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本科課程輔導
發(fā)布時間：2023-07-28 13:11
加入一個快速發(fā)展的領域，通過使用計算機系統(tǒng)和數(shù)據(jù)，努力提高自動化程度，不斷改善業(yè)務和生活。在昆士蘭大學學習人工智能專業(yè)，您將有機會作為基礎研究人員、系統(tǒng)和應用開發(fā)人員或指導這些系統(tǒng)開發(fā)和發(fā)展的更廣泛社區(qū)的領導者，參與這一新興技術領域的工作，并了解這些技術的倫理和社會影響。
1. 補習數(shù)學
人工智能在很大程度上依賴于線性代數(shù)、微積分、概率論和統(tǒng)計學等數(shù)學概念。扎實掌握這些知識對于理解人工智能算法和模型至關重要。復習矩陣、向量、導數(shù)和概率分布等基本數(shù)學概念。在線資源、教科書和視頻教程是鞏固數(shù)學知識的絕佳途徑。
2. 編程能力
人工智能課程通常要求掌握編程技巧。讓自己熟悉 Python，因為它是人工智能開發(fā)中最常用的語言之一，這得益于它的簡單性和豐富的人工智能庫生態(tài)系統(tǒng)(如 TensorFlow、PyTorch)。練習編碼練習和小型項目，以熟悉 Python 語法、數(shù)據(jù)結構和庫。
3. 學習數(shù)據(jù)處理和分析
數(shù)據(jù)是人工智能的支柱。熟悉數(shù)據(jù)處理、預處理和分析技術。學習數(shù)據(jù)清理、特征工程和數(shù)據(jù)可視化，以便從數(shù)據(jù)集中獲得洞察力。練習使用真實數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集可以在 Kaggle 和 UCI Machine Learning Repository 等平臺上找到。
4. 了解機器學習基礎知識
機器學習(ML)是人工智能的一個子集，重點關注使計算機能夠從數(shù)據(jù)中學習的算法和統(tǒng)計模型。了解監(jiān)督和非監(jiān)督學習、分類、回歸、聚類和評估指標。了解偏差-方差權衡、過擬合和欠擬合的概念。
1.網(wǎng)絡編程
學生將學習使用 JavaScript 進行函數(shù)式編程的知識，最終使用 JavaScript 框架制作交互式、跨平臺的 Web/本機應用程序。在整個過程中，學生將考慮和評估跨平臺架構帶來的挑戰(zhàn)，測試他們的網(wǎng)絡/本機應用程序的設計和代碼方法。
2.軟件工程導論
通過編程介紹軟件工程，特別關注計算和編程的基礎知識，使用基于探索性問題的方法。使用過程、數(shù)據(jù)和對象構建抽象;數(shù)據(jù)建模;設計、編碼和調試日益復雜的程序。
3.設計思維
本課程向學生介紹設計過程，包括設計解決方案的發(fā)現(xiàn)、解釋、構思、實驗和演變。通過簡短的協(xié)作設計項目，學生可以培養(yǎng)觀察、想象和交流的基本設計技能，以便生成、迭代、發(fā)展和交流設計概念。課程涵蓋設計流程、思維方法、頭腦風暴和創(chuàng)意生成、以用戶為中心的思維和美學等主題。
4.網(wǎng)頁設計簡介
本課程向學生介紹多媒體內容的設計和開發(fā)實踐，特別關注網(wǎng)站。教授現(xiàn)代網(wǎng)絡設計實踐，介紹以人為本的設計技術，特別是從全球角度出發(fā)的基于啟發(fā)式的網(wǎng)絡界面和網(wǎng)絡可訪問性的界面設計指南。當今的網(wǎng)站需要精心設計和動態(tài)，因此本課程還介紹了一些超越靜態(tài)內容的基本腳本技術。
以上就是關于昆士蘭大學人工智能課程提前要怎么預習的內容。如果你對此還有疑問,或者有更多關于學業(yè)輔導方面需求的話,可以添加微信號：hmkt131聯(lián)系留學生輔導網(wǎng)的Joyce老師哦。
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