西电人工智能研究生课程

1，数学:这是人工智能考研最基础的部分，重点是线性代数、概率统计、离散数学、数值计算等方面的知识。

2.数据结构与算法:这部分考查计算机科学与技术的基本内容，包括排序算法、图论算法、动态规划等。

3.机器学习:这是人工智能考研的核心部分，包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。

4.自然语言处理:包括语言学基础、文本分类、词性标注、命名实体识别、情感分析等。

5.计算机视觉:包括图像处理、目标识别、图像分类、人脸识别、视频理解等。

6.深度学习:包括神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、深度学习算法及其应用。