人工智能大一課程的難點

　　首先，AI課程涉及線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、微積分等數(shù)學(xué)概念，很多同學(xué)在高中階段接觸較少，導(dǎo)致聽課時難以理解推導(dǎo)過程。

　　其次，Python、Java、C++等編程語言是AI學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，如果編程能力不強(qiáng)，那么完成機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練等作業(yè)將非常困難。

　　最后，AI課程不僅僅是學(xué)習(xí)算法，還要求理解深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容，并能在項目中靈活應(yīng)用，這同樣是大一同學(xué)的難關(guān)之一。
 

　　跟不上課程進(jìn)度，應(yīng)該怎么補救?

　　許多留學(xué)生由于課業(yè)繁重、語言障礙、自學(xué)能力不足，在前幾周落下課程，期末復(fù)習(xí)時才發(fā)現(xiàn)自己知識漏洞太多，難以補救。尤其是AI涉及大量編程和數(shù)學(xué)推導(dǎo)，突擊學(xué)習(xí)難度極大，最終容易掛科。

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