人工智能需要完整掌握如下几个方面课程知识：
数学基础
线性代数基础
概率论基础
数值计算基础
统计学习
传统机器学习算法，如LR、决策树、SVM、随机森林等
集成学习，如梯度提升树等
深度学习
深度学习：卷积神经网络、循环神经网络等
编程语言
Python首选
深度学习框架： Tensorflow PyTorch Keras等
机器学习框架：scikit-learn等
数据处理工具包：numpy pandas等
具体应用方向
计算机视觉：人脸识别、物体检测等
自然语言处理：机器翻译、智能问答等
语音相关：智能客服等
推荐系统与计算广告
...
人工智能专业学习的主要课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等。人工智能专业是中国高校人才计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。
谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。
内容全部来源于网络收集，如有侵权，请联系网站删除：QQ：24596024