昆士蘭大學人工智能課程提前要怎么預習?

加入一個快速發展的領域，通過使用計算機系統和數據，努力提高自動化程度，不斷改善業務和生活。在昆士蘭大學學習人工智能專業，您將有機會作為基礎研究人員、系統和應用開發人員或指導這些系統開發和發展的更廣泛社區的領導者，參與這一新興技術領域的工作，并了解這些技術的倫理和社會影響。

一、怎么預習?

1. 補習數學

人工智能在很大程度上依賴于線性代數、微積分、概率論和統計學等數學概念。扎實掌握這些知識對于理解人工智能算法和模型至關重要。復習矩陣、向量、導數和概率分布等基本數學概念。在線資源、教科書和視頻教程是鞏固數學知識的絕佳途徑。

2. 編程能力

人工智能課程通常要求掌握編程技巧。讓自己熟悉 Python，因為它是人工智能開發中最常用的語言之一，這得益于它的簡單性和豐富的人工智能庫生態系統(如 TensorFlow、PyTorch)。練習編碼練習和小型項目，以熟悉 Python 語法、數據結構和庫。

3. 學習數據處理和分析

數據是人工智能的支柱。熟悉數據處理、預處理和分析技術。學習數據清理、特征工程和數據可視化，以便從數據集中獲得洞察力。練習使用真實數據集，這些數據集可以在 Kaggle 和 UCI Machine Learning Repository 等平臺上找到。

4. 了解機器學習基礎知識

機器學習(ML)是人工智能的一個子集，重點關注使計算機能夠從數據中學習的算法和統計模型。了解監督和非監督學習、分類、回歸、聚類和評估指標。了解偏差-方差權衡、過擬合和欠擬合的概念。

二、預習哪些課程?

1.網絡編程

學生將學習使用 JavaScript 進行函數式編程的知識，最終使用 JavaScript 框架制作交互式、跨平臺的 Web/本機應用程序。在整個過程中，學生將考慮和評估跨平臺架構帶來的挑戰，測試他們的網絡/本機應用程序的設計和代碼方法。

2.軟件工程導論

通過編程介紹軟件工程，特別關注計算和編程的基礎知識，使用基于探索性問題的方法。使用過程、數據和對象構建抽象;數據建模;設計、編碼和調試日益復雜的程序。

3.設計思維

本課程向學生介紹設計過程，包括設計解決方案的發現、解釋、構思、實驗和演變。通過簡短的協作設計項目，學生可以培養觀察、想象和交流的基本設計技能，以便生成、迭代、發展和交流設計概念。課程涵蓋設計流程、思維方法、頭腦風暴和創意生成、以用戶為中心的思維和美學等主題。

4.網頁設計簡介

本課程向學生介紹多媒體內容的設計和開發實踐，特別關注網站。教授現代網絡設計實踐，介紹以人為本的設計技術，特別是從全球角度出發的基于啟發式的網絡界面和網絡可訪問性的界面設計指南。當今的網站需要精心設計和動態，因此本課程還介紹了一些超越靜態內容的基本腳本技術。

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