有哪些課程可用於 AI 培訓？ 小時？

人工智慧培訓仍以程式設計培訓課程為主。

Python 是人工智慧的最佳程式語言。 分享乙份Python+人工智慧的學習路線圖，包括所有需要學習的知識點，可以參考。

有一定的證據表明，Python語言更適合初學者，大致分為五個學習階段。 Python語言不會讓初學者感到晦澀難懂，它突破了傳統程式語言難以上手的語法障礙，初學者可以在學習Python的同時，還可以鍛鍊自己的邏輯思維，Python也是初學者開始人工智慧的首選語言。

學習程式設計並不是那麼容易的，有些人看完後可能會覺得python語法特別簡單，但回頭看卻會一頭霧水，因為他們發現自己在後期所學的東西無法應用，理論和專案的結合是學習一門程式語言的關鍵。 你可以選擇報名入課入手，一般在2w左右，根據你的實際需求當場了解，可以先試鏡後，再選擇適合你的。

首先，您需要數學基礎：高等數學、線性代數、概率論、數理統計和隨機過程、離散數學、數值分析。

其次，需要演算法的積累：人工神經網路、支援向量機、遺傳演算法等演算法; 當然，各個領域也需要演算法，比如想讓機械人自己導航和對映位置環境，就需要學習SLAM; 總之，演算法很多，需要時間積累;

那麼，你需要掌握至少一門程式語言，畢竟演算法的實現還是需要程式設計的; 如果您深入研究硬體，一些基本的電氣課程是必不可少的;

人工智慧一般要到研究生院才學，本科生也只是一點點水，畢竟需要的基礎課程太大了。

人工智慧的主要領域有：機器學習、人工智慧導論（搜尋方法等）、影象識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。 先修課程是訊號處理、線性代數、微積分和程式設計（最好有資料結構的基礎）。

由人民郵電出版社出版，人工智慧水平考試教材彙編組編著，曹亮亮、江建偉撰寫的一級人工智慧課程《人工智慧通識》更適合大學生和零基礎學習。

人工智慧，需要數學基礎：高等數學、線性代數、概率論、數理統計和隨機過程、離散數學、數值分析。

演算法的積累是必需的：人工神經網路、支援向量機、遺傳演算法等; 當然，各個領域都需要演算法，比如SLAM需要研究，讓機械人自己導航和對映位置環境; 總之，演算法很多，需要時間積累;

至少要掌握一門程式語言：畢竟演算法的實現還是需要程式設計的; 如果您深入研究硬體，一些基本的電氣課程是必不可少的;

人工智慧的主要專業有“人工智慧、社會與人文”、“人工智慧的哲學基礎與倫理”、“高階機械人控制”、“認知機械人”、“機械人規劃與學習”、“仿生機械人”。

“群體智慧型與自主系統”、“無人駕駛技術與系統實現”、“遊戲設計與開發”、“計算機圖形學”、“虛擬實境與增強現實”、“人工智慧的現代方法I”、“問題表達與解決”、“人工智慧的現代方法II”、“機器學習、自然語言處理、計算機視覺”等課程。

人工智慧專業的培養方向。

1）人工智慧基礎理論相關研究方向，如：人工智慧模型與理論、人工智慧的數學基礎、優化理論的學習方法、機器學習理論、腦科學與類腦智慧型等。

3）人工智慧支撐技術的研究方向，如人工智慧架構與系統、人工智慧開發工具、人工智慧框架與智慧型晶元等。

4）人工智慧應用技術相關研究方向，包括但不限於：智慧型製造、機械人、無人駕駛、智慧型網聯汽車、智慧型交通、智慧型醫療、機器翻譯和科學計算等，充分發揮人工智慧在各學科或領域的賦能作用，形成特色培養方向。

5）人工智慧與智慧型社會治理相關的研究方向，如基於人工智慧技術屬性與社會屬性緊密融合的人工智慧倫理與治理，以及可信安全、公平、私隱保護等方面的相關技術方向。

以上內容參考大百科全書-人工智慧。

學習人工智慧，簡單來說，有3個點，相當於學習人工智慧，然後找工作實習。

第一點是學好數學。

人工智慧是電腦科學的乙個分支，但有時它使用其他計算機技術，它與計算機的主要元件非常相似，區別主要在於形式。 它們都是硬體和軟體結合在一起的，硬體是實際可見和可觸控的物件，而軟體是內部執行的，是一種硬體控制，實現“智慧型化”程式。 軟體主要是通過程式設計完成的。

程式設計是大量的英文字母，它們組合在一起表達一種獨特的資訊，但除此之外，還需要數學知識，雖然在一些比較基礎或簡單的程式中很少使用數學知識，但是由於程式越複雜，就會用到更多的數學知識， 如邏輯思維、資料結構、演算法等。

第二點是學習程式語言。

人工智慧程式語言有乙個共同的特點，那就是這些語言是獨立設計的，用於要解決的問題，結合知識表示，完全脫離了當代計算機的諾依曼結構特徵。 反過來，它們比面向程序的高階程式語言處於更高的抽象級別。 因此，用這些語言編寫的程式在現代計算機環境中通常效率低下，無論是解釋還是編譯和執行。 特別是當程式龐大複雜時，會浪費大量的系統資源（主要是處理器占用的時間和儲存空間），系統效能會下降到無法忍受的水平。

第三點是實戰。

理論知識只是理論知識和實際應用是兩回事，理論再好，在現實中不能實現也是沒有用的，所以在學習了基礎知識之後，就需要進行實踐，慢慢吸收在實際案例中學到的知識，會得到不一樣的理解。

人工智慧人工智慧機器學習機器學習。

它分為六個階段：（1）人工智慧數學基礎; （2）Python高階; （3）機器學習基礎; （4）深度神經網路; （5）深度強化學習; （6）主流深度學習框架。

人工智慧，或稱AI（artificial intelligence），是一門綜合性學科，包括計算機、控制論、資訊理論、神經生理學、心理學、語言學等。

人工智慧培訓認知與神經科學課程組、人工智慧倫理學課程組、理工科課程組等

認知與神經科學課程組：

認知和神經科學課程側重於人類記憶和學習、認知心理學、語言和思維、計算神經工程以及神經科學的基礎知識。

人工智慧倫理學課程組：

人工智慧倫理課程組的主要學習內容包括“人工智慧、社會與人文”和“人工智慧的哲學基礎與倫理”。

理工科課程組：

新一代人工智慧的發展，需要腦科學、神經科學、認知心理學、資訊科學等相關學科的實驗科學家和理論科學家的共同努力，必須以嚴謹的態度開展科學研究，使人工智慧學科走上正確健康的發展道路。

人工智慧專業就業前景：

1、目前，人工智慧是乙個快速發展的領域，對人才的需求很大。 與其他技術崗位相比，競爭性低，薪資相對較高。 所以現在是進入人工智慧領域的好時機。

2、研究還表明，具備三項以上技能的人才對企業更具吸引力，且趨勢越來越明顯。 因此，IT技術人員在掌握一項技術的同時，需要掌握更多的技能！

3、人工智慧、移動終端、雲計算、大資料等相關專業新生 引起了企業的注意，一下子被幾家企業搶走了。

人工智慧正步智慧型專家禪燁主要學習核心課程包括：數學、統一喊話、計算機、自動化等，這些學科都是人工智慧的核心課程。