海馬課堂擁有背景匹配的老師，可以幫助留學(xué)生學(xué)好COMP SCI 7059(人工智能)這門課程。由于該課程的作業(yè)對代碼實現(xiàn)能力要求較高，期末考試難度較大，因此有很多非計算機(jī)背景的同學(xué)選擇尋求海馬課堂課程輔導(dǎo)服務(wù)。

一、課程涵蓋內(nèi)容

人工智能課程涵蓋四大主題：搜索(Search)、學(xué)習(xí)(Learning)、不確定性(Uncertainty)和自然語言處理(NLP)。第一部分要求學(xué)生理解并掌握路徑搜索算法，并能夠編寫代碼實現(xiàn)。第二部分介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論和算法，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識，要求學(xué)生掌握這些算法的原理并能實現(xiàn)基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。第三部分主要講解貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫模型等概率論與隨機(jī)過程的知識，不涉及代碼實現(xiàn)。第四部分則介紹自然語言處理相關(guān)的知識。

二、課程輔導(dǎo)要點

1.人工智能基礎(chǔ)理論

在阿德萊德大學(xué)的人工智能課程中，學(xué)生首先會接觸到人工智能的基礎(chǔ)理論。這部分內(nèi)容涵蓋了人工智能的歷史發(fā)展、基本概念、以及主要的研究方向。學(xué)生需要理解人工智能的定義和其在計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的角色，并學(xué)習(xí)基本的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這些基礎(chǔ)理論為后續(xù)復(fù)雜的人工智能技術(shù)和應(yīng)用奠定了堅實的基礎(chǔ)，幫助學(xué)生建立起對整個領(lǐng)域的全局觀念。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心內(nèi)容之一，在阿德萊德大學(xué)的課程中占據(jù)重要位置。學(xué)生將學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理和算法，掌握常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如決策樹、支持向量機(jī)、和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。特別是深度學(xué)習(xí)部分，課程將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)等深度學(xué)習(xí)模型的原理和應(yīng)用。通過這些學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠理解和實現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，并應(yīng)用于實際問題解決。

3.數(shù)據(jù)處理與分析

人工智能離不開數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)處理與分析是課程的另一個關(guān)鍵要點。學(xué)生需要學(xué)習(xí)如何收集、清洗、處理和分析數(shù)據(jù)，以便為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入。課程內(nèi)容包括數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、特征工程、數(shù)據(jù)可視化工具和方法等。掌握這些技能，學(xué)生能夠從原始數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，提升模型的性能和準(zhǔn)確性。

4.編程與算法實現(xiàn)

在人工智能課程中，編程能力至關(guān)重要。學(xué)生將學(xué)習(xí)使用Python等編程語言實現(xiàn)各種人工智能算法。課程中會教授如何使用主流的人工智能框架和庫，如TensorFlow、Keras和PyTorch等，通過這些工具，學(xué)生能夠快速構(gòu)建、訓(xùn)練和部署人工智能模型。此外，課程還會涉及算法優(yōu)化和性能提升技巧，幫助學(xué)生開發(fā)高效、可擴(kuò)展的人工智能應(yīng)用。

海馬課堂專業(yè)課程輔導(dǎo)

1.擁有4000+嚴(yán)選碩博學(xué)霸師資。針對學(xué)生的薄弱科目和學(xué)校教學(xué)進(jìn)度，匹配背景相符的導(dǎo)師。

2.根據(jù)學(xué)生情況進(jìn)行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

3.中英雙語詳細(xì)講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導(dǎo)，輔助學(xué)生掌握全部課程知識，補(bǔ)足短板。