绝对干货推荐-人工智能本科学位的完整4年课程规划

文章插图
对于想要入坑人工智能和机器学习领域的本科生而言，应该如何规划自己的四年大学生活，为你将来的职业做好准备呢？本文给出了一个四年制人工智能本科学位设计完整的课程规划，需要的朋友可以仔细看看。
这些课程旨在为人工智能和计算机科学领域的新手，提供广度和深度的知识储备。该课程的灵感主要来自于自己所修的课程，基于个人经验，认为目前想要从事人工智能相关工作，需具备的必不可少的技能。
虽然读者可以通过单个课程获得一些AI知识，但本文的重点是期望读者对这些概念的实际应用具备深刻理解。毕竟，想要透彻了解一个偏应用的知识点确实是需要时间的。我们从基础开始入手，按照大学四年事时间拆分。
接下来，让我们开始吧。
第一年：建立基础
在获得人工智能学位的第一年，读者应该专注于学习构成计算机科学和现代机器学习基础的核心概念。在这里，假设读者绝对没有计算机科学方面的经验，因此一年中的大部分时间应该花在学习整个学位和职业生涯中需要的所有软件和算法基础知识上。读者应该关注的课程包括：
§编程基础知识：介绍面向对象的编程以及数据结构（集合，图形等）。人工智能从业人员需要具有扎实的软件工程技能。相关课程：CS 106B（）。
§计算机系统概论：从低级的角度学习计算机科学系统的设计和结构。这里的重点是学习软件编译过程，执行计算机程序时会发生什么，以及如何在内存中组织程序。相关课程：CS 107（）。
§算法：涵盖了广泛使用的计算机科学算法（例如广度优先搜索和动态规划）背后的数学和理论，以及如何分析这些算法的内存和运行时特性。相关课程：CS 161（）。
§概率论：概率论和统计学构成许多机器学习算法的核心，学习如何解释和分析数据对于任何机器学习或数据科学工作都至关重要。相关课程：CS 109（）。
§线性代数：介绍如何处理矩阵和向量，求解线性方程式以及应用最小二乘法。这些数学基础广泛用于机器学习。相关课程：EE 103（）。
§多维微积分：读者应该对函数的梯度有所适应，因为这是反向传播等技术的核心，而反向传播是现代深度学习的主要动力。相关课程：For （）。
第二年：探索领域，发展系统知识
在人工智能大学本科学习的第二年重点应该放在让自己了解人工智能的一般原理，解决了哪些问题以及如何解决这些问题。此外，读者应该继续加深对与模型构建相关的计算机系统的理解，并练习软件工程和设计原则。为此，建议学习以下课程：
§人工智能介绍：涵盖了对不同人工智能领域的广泛调查，例如搜索，游戏，逻辑，图模型，机器学习以及这些算法的应用。这样的课程应该为思想从符号逻辑的方法到统计技术的演变提供历史背景。相关课程：CS 221（）。
§编译原理：涵盖了编译器背后的设计和理论，理想情况下着重于从头开始构建完整的编译器。编译器是读者编写的每个程序的核心，对于人工智能从业者来说，了解它们的工作原理也很重要，这样读者才能成为有能力的工程师。这样的课程将使读者充分了解如何构建复杂的软件系统，重点关注已记录和测试的模块化，结构良好的组件。除此之外，如果读者有兴趣追求将人工智能应用于语言理解，那么编译器的设计与传统自然语言处理堆栈之间的相似之处是不可思议的。相关课程：CS 143（）。
§数据库简介：涵盖数据库管理系统背后的原理，重点是诸如关系数据模型，索引，架构和事务之类的主题。任何现代数据科学家或机器学习工程师都必须以某种方式与数据库进行交互，因此了解数据库的组织方式至关重要。相关课程：CS 145（）。