzweil)(有声读物)。
PrinciplesofNeuralScience(神经科学原理)是我能找到的最好的书,深入NS。它谈论的是核心科学,神经解剖等。非常有趣,但也很长–我还在读它。数学以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念:
微积分学
KhanAcademyCalculusvideos(可汗学院微积分视频)
MITlecturesonMultivariableCalculus(MIT关于多变量微积分的讲座)
线性代数
KhanAcademyLinearAlgebravideos(可汗学院线性代数视频)
MITlinearalgebravideosbyGilbertStrang(GilbertStrang的MIT线性代数视频)
CodingtheMatrix?(编码矩阵)–布朗大学线程代数CS课程
概率和统计
可汗学院Probability(概率)与Statistics(统计)视频
edxprobabilitycourse(edx概率课程)
计算机科学要掌握AI,你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始,我建议阅读DiveIntoPython3(深入Python3)这本书,你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质–看这个经典的MITcourse(MIT课程)。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程,基于CS-结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
其他资源Metacademy?–是你知识的“包管理器”。你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。
kaggle?–机器学习平台
以上就是我的观点,对于这个问题大家是怎么看待的呢?欢迎在下方评论区交流~我是科技领域创作者,十年互联网从业经验,欢迎关注我了解更多科技知识!西附人工智能班和云班区别
1西附人工智能班和云班的区别可以总结为以下几点:1.教学方式不同:西附人工智能班是线下教学,学生需要到指定的教学场所上课,而云班是线上教学,学生可以通过互联网参与在线课程。2.学习形式不同:西附人工智能班学生在课堂上与老师和同学们面对面交流和互动,互动性更强;而云班学生通过在线平台观看教学视频、参与讨论和完成作业。3.时间安排不同:西附人工智能班的上课时间可能会固定在某个时间段,需要根据课程表参加;而云班通常具有更大的灵活性,学生可以根据自己的时间安排自主学习。总的来说,西附人工智能班更适合喜欢传统面对面交流和互动的学生,而云班则适合那些希望灵活安排学习时间、更适应在线学习方式的学生。
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