人工智能具体需要学哪些课程?

人工智能学习的课程主要包括：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》。

想学人工智能从哪可以入手?

新手可以从基础的基础开始学起，不止线性规划和随机森林，连笔记本怎么用，NumPy等重要的Python库怎么用，都有手把手教程

到中后期，可以学着搭高级的RNN，厉害的GAN，这里还有许多实际应用示例可以跑。毕竟，这是一个注重实践的项目。

这里的算法示例，可以用Google Colab来跑，免费借用云端TPU/GPU，只要有个Chrome就够了。没梯子的话，就用Jupyter Notebook来跑咯。

基础部分，除了有Python指南、笔记本用法，以及Numpy、Pandas这些库的用法，还有线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类这些机器学习的基本技术。

深度学习入门，包括了PyTorch指南、多层感知器 (MLP) 、数据与模型、面向对象的机器学习、卷积神经网络、嵌入，以及递归神经网络(CNN)(RNN

深度学习高阶，会涉及更高级的RNN、自编码器、生成对抗网络(GAN)以及空间变换网络 (Spatial Transformer Networks) 等等。

最后是应用。计算机视觉是个重要的方向。除此之外，还会涉及时间序列分析 (TimeSeries Analysis) ，商品推荐系统，预训练语言模型，多任务学习，强化学习等等示例可以运行。也可以修改示例，写出自己的应用。

阶段一是Python语言(用时5周，包括基础语法、面向对象、高级课程、经典课程);阶段二是Linux初级(用时1周，包括Linux系统基本指令、常用服务安装);阶段三是Web开发之Diango(5周+2周前端+3周diango);阶段四是Web开发之Flask (用时2周);

阶段五是Web框架之Tornado (用时1周);阶段六是docker容器及服务发现(用时2周):阶段七是爬虫(用时2周): 阶段八是数据挖掘和人工智能(用时3周)

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