昆士兰大学人工智能课程提前要怎么预习?

加入一个快速发展的领域，通过使用计算机系统和数据，努力提高自动化程度，不断改善业务和生活。在昆士兰大学学习人工智能专业，您将有机会作为基础研究人员、系统和应用开发人员或指导这些系统开发和发展的更广泛社区的领导者，参与这一新兴技术领域的工作，并了解这些技术的伦理和社会影响。

一、怎么预习?

1. 补习数学

人工智能在很大程度上依赖于线性代数、微积分、概率论和统计学等数学概念。扎实掌握这些知识对于理解人工智能算法和模型至关重要。复习矩阵、向量、导数和概率分布等基本数学概念。在线资源、教科书和视频教程是巩固数学知识的绝佳途径。

2. 编程能力

人工智能课程通常要求掌握编程技巧。让自己熟悉 Python，因为它是人工智能开发中最常用的语言之一，这得益于它的简单性和丰富的人工智能库生态系统(如 TensorFlow、PyTorch)。练习编码练习和小型项目，以熟悉 Python 语法、数据结构和库。

3. 学习数据处理和分析

数据是人工智能的支柱。熟悉数据处理、预处理和分析技术。学习数据清理、特征工程和数据可视化，以便从数据集中获得洞察力。练习使用真实数据集，这些数据集可以在 Kaggle 和 UCI Machine Learning Repository 等平台上找到。

4. 了解机器学习基础知识

机器学习(ML)是人工智能的一个子集，重点关注使计算机能够从数据中学习的算法和统计模型。了解监督和非监督学习、分类、回归、聚类和评估指标。了解偏差-方差权衡、过拟合和欠拟合的概念。

二、预习哪些课程?

1.网络编程

学生将学习使用 JavaScript 进行函数式编程的知识，最终使用 JavaScript 框架制作交互式、跨平台的 Web/本机应用程序。在整个过程中，学生将考虑和评估跨平台架构带来的挑战，测试他们的网络/本机应用程序的设计和代码方法。

2.软件工程导论

通过编程介绍软件工程，特别关注计算和编程的基础知识，使用基于探索性问题的方法。使用过程、数据和对象构建抽象;数据建模;设计、编码和调试日益复杂的程序。

3.设计思维

本课程向学生介绍设计过程，包括设计解决方案的发现、解释、构思、实验和演变。通过简短的协作设计项目，学生可以培养观察、想象和交流的基本设计技能，以便生成、迭代、发展和交流设计概念。课程涵盖设计流程、思维方法、头脑风暴和创意生成、以用户为中心的思维和美学等主题。

4.网页设计简介

本课程向学生介绍多媒体内容的设计和开发实践，特别关注网站。教授现代网络设计实践，介绍以人为本的设计技术，特别是从全球角度出发的基于启发式的网络界面和网络可访问性的界面设计指南。当今的网站需要精心设计和动态，因此本课程还介绍了一些超越静态内容的基本脚本技术。

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