Asignaturas del examen profesional de inteligencia artificial
Las materias del examen profesional de inteligencia artificial incluyen fundamentos matemáticos, fundamentos informáticos, aprendizaje automático y minería de datos, aprendizaje profundo y algoritmos de inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural y gráficos de conocimiento.
I. Fundamentos matemáticos
Los fundamentos matemáticos son una materia muy importante en el examen profesional de inteligencia artificial. Incluye matemáticas avanzadas, álgebra lineal, teoría de probabilidad y estadística matemática. Estos conocimientos matemáticos básicos son la base para la investigación y aplicación de algoritmos de inteligencia artificial y son muy importantes para comprender y analizar varios algoritmos de inteligencia artificial.
En segundo lugar, los fundamentos de la informática
Los fundamentos de la informática son un tema esencial en la investigación de la inteligencia artificial. Incluye redes informáticas, sistemas operativos, principios y aplicaciones de bases de datos, etc. Estos cursos básicos pueden ayudar a los estudiantes a comprender los principios operativos básicos de los sistemas informáticos, dominar las habilidades de programación y los métodos de procesamiento de datos, y sentar las bases para el diseño y la implementación de algoritmos de inteligencia artificial posteriores.
3. Aprendizaje automático y minería de datos
El aprendizaje automático y la minería de datos son uno de los temas centrales del examen de inteligencia artificial. El aprendizaje automático estudia cómo los algoritmos informáticos permiten que los sistemas informáticos aprendan por sí solos, mientras que la minería de datos ayuda a la toma de decisiones al extraer información útil de grandes cantidades de datos. Dominar este conocimiento es muy importante para investigar y aplicar algoritmos de inteligencia artificial.
4. Algoritmos de aprendizaje profundo e inteligencia artificial
El aprendizaje profundo es una de las tecnologías punteras en el campo de la inteligencia artificial. Imita la estructura y el principio de funcionamiento del cerebro humano. Red neuronal y utiliza niveles múltiples El aprendizaje de funciones y la representación abstracta permiten el análisis y el procesamiento de patrones complejos. Dominar los algoritmos de aprendizaje profundo y sus aplicaciones es de gran importancia para los estudiantes graduados con especialización en inteligencia artificial.
V. Procesamiento del lenguaje natural y gráfico de conocimiento
El procesamiento del lenguaje natural es una de las direcciones de investigación importantes en el campo de la inteligencia artificial. Estudia cómo permitir que las computadoras comprendan y procesen a los humanos. lenguaje natural. El gráfico de conocimiento integra una gran cantidad de conocimientos y relaciones estructurados en un gráfico para brindar soporte a la comprensión y el razonamiento de las máquinas. Dominar las tecnologías relacionadas de procesamiento del lenguaje natural y gráficos de conocimiento es de gran importancia para los estudiantes graduados con especialización en inteligencia artificial.
6. Visión por computadora y reconocimiento de patrones
La visión por computadora y el reconocimiento de patrones es otra dirección de investigación importante en el campo de la inteligencia artificial. Estudia cómo comprender y analizar imágenes y videos a través de computadoras. . Dominar las tecnologías relacionadas de visión por computadora y reconocimiento de patrones es muy importante para completar tareas como el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de objetivos.
7. Sistemas y aplicaciones inteligentes
Sistemas y aplicaciones inteligentes es una materia integral del examen profesional de inteligencia artificial, que involucra la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial en diversos campos. Al estudiar sistemas y aplicaciones inteligentes, los estudiantes del examen pueden comprender los escenarios de aplicación específicos de la inteligencia artificial en los campos médico, financiero, de transporte y otros, y ser capaces de diseñar e implementar los sistemas inteligentes correspondientes.