谢菲尔德大学本科课程辅导之人工智能

人工智能是利用计算机完成传统上需要人类智慧才能完成的工作。但它到底是什么，为什么让我们如此兴奋?人工智能是制造能像人类一样思考的机器的科学。它们可以做被认为是 "智能 "的事情。人工智能技术能够以不同于人类的方式处理大量数据。人工智能的目标是能够像人类一样识别模式、做出决定和判断。为此，它需要汇集大量数据。图像识别和分类等一些工作都基于人工智能技术。它还在改变我们做决定的方式：例如，它可以用来预测交通信号灯或何时喝早茶。本文介绍了一些谢菲尔德大学人工智能课程的核心模块，以及学习人工智能的方法。学生必须掌握并通过课程考试，如果你觉得某个课程的难度较高，那么你可以运用多种方式跟上课程进度。

一、核心模块

1.软件工程导论

软件工程导论介绍了开发可以满足给定问题域内的基本功能要求的软件系统所需的软件工程概念。它涵盖了开发此类系统过程中的主要步骤，从需求分析到实施和测试。该模块的主要部分涉及学生团队合作开发基于网络的软件系统，这提供了团队合作和管理软件项目及其产品的实践经验。

2.计算机科学基础

该课程由(大约)10 个部分组成，每个部分为期 2-3 周。每个模块都开发了对计算具有基础重要性的数学概念和技术。将使用讲座和问题课程。目的是激发对这些主题的热情，展示为什么它们对我们很重要，奠定知识基础并为学生未来的计算机课程做好准备。预计该课程不会涵盖稍后所需的所有数学内容，无论是深度还是范围。

3.Java编程

本模块通过 Java 编程语言介绍编程概念。还涵盖了程序设计和使用测试来驱动程序创建。最初的重点放在许多编程语言典型的结构化方面：序列、选择和重复的思想。然后介绍了从组件构建大型软件系统的面向对象方法。在整个模块中，重点放在编写结构良好且可读的程序来解决问题的实践。

4.数据驱动计算

该模块旨在介绍机器学习和模式处理，但明确强调应用。该模块的主题围绕数据作为资源的概念;它是如何获得的、准备分析以及最后我们如何从中学习。该模块将采用基于 Python 的实用方法来尝试帮助学生直观地掌握支撑这一具有挑战性但引人入胜的学科的复杂数学思想。

5.工程师的金融和法律

该模块旨在向工程专业的学生介绍工程师在工作环境中应注意的财务和法律风险的关键领域。该模块将直接利用工程项目和/或产品开发背景下的预算、融资、评估财务风险和做出财务决策的实际问题。同时，该模块将培养学生对签订工程项目和产品开发和交付合同的法律方面的理解，以及对环境法规、过失责任、知识产权和数据保护重要性的认识。通过两个学科的一系列并行讲座，该模块将提供这两个领域的实用知识以及它们如何影响工程实践。作为评估的一部分，将重点强调小组合作、报告撰写和演示，并辅以在线练习和个人作品集。

二、怎么学好人工智能课程?

1.掌握必备技能

(1)统计学

统计学是机器学习的基础，是人工智能的一个重要分支。通过了解统计量、分布和标准偏差或方差等概念，它将指导人工智能系统从数据中得出结论。

(2)数学

要彻底理解机器学习算法的工作原理以及如何在人工智能中实现这些算法，就需要在线性代数、微分学、概率论和优化方法等数学领域打下坚实的基础。这些知识有助于高效浏览表格、执行复杂计算、理解数据中的随机性和异常情况，以及最终优化机器学习模型以提高人工智能性能等关键任务。

(3)Python

Python 是一种广泛应用于人工智能的语言，因为它简化了语法，并有大量专门用于数据分析和机器学习的库。Python 功能强大，但易于初学者使用，有助于高效地实施机器学习模型。

(4)R语言

R 是另一种主要用于数据科学的语言，可以执行统计操作并创建引人注目的数据可视化。虽然学习曲线比 Python 更陡峭，但对于想要进入人工智能和数据科学领域的爱好者来说，它是一项值得投资的工具。

(5)Java 或 C++

虽然 Python 和 R各有所长，但 Java 和 C++ 等语言能在较低水平上实现高效的机器学习，因此是构建可扩展机器学习或人工智能模型的理想语言。

2.培养AI技能

1.数据科学在人工智能中的重要性

数据科学在人工智能中发挥着重要作用，它能释放人工智能所需的庞大数据集的潜力。称职的数据科学家的工具箱包括预处理、统计测试和数据可视化技术方面的专业知识，以管理提炼和解释数据的复杂过程。这使数据科学家能够提取有意义的见解、识别模式和发现趋势，这对人工智能系统的有效运行至关重要。

除非数据科学家专注于数据清理和分析，否则人工智能的基本要素仍将处于未开发和不完整状态。

2.机器学习和深度学习在人工智能中的作用

在更广泛的人工智能(AI)领域，机器学习(ML)和深度学习(DL)是不可或缺的基石。这两个相互关联的领域是推动人工智能从理论概念发展到实际应用的动力引擎。机器学习赋予系统从经验中学习和改进的能力，是人工智能系统做出明智决策和预测的基石。同时，深度学习作为机器学习的一个子集，利用神经网络模仿复杂的人类认知网络，使人工智能模型能够自动发现传统编程范式无法克服的复杂数据模式和特征。

机器学习和深度学习共同为人工智能提供了适应、学习甚至模仿人类智能的能力，这是人工智能在各行各业和现代生活领域发挥变革潜力的关键驱动力。

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