這兩年留學(xué)趨勢(shì)進(jìn)一步火熱，新西蘭也是相對(duì)熱門的留學(xué)目的地，去留學(xué)當(dāng)下熱門專業(yè)包括商科、人工智能等，碩士階段學(xué)習(xí)，留學(xué)新生在全新學(xué)術(shù)環(huán)境下，學(xué)業(yè)想要更好的跟上進(jìn)度，預(yù)習(xí)有必要，這里輔無(wú)憂留學(xué)生課程預(yù)習(xí)給大家解析奧塔哥大學(xué)人工智能碩士主要學(xué)什么？要預(yù)習(xí)哪些知識(shí)？

　　一、奧塔哥大學(xué)人工智能碩士學(xué)習(xí)科目

　　AIML 401 人工智能編程

　　AIML 402型先進(jìn)的人工智能

　　COSC 420系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　DHUM 403型當(dāng)機(jī)器做出決定時(shí)

　　INFO 411機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘

　　COSC 431號(hào)INFO檢索

　　COSC 450系列計(jì)算機(jī)視覺與圖形學(xué)

　　INFO 407基于代理的軟件技術(shù)

　　INFO 424自適應(yīng)商業(yè)智能

　　APPS 596商業(yè)化項(xiàng)目

　　APPS 597監(jiān)督獨(dú)立學(xué)習(xí)

　　APPS 598基于工作場(chǎng)所的項(xiàng)目

　　二、奧塔哥大學(xué)人工智能碩士預(yù)習(xí)建議

　　1.編程基礎(chǔ)

　　編程是人工智能的基本技能，要注意熟練掌握至少一種編程語(yǔ)言，通常推薦Python。Python在AI領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，其豐富的庫(kù)和工具（如NumPy、Pandas、Scikit-Learn）非常適合AI開發(fā)。

　　2.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

　　強(qiáng)大的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是學(xué)習(xí)人工智能的前提。奧塔哥大學(xué)碩士預(yù)習(xí)輔導(dǎo)建議預(yù)習(xí)以下內(nèi)容：

　　線性代數(shù)：矩陣運(yùn)算、特征值與特征向量等。

　　概率與統(tǒng)計(jì)：概率分布、假設(shè)檢驗(yàn)、貝葉斯理論等。

　　微積分：函數(shù)、導(dǎo)數(shù)、積分以及優(yōu)化問(wèn)題。

　　3.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

　　提前了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和算法，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹和支持向量機(jī)（SVM）。可以通過(guò)在線課程和教材進(jìn)行學(xué)習(xí)。

　　4.數(shù)據(jù)處理技能

　　掌握基本的數(shù)據(jù)處理和分析技能，熟悉數(shù)據(jù)預(yù)處理、清洗和可視化的工具和方法。使用Python中的Pandas、Matplotlib和Seaborn庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

　　5.了解深度學(xué)習(xí)

　　新西蘭人工智能課程輔導(dǎo)表示，可以閱讀一些深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)教材，如Ian Goodfellow的《Deep Learning》，了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和常見模型。

　　6.英語(yǔ)閱讀與寫作能力

　　由于大量的AI研究文獻(xiàn)和課程資料是英文的，注意要具備良好的英語(yǔ)閱讀和寫作能力，能夠理解技術(shù)文檔和學(xué)術(shù)論文，并撰寫研究報(bào)告。

　　奧塔哥大學(xué)人工智能碩士主要學(xué)什么？要預(yù)習(xí)哪些知識(shí)？上述給大家介紹了該學(xué)位項(xiàng)目的學(xué)習(xí)課程，和一些預(yù)習(xí)建議，如果預(yù)習(xí)沒(méi)有方向，或者想要更具預(yù)習(xí)效率，更建議大家尋求專業(yè)的奧塔哥大學(xué)人工智能輔導(dǎo)幫助，比如輔無(wú)憂，具體輔導(dǎo)詳情歡迎直接聯(lián)系輔無(wú)憂客服了解。