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清华大学人工智能专业课程,清华大学计算机专业的主要课程是哪些

来源:整理 时间:2023-06-09 21:25:12 编辑:智能门户 手机版

1,清华大学计算机专业的主要课程是哪些

数学平台课、物理课、电类基础课全信息学院都差不多~~ 专业课 数理逻辑 图论(以上两个统称 离散数学) 程序设计基础 C++程序设计 Java程序设计 80x86汇编语言 电路原理 模拟电路 数字电路 数据结构 数据库 人工智能 计算机组成原理 编译原理 操作系统 信号处理 自动机 网络原理 图形学…… 还有体育课也很重要~~

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2,清华计算机课表

清华大学计算机系课程: C++语言设计程序/宽带网络交换技术/JAVA编程语言/MPI并行程序设计/编程原理/并行计算/多媒体计算机技术基础及应用/编程数据库设计与应用/汇编语言程序/计算机图形学 计算机系统结构 计算机原理 离散数学 模式识别 人工智能导论 软件工程 数据结构 数值分析 数据库系统及应用 数据库系统概论 计算机网络体系 微型计算机技术 信号处理原理 模拟现实与系统仿真

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3,人工智能专业有些什么课程求详细课程名字

人工智能专业的主要领域是: 机器学习 人工智能导论(搜索法等) 图像识别 生物演化论 自然语言处理 语义网 博弈论等。 需要的前置课程主要有,信号处理,线性代数,微积分,还有编程(最好有数据结构基础)。
1. 贝叶斯法则2. 参数估计(Parameter Estimation),包括最大似然估计(MLE),最大后验估计(MAP)3. 回归(Regression),包括线性回归,多项式回归等4. 降维(Dimensionality Reduction),包括主成分分析(PCA),线性判别分析(LDA)5. Expectation Maximization
1. 贝叶斯法则2. 参数估计(Parameter Estimation),包括最大似然估计(MLE),最大后验估计(MAP)3. 回归(Regression),包括线性回归,多项式回归等4. 降维(Dimensionality Reduction),包括主成分分析(PCA),线性判别分析(LDA)5. Expectation Maximization6. 聚类(Clustering),包括K-means, Gaussian Mixture Model等7. 分类(Classification),包括Bayesian Classifier, Naive Bayes, Logistic Regression, 支持向量机(SVM),神经网络等等。想做理论可以往PAC Learning,概率图模型,结构化预测那边看看。应用一点可以看看ML的一些广泛应用领域,比如计算机视觉,自然语言处理等。
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