导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能课程重难点是什么的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
学习人工智能一般需要学习哪些内容？
人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上：
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；
当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；
算法很多需要时间的积累。
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云。毕竟，人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。
人工智能的首选语言是Python，因此大家一定要学好Python语言。人工智能学习的重点是机器学习：
1、斯坦福大学公开课 ：机器学习课程
2、数据分析竞赛kaggle
3、Deep learning-author Joshua Bengio
机器学习书单python实战编程
1、Python for Data Analysis
2、SciPy and NumPy
3、Machine Learning for Hackers
4、Machine Learning in Action
学习人工智能主要学什么内容？
1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论;
2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库;
3.编程语言基础：C/C++、Python、Java;
4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容;
5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。
我们知道，目前国家也相继出台了一些扶持人工智能发展的政策，人工智能正处于发展的红利期，所以越早学习就越有就业优势。人工智能火起来就是这一两年的事儿，因此不管是上市企业，还是一些中小型企业，对于人工智能人才的需求量都非常大。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。目前来看，现在学习人工智能是一个很好的时机！
人工智能水平测试有哪些难点？
人工智能开发的难点有什么——计算很难在一瞬间完成 任何人工智能解的计算都需要一定的时间。解决方案的响应速度对商业应用的成功起着关键作用。不能总是盲目地假设所有数据集上的任何算法都可以在指定的时间内完成。您需要测试算法的性能是否在可接受的应用程序范围内。 例如,在搜索引擎中,用户对返回结果的时间很耐心。如果用户等待超过10秒,50%的用户将丢失。如果等待时间超过1分钟,90%以上的用户将丢失。在智能应用系统的开发中,为了获得更好的算法精度,不能忽视系统的运行和等待时间,否则会导致整个产品的失败。
人工智能开发的难点有什么——数据的大小很重要 当我们考虑智能应用时,数据大小是一个重要因素。数据规模的影响可以分为两个
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能课程重难点是什么的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。