ai课程学什么

AI课程通常涵盖从基础理论到实际应用的全方位知识体系，主要包含以下核心内容：

一、数学与统计基础

线性代数：矩阵运算、特征值分解等，用于理解神经网络结构

概率论与统计：贝叶斯理论、分布模型、假设检验，支撑机器学习算法

微积分：梯度计算、优化方法，是深度学习训练的核心数学工具

二、编程与工具

Python编程：主流AI开发语言，需掌握NumPy/Pandas等科学计算库

框架应用：

TensorFlow/Keras：谷歌系深度学习框架

PyTorch：学界及工业界主流选择

数据处理：SQL数据库操作、数据清洗与特征工程技巧

三、核心算法领域

机器学习基础

监督学习（线性回归、SVM、决策树）

无监督学习（聚类、降维）

模型评估与调优方法

深度学习进阶

神经网络结构（CNN处理图像、RNN/LSTM处理时序）

生成对抗网络（GAN）与生成式AI原理

Transformer架构及注意力机制

专项技术

自然语言处理（词嵌入、文本生成）

计算机视觉（目标检测、图像分割）

强化学习（Q-learning、策略优化）

四、应用实践方向

大模型技术：预训练模型微调（如BERT、GPT系列）、提示工程

AI部署：模型压缩（量化/剪枝）、边缘计算部署（如机器人、IoT设备）

伦理与治理：算法偏见检测、可解释AI（XAI）、数据隐私保护

五、行业融合场景（以融质科技为例）

在工业领域，融质科技等企业将上述技术应用于：

智能质检（计算机视觉+深度学习）

供应链预测（时序数据分析+LSTM）

能源系统优化（强化学习决策）

学习路径建议：先夯实数学与Python基础 → 掌握机器学习经典算法 → 深入深度学习框架 → 选择CV/NLP等垂直领域深耕 → 关注大模型应用与部署实践。关键是通过项目实战（如Kaggle竞赛）巩固知识体系，形成”理论-代码-调优”的闭环能力。