零基础学习人工智能，课程要按什么顺序学？
发表时间：2022-03-25来源：网络
伊利诺伊理工大学（简称IIT）这五门人工智能课程也许会告诉你答案，它将带你走进人工智能的真实世界，以及让你了解IIT对于人工智能的强大实力。
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常见问题可参考官网说明：Beacon Education (China Online)
一、CS422 数据挖掘——机器学习和数据科学的结合
课程内容：
本课程将介绍数据挖掘领域中的概念和技术。课程将带领学生讨论如何利用大量数据发现有意义的规则和知识，如购物篮分析、最近邻、决策树和聚类。
课程教授：
Vijay Kumar Gurbani教授Vijay Kumar Gurbani教授是实时通信实验室的联席主任，他有着丰富的教学经验，在课程中他会实操演示代码的运行，帮助学员真正了解每一个细节。
除了在IIT的教学工作外，他同时在一家科技公司成立了一个研究小组，领导整个公司的机器学习、数据科学和 AI 相关的业务。
课程作用：
让学员掌握预测任务和描述任务。根据历史数据的波动和数据的关联，对方案进行相应优化。
数据挖掘是一门交叉学科，内容会涉及数据库、人工智能、统计学和可视化等不同领域的知识，学好数据挖掘可有利于向其他方向延伸。
比如，当下的商业智能和数据分析团队广泛采用数据挖掘技术，帮助他们为组织和行业提取信息和知识。
应用场景包括信贷风险评估、欺诈识别、运营优化、实施个性化教育、医疗成本的预测和控制、慢性疾病的预警、医疗信息质量管理等方面。
二、CS480 人工智能导论——人工智能入门课程
课程内容：
课程主要包含六个章节，分别是智能体、搜索、知识表示及推理、不确定性及概率推理、决策问题和学习。
课程章节内容课程教授：
教授对于学员观点的点评课程作用：
作为人工智能的入门课程，CS480将会带你了解人工智能的全貌，真正走进人工智能的世界。
通过这门课，学生能够分析一个复杂的计算问题，并应用计算和其他相关学科的原理来设计、实施并评估解决方案。
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三、CS583 概率图模型——概率图算法以及应用
课程内容：
本课程将涵盖概率图模型——不确定性下推理的强大和可解释模型。
课程内容包括，讨论有向、无向和因子图等一般模型族，以及隐马尔可夫模型和条件随机场等具体表示，讨论包括表征、学习和推理的理论方面，以及它们在许多有趣领域的应用，如计算机视觉、自然语言处理、计算生物和医学判断。
课程学习内容课程教授：
课程学习内容课程教授：
Aron Culotte教授同时，他也表示人工智能是科技行业增长最快的领域之一，预计在可预见的未来，其规模和重要性将继续增长。
在中国，已有许多行业报告印证了Aron Culotte教授的观点。
据《2020年新兴职业报告》显示，在15大新兴职业中，人工智能专家（Artificial Intelligence Specialist）的招聘数在过去4年中年增长率为74%，位居首位。
《中国互联网发展报告（2021）》报告显示，2020 年，我国人工智能产业规模为 3031 亿元，同比增长 15%，增速略高于全球增速。
各种行业数据显示人工智能如火如荼，人工智能有着太多可以值得我们人类去研究深挖的地方，同时它也是人类审视自己的一个过程。
人工智能是否真的会完全超越人类，我们不得而知。
但站在IIT巨人的肩膀上，探索人工智能的世界，用人类的智慧创造极具颠覆性的人工智能，是已知的答案。
选择IIT，一起投入人工智能的浪潮吧！
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