人工智能專業(yè)學(xué)哪些課難不難

人工智能專業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容主要有：機器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論（搜索法等）、生物演化論、圖像識別、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等。需要的前置課程主要有：信號處理、線性代數(shù)、微積分、編程（最好有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)）等。

1.認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)課程群

具體課程：認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)、人類的記憶與學(xué)習(xí)、語言與思維、計算神經(jīng)工程

2.人工智能倫理課程群

具體課程：《人工智能、社會與人文》、《人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理》

3.科學(xué)和工程課程群

新一代人工智能的發(fā)展需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、信息科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的實驗科學(xué)家和理論科學(xué)家的共同努力，尋找人工智能的突破點，同時必須要以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度進行科學(xué)研究，讓人工智能學(xué)科走在正確、健康的發(fā)展道路上。

4.先進機器人學(xué)課程群

具體課程：《先進機器人控制》、《認(rèn)知機器人》、《機器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)》、《仿生機器人》

5.人工智能平臺與工具課程群

具體課程：《群體智能與自主系統(tǒng)》《無人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實現(xiàn)》《游戲設(shè)計與開發(fā)》《計算機圖形學(xué)》《虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實》……

6.人工智能核心課程群

具體課程：《人工智能的現(xiàn)代方法I》《問題表達(dá)與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》《機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等》……

人工智能是一個典型的交叉學(xué)科，涉及到數(shù)學(xué)、哲學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、計算機、控制學(xué)、神經(jīng)學(xué)和語言學(xué)等諸多學(xué)科，由于內(nèi)容多且難度大，所以人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)也一直以研究生教育為主，從這個角度來看，學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)技術(shù)還是具有一定難度的。

人工智能專業(yè)除了學(xué)習(xí)難度較大之外，需要學(xué)習(xí)的知識量也比較大，而且很多領(lǐng)域的知識體系并不健全，很多內(nèi)容依然需要通過大量的實驗和總結(jié)來完成學(xué)習(xí)，這無疑加大了學(xué)習(xí)的難度。