人工智能需要学什么？人工智能如何学习?

人工智能是一个综合性强的专业，从了解基础开始到深入学习，需要学的内容还是蛮多的。涉及Python语言，数据处理数据分析，机器学习算法、自然语言处理NLP、计算机视觉CV、数据挖掘等技术。人工智能需要学习以下的内容：

1.Python编程

熟练掌握人工智能Python语言，建立编程思维以及面向对象程序设计思想，掌握人工智能开发必备Python高级语法。

Python基础语法、Python数据处理、函数、文件读写、异常处理、模块和包、面向对象、网络编程、多任务编程、高级语法、Python数据结构。

2.数据处理与统计分析

掌握SQL及Pandas完成数据分析与可视化操作。掌握Linux常用命令和数据库的使用。

Linux、MySQL与SQL、Numpy矩阵运算库、Pandas数据清洗、Pandas数据整理、Pandas数据可视化、Pandas数据分析项目。

3.机器学习

掌握机器学习算法基本原理，熟练使用各种数据分析工具进行数据提取与数据展示，可以使用机器学习相关算法进行预测分析。

机器学习、K近邻算法、线性回归、逻辑回归、聚类算法、决策树、集成学习、机器学习进阶算法、用户画像案例、电商运营数据建模分析案例。

4.数据挖掘实战项目

运用机器学习算法解决实际业务的分类、聚类、回归的问题，完成数据挖掘项目。

神经网络基础、深度学习多框架对比、Pytorch框架。

5.深度学习与NLP自然语言处理基础

掌握深度学习基础及神经网络经典算法;掌握全球热门的PyTorch技术，完成自然语言处理基础算法，诸如RNN、LSTM、GRU等技术。

NLP入门、文本预处理、RNN及变体、Transfomer原理、传统的序列模型、迁移学习。

6.ChatGPT技术

运用ChatGPT模型完成聊天机器人和问答系统的相关功能，掌握大规模知识图谱技术与自然语言处理在多领域的应用。

ChatGPT入门、ChatGPT原理详解、ChatGPT项目实战、基于大型预训练模型搭建聊天机器人、聊天机器人和问答系统。

7.NLP自然语言处理

完成类项目，掌握多场景智能文本分类或知识图谱和文本摘要等NLP自然语言处理项目，进阶高阶人工智能开发。

抽取式文本摘要解决方案、生成式文本摘要解决方案、自主训练词向量解决方案、解码方案的优化解决方案、数据增强优化解决方案、训练策略优化解决方案、GPU部署解决方案、CPU部署解决方案、海量文本快速分类基线模型解决方案、基于预训练模型优化的解决方案、模型量化优化的解决方案、模型剪枝优化的解决方案、模型知识蒸馏优化的解决方案、主流迁移学习模型微调优化的解决方案。

8.计算机视觉CV

掌握数据结构与算法，核心机器学习、深度学习，掌握计算机视觉算法，诸如目标分割和经典CV网络CNN、残差网络、Yolo及SSD等。

机器学习算法与ScikitLearn、深度学习算法与Pytorch、数据结构算法、多行业数据挖掘项目和NLP拓展、神经网络、图像与视觉处理介绍、目标分类和经典CV网络、目标检测和经典CV网络、目标分割和经典CV网络。