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斯坦福大学:人工智能本科4年课程列表

来源:河洛网    发布时间:2021-09-10     发布人:洛阳新闻网

最近,一位在业内工作数年的斯坦福大学人工智能毕业专家,为了自己的人工智能和机器学习生涯,设计了完整的4年制人工智能本科学位基础课程。

斯坦福大学:人工智能本科4年课程列表

现在他分享了这门课程,希望对人工智能和计算机科学领域的初学者有所帮助。

第一年:打基础获得人工智能学位的第一年,你应该专注于学习计算机科学和现代机器学习基础的核心概念,在这部分课程中,是为没有计算机科学经验的人准备的。 第一年的大部分时间应该花在软件和算法的基础知识上,值得注意的课有:

编程基础:介绍面向对象编程和数据结构。 人工智能的员工需要具备扎实的软件工程技能。

相关课程: https:/ web.Stanford.edu/class/cs 106 b /

计算机系统概论:从初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的编译过程、计算机程序运行时会发生什么以及如何在内存中组织程序。

相关课程: http:/ web.Stanford.edu/class/cs 107 /

算法:涵盖广泛使用的计算机科学算法背后的数学和理论,包括广泛的优先搜索和动态编程,以及分析这些算法的内存和运行时特性的方法。

相关课程: https:/ Stanford-CS 161.github.io/winter 2021 /

概率论:概率论和统计学构成许多机器学习算法的核心,学习数据的解释和分析方法对任何机器学习和数据科学事业都是重要的。

相关课程: http:/ web.Stanford.edu/class/cs 109 /

线性代数:介绍了处理矩阵和矢量、求解线性方程的方法和应用最小二乘法的方法,这些数学基础广泛应用于机器学习中。

相关课程: https:/ Stanford.edu/class/engr 108 /

常用的有多维微积分、调试函数梯度、反向传播、机器学习等。

相关课程: https:/ www.coursera.org/learn/vector -计算-引擎

第二年:在探索阶段,在人工智能大学本科发展系统知识的第二年,应重点了解人工智能的一般原理和解决这些问题的方法,并加深对模型构建相关计算机系统的理解,继续练习软件工程和设计原则。 该建议的课程包括:。

人工智能概述:本课程涵盖了各种人工智能领域的广泛调查,包括搜索、游戏、逻辑、图像和机器学习算法的应用。

相关课程: https:/ Stanford-cs 221.github.io/spring 2020 /

编译器:本课程涵盖编译器背后的设计和理论,理想情况下重点是从头开始构建完整的编译器。 编译器是你编写的所有程序的核心,对人工智能的员工来说,了解它们的工作原理也很重要,从而能成为有能力的工程师。 这样的课程将充分了解如何构建复杂的软件系统,并将重点放在编译器的模块化组件上。 此外,当您对将人工智能应用于语言理解感兴趣时,编译器的设计与传统自然语言处理堆栈之间的关系很微妙。

相关课程: http:/ web.Stanford.edu/class/cs 143 /

数据库指南:介绍数据库管理系统背后的原理,聚焦关系数据模型、索引、模式、事务等主题。 了解他们很重要,因为现代数据科学家和机器学习工程师必须学习如何与数据库交互。

相关课程: https://cs145-fa19.github.io/

并行计算:从Apache Spark到gpu等硬件,并行计算平台构成了当今许多平台和技术的核心。 本课程将介绍这些系统背后的思想,使其能够更熟练、更高效地使用。

相关课程: http:/ cs 149.Stanford.edu/fall 19 /

操作系统:如果想真正掌握系统编程,成为熟练的工程师,就去上一门操作系统课程。 在本课程中,您将学习如何从零开始构建操作系统和设计操作系统,以及如何成为优秀的代码管理员。 这些基本技能在未来需要写代码的职业生涯中是非常宝贵的。

相关课程: http:/ web.Stanford.edu/~ ouster/CGI-bin/cs 140-spring 20 /索引. PHP

第三年:在开始学习高级课程的第三年,必须专注于机器学习和自然语言处理、大数据分析、计算机视觉等统计原理在特定领域的应用。 建议的课程包括

机器学习:涵盖机器学习的原理,包括监督、非监督学习和模型训练的相关概念(偏差、方差、归一化、模型选择等)。 因为这部分需要每天被人工智能的员工使用。

相关课程: http://cs229.stanford.edu/

凸优化:涵盖了统计、机器学习、信号处理和其他使用凸优化的领域,目前很多模型都在使用非凸优化,但是理解容易处理的优化问题背后的逻辑是很有用的。

相关课程: http:/ web.Stanford.edu/class/ee 364 a /

概率图模型:涵盖了可以对许多随机变量的概率集合进行模型化的图模型的范式。 在计算机视觉和自然语言处理等各种应用中,很多问题可以使用图模型来表现,因此理解这些思想很有帮助。

相关课程: HTPS:/ CS.Stanford.EDU/~ Ermon/CS 228 /索引. HTML

数据挖掘:涵盖了如何处理大数据集的技术和方法,重点是推荐算法、集群和大数据集的计算和分析。 考虑到每天产生的新数据量,AI运营商必须能够熟练地使用现代工具包(特别是Spark )操作和分析数据。

相关课程: http:/ web.Stanford.edu/class/cs 246 /

自然语言处理:介绍了使机器理解文本数据的理论和时间的方法。 此类课程提供了传统自然语言处理任务(如分析)的概述,并告诉您如何使用深度学习等技术处理这些任务。

相关课程: http:/ web.Stanford.edu/class/cs 224 n /

基于CV的卷积神经网络:涵盖了现代深度学习架构背后的理论,特别是关于建立计算机视觉模型的理论。 拥有坚实的神经网络基础对当今的人工智能领域非常重要。

相关课程: http://cs231n.stanford.edu/

第4年:在实践经验不可缺少的第4年,必须进行练习、练习、再练习。 通过前三年的学习,对计算机系统和人工智能的概念、应用有了清晰的了解,接下来必须找到自己感兴趣的问题和方向,获取现有的数据集(或开发自己的数据集),建立模型。 学习数据操作、假设检查、错误分析的细微差异,学习模型的故障诊断方法。

要成为高效的人工智能专家,必须实践所学的所有理论。 以下是一些实践方法。

参加项目课程:有些学校提供这种课程。 本课程要求深入研究整个项目的情况。 这个课程是这种类型的。

相关课程: http:/ web.Stanford.edu/class/cs 341 /

参加研究:做研究是一种非常高效的方法,可以在复杂的人工智能工作中获得实际经验。 允许研究生完成感兴趣的项目,或者让导师赞助自己的项目。 这样,您将有很多机会了解当前人工智能员工的日常工作是什么样的。

做行业内实习:如果时间允许,可以考虑从学校休息一会儿,到人工智能公司实习3-6个月,在那里可以接触到你所学的理论知识是如何在现实世界中应用的。 如果打算毕业的话,进入这个行业,没有比这样的方法更好的了。

至此,你学完了完整的思念课程设计。 可以说为机器学习和数据科学的职业生涯奠定了基础。 的列表中,参加课程填补你自己的概念/技能空小白。 虽然有很多要学的东西,但是如果对人工智能感兴趣的话,我相信那什么都将持续下去。

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