学ai零基础怎样学？
1. 学习基本数学和编程知识。AI技术基于数学和编程，因此您需要对这些方面有一定的了解，如线性代数、微积分、概率论、统计学和编程语言如Python等。
2. 学习AI基本原理和算法。当您对数学和编程有一定了解之后，可以开始学习AI的基本原理和算法，包括机器学习、深度学习、神经网络等等。
3. 练习实际项目。最后需要做的是练习实际项目，从实践中获得经验。可以通过参加在线课程、阅读教科书和博客、加入AI社区、参与竞赛等等来练习实践项目。练习可以通过使用开源工具、库和数据集来完成。
以下是几个学习AI的***和平台：
学习 AI 零基础，可以遵循以下步骤：
1. 建立基础数学和编程知识：AI 技术需要一定的数学和编程基础。建议学习线性代数、概率论、统计学、微积分等数学知识，以及 Python、java、C++等编程语言。
2. 了解机器学习和深度学习：机器学习是 AI 的核心技术之一，了解其基本原理、常见算法（如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等）以及应用场景。深度学习是机器学习的一个分支，主要使用神经网络模型处理和学习复杂的数据表示。
3. 学习主流 AI 框架和工具：掌握一些主流的 AI 框架，如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，有助于更快地搭建和训练 AI 模型。此外，学习如何使用相关工具和库，如 OpenCV、NLTK、spaCy 等，进行数据处理、分析和可视化。
4. 实践项目：通过实际项目应用，将所学知识付诸实践。可以从简单的项目开始，如图像识别、文本分类等，逐步提高难度，锻炼自己的 AI 技能。
5. 参加在线课程和讲座：许多机构和平台提供 AI 相关的在线课程，如 Coursera、Udacity、edX 等。选择适合自己的课程，可以系统地学习 AI 知识，并获得认证证书。
6. 阅读书籍和论文：阅读一些经典的书籍和最新的论文，了解 AI 领域的的发展趋势和研究成果。如《深度学习》、《人工智能：一种现代方法》等。
7. 加入社群和论坛：参与 AI 相关的社群和论坛，与其他学习者和专家交流心得，提高自己的认知水平。关注行业动态，了解 AI 在各领域的应用和发展前景。
8. 持续学习和进步：AI 是一个不断发展的领域，需要不断学习新知识、新技术。通过以上途径，逐步提高自己的 AI 技能，为从事 AI 领域的工作做好准备。
总之，学习 AI 需要耐心、毅力和实践。从基础开始，逐步深入，多动手实践，积累经验，相信你会成为一名优秀的 AI 工程师。
数据科学与大数据技术专业怎么学？
1、主干基础课
公共基础课：包括中国近现代史纲要、思想道德与法治、马克思主义基本原理、***思想和中国特色社会主义理论体系概论、形势与政策、学术英语与科技交流、C++程序设计基础、军事理论、工程制图、微积分、线性代数与解析几何、概率论与数理统计、复变函数、大学物理、大学物理实验、人文科学领域、社会科学领域、科学技术领域等；
专业基础课：工程导论、大数据导论、数据结构、离散数学、高级语言程序设计、计算机网络、计算机安全与数据安全、计算机组成与体系结构、操作系统、数据库系统、计算机与软件工程概论、数据挖掘、算法设计与分析、大数据平台构架与技术、云计算与大数据平台、神经网络与深度学习；
选修课：程序设计课程模块（Python语言程序设计，Java程序设计，并行程序设计与分布式计算）、数据平台课程模块（计算机安全与数据安全，数据挖掘，大数据平台构架与技术）、智能计算课程模块（机器学习，算法设计与分析，人工智能，数值计算原理与方法，自然语言处理，神经网络与深度学习，计算机视觉）、数据应用课程模块（大数据应用案例与实践，IT商业模式与[_a***_]，数字孪生技术）。
2、集中实践教学环节
