ai课程笔记

AI课程笔记
一、引言
1. 人工智能的定义和发展历程
2. 人工智能的应用领域
3. 人工智能的分类
二、基础知识
1. 数学基础：线性代数、概率论与数理统计、微积分等
2. 编程基础：Python、C++等
3. 数据结构与算法：树、图、链表、排序、搜索等
三、机器学习
1. 机器学习的定义和分类
2. 监督学习、无监督学习、强化学习等
3. 常见的机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等
4. 机器学习的应用领域
四、深度学习
1. 深度学习的定义和分类
2. 神经网络的基本原理和结构
3. 常见的深度学习模型：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等
4. 深度学习的应用领域
五、自然语言处理
1. 自然语言处理的定义和分类
2. 文本挖掘、情感分析、机器翻译等
3. 常见的自然语言处理技术：词嵌入、词袋模型、TF-IDF等
4. 自然语言处理的应用领域
六、计算机视觉
1. 计算机视觉的定义和分类
2. 图像处理、目标检测、图像识别等
3. 常见的计算机视觉技术：卷积神经网络（CNN）、目标检测算法（YOLO、SSD等）等
4. 计算机视觉的应用领域
七、总结与展望
1. 人工智能的发展趋势和未来挑战
2. 人工智能与人类的未来关系。