人工智能专业的主要领域是: 机器学习 人工智能导论(搜索法等) 图像识别 生物演化论 自然语言处理 语义网 博弈论等。 需要的前置课程主要有,信号处理,线性代数,微积分,还有编程(最好有数据结构基础)。
1. 贝叶斯法则
2. 参数估计(Parameter Estimation),包括最大似然估计(MLE),最大后验估计(MAP)
3. 回归(Regression),包括线性回归,多项式回归等
4. 降维(Dimensionality Reduction),包括主成分分析(PCA),线性判别分析(LDA)
5. Expectation Maximization
赛为智能,三丰智能,机器人,亚太科技,巨轮股份,钱江摩托。
1. 贝叶斯法则
2. 参数估计(Parameter Estimation),包括最大似然估计(MLE),最大后验估计(MAP)
3. 回归(Regression),包括线性回归,多项式回归等
4. 降维(Dimensionality Reduction),包括主成分分析(PCA),线性判别分析(LDA)
5. Expectation Maximization
6. 聚类(Clustering),包括K-means, Gaussian Mixture Model等
7. 分类(Classification),包括Bayesian Classifier, Naive Bayes, Logistic Regression, 支持向量机(SVM),神经网络等等。
想做理论可以往PAC Learning,概率图模型,结构化预测那边看看。应用一点可以看看ML的一些广泛应用领域,比如计算机视觉,自然语言处理等。
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