为了帮助行业人才更快掌握人工智能技术，中公优聘联合中科院自动化所专家，开设人工智能深度学习课程，通过对人工智能领域深度学习技术的深入分析，培养人工智能核心人才。工程基础控制工程基础电工电子技术计算机网络与工业物联网RFID技术与应用人工智能技术与应用计算机智能控制系统嵌入式系统与应用工业机器人技术与应用数控机床与编程电气控制与PLC应用传感器与检测技术智能设备故障诊断与维修智能仪表技术数字化制造技术智能生产计划管理MES/ERP智能工厂集成技术智能生产系统与CPS建模
如果想学习人工智能，大学应该学什么专业？
想从事人工智能领域职业，报考这三个专业最优！至2018年11月7日止，中国高校本科专业还未有直接以人工智能作为专业名称的专业获得批准公布。但与人工智能领域吻合相近的专业很多，在此给大家重点介绍如下3个01机械类智能制造工程专业 本专业课程主要包括机械工程基础控制工程基础电工与电子技术计算机网络与工业物联网RFID技术与应用人工智能技术及应用计算机智能控制系统嵌入式系统与应用工业机器人技术与应用数控机床与编程电气控制与PLC应用传感器与检测技术智能装备故障诊断与维修智能仪器技术数字化制造技术智能生产计划管理MES/ERP智能工厂集成技术智能生产系统与CPS建模。
特点突出机械制造能力。02自动化类机器人工程专业本专业课程主要包括机械设计基础模拟电子技术数字电子技术自动控制原理微机原理及接口技术PLC原理及应用工业机器人控制系统机器人运动学控制工业机器人计算机编程工业机器人仿真技术机器人自动化单元设计与应用机器人工装设计计算机视觉嵌入式控制系统及应用等。
特点突出机械制造 计算机能力。03计算机类:智能科学与技术专业本专业课程主要包括智能科学技术导论含脑科学生命科学与认知科学人工智能原理智能机器人智能游戏虚拟现实技术模式识别数据挖掘仿真建模与MATLAB自然语言处理智能信息获取技术智能管理等。特点突出计算机能力。上述三个专业各有优势，都是适合走向人工智能领域发展的良好专业之一。
学习人工智能深度学习技术的必备基础有哪些？
首先肯定是数学知识众所周知，深度学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域。对于零基础小白，想往深度学习发展，要掌握哪些数学知识呢？首先是线性代数。在神经网络中大量的计算都是矩阵乘法，这就需要用到线性代数的知识了。计算向量的余弦相似度也要用到内积运算，矩阵的各种分解办法也出现在主成分分析和奇异值分解中。
其次是概率论与统计学。广义的说，机器学习的核心是统计推断，机器学习的巨头不少都是统计学大师，如迈克尔乔丹，杨乐坤，辛顿等，另外机器学习中大量用到贝叶斯公式，隐马尔科夫模型等等。再次就是微积分。这是机器学习中的核心知识之一，无论是梯度下降法中的求梯度还是反向传播中的误差传递的推导都需要用到微积分。其次就是python基础深度学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能，从Web搜索到社会网络内容过滤，再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。
并且它越来越多地出现在消费品中，比如相机和智能手机。深度学习正在取得重大进展，有望成为计算机视觉语音分析和许多其他领域内机器学习的主要形式。深度学习本质上是深层的Python人工神经网络，它不是一项孤立的技术，而是数学统计机器学习计算机科学和人工神经网络等多个领域的综合。想做好深度学习开发，在编程方面除了掌握python自身语法外，还应该着重掌握下面这些库pandas超级excel，表格式操作数据，数据清洗和预处理的强大工具。
Numpy数值计算库，快捷又没必要。Matplotlib模仿MATLAB的数据可视化工具。Scikit-learn封装了一个超级好的机器学习库，一些简单的算法应该不会太好用。Ipython笔记本数据科学家和算法工程师的笔记本。深度学习看似很难，掌握正确的学习方法后很容易上手。
