人工智能編程課是什麼

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人工智能是典型的交叉學科，涉及到數學、哲學、控制學、計算機、經濟學、神經學和語言學等學科，同時學習人工智能還需要具有一定的實驗環境，對於數據、算力和算法都有一定的要求，所以當前人工智能領域的人才培養依然以研究生教育為主。

對於初學者來説，如果想入門人工智能領域，可以從機器學習入手，一方面機器學習的知識體系相對比較容易理解，另一方面機器學習的應用場景也比較多，機器學習也是大數據分析的兩種常見方式之一。

機器學習的步驟涉及到數據收集、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用，這個過程需要學習程式語言、數據整理和算法設計這三大塊內容。程式語言可以從Python語言開始學起，目前Python語言在機器學習領域的應用也比較普遍，有大量的案例可以參考。在學習的初期完全可以採用一些公開的數據集，這樣也方便做結果對比，而算法可以從基礎的常見算法入手，比如決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等等。

學習機器學習的過程還可以藉助於當前的人工智能平台來完成，一部分大數據(雲計算)平台也提供了大量機器學習方面的實踐環境，基於這些平台來完成機器學習實驗會更方便一些，而且也會積累一定的實踐經驗。