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苏州大学人工智能学什么的
1、苏州大学人工智能主要学习机器学习&深度学习、智能感知与认知、自然语言处理、大数据智能分析等新一代人工智能学科方向。具体学习内容：机器学习&深度学习：这是人工智能领域的核心技术之一，学生将学习如何设计和训练模型，使其能够从数据中自动学习和改进，以完成特定的任务。
2、苏州大学于2019年新增人工智能专业，2020年开始招生，人才培养在计算机科学与技术学院，学制四年，授予工学学士学位。苏州大学早在2017年就成立了人工智能研究院，开始进行学科建设等多方面探索，2018年组建人工智能实验班培养创新人才。
3、总体而言，苏州大学的人工智能专业不仅注重理论知识的学习，还非常注重实践应用和创新思维的培养，为学生未来的职业发展奠定了坚实的基础。
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1、学习与复现现有的经典项目 GitHub开源项目：通过学习和参与GitHub上的AI相关开源项目，积累经验和提高技能。预训练模型和工具库：使用Hugging Face Transformers等库，快速复现各种项目和论文。Kaggle竞赛：参加Kaggle上的数据科学和机器学习竞赛，锻炼实战能力。
2、《机器学习（西瓜书）》：周志华老师的经典之作，讲述了机器学习核心数学理论与模型推导全过程。《统计学习方法》：李航老师的著作，同样非常经典，适合夯实机器学习理论基础。深度学习 深度学习是机器学习的一个分支，近年来在AI领域取得了巨大的成功。
3、Python是AI领域最常用的编程语言之一。初学者应从Python的基础语法开始，包括变量、数据类型、控制结构（如循环和条件语句）、函数等。掌握这些基础后，进一步学习Python的高级特性，如面向对象编程、异常处理、文件操作等。网络资源推荐：黑马Python教程，建议从P116开始学习，该教程详细讲解了Python基础。
4、常用机器学习工具（如scikit-learn）推荐资源：《Python机器学习》（作者：Sebastian Raschka）、《机器学习实战》（作者：Peter Harrington）深度学习基础（5天）学习目标：了解深度学习原理，掌握神经网络的基本结构与训练方法。
5、Metacademy：这是一个知识的“包管理器”，你可以使用这个工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。Kaggle：这是一个机器学习平台，你可以在这里找到各种数据集和竞赛，通过实践来提升自己的机器学习技能。
情感分析什么技术
情感分析主要运用自然语言处理和机器学习技术。自然语言处理技术帮助机器理解和分析人类语言。在情感分析中，NLP技术用于识别文本中的情感词汇、短语和句子结构，从而判断作者的情感倾向。机器学习技术则通过训练大量带有情感标签的数据集，使模型能够自动识别和分类文本中的情感。
情感分析的基本概念是：一种自然语言处理技术，用于识别和分类文本中的情感倾向，即判断文本所表达的情感是正面、负面还是中立。情感分析的应用场景非常广泛。首先，在社交媒体监控中，情感分析可以帮助企业实时了解消费者对其产品或服务的态度。
总之，细粒度情感分析涉及多方面的技术，包括深度学习、注意力机制、语义分析和文本表示等。通过结合这些技术，可以实现对文本中包含的多种情感进行准确分析。实践过程中，可以参考现有的代码资源和工作，以快速提高分析能力。
情感分析通常利用自然语言处理技术，对大量的文本数据进行挖掘，以识别出其中表达的情感倾向，如正面、负面或中性。这种分析在商业智能、舆情监控、产品反馈等多个领域都有广泛应用。例如，商家可以通过对消费者评论的情感分析，了解产品的市场反响和消费者态度，从而及时调整营销策略或改进产品。
情感分析，这个技术通过计算机处理文本数据，解析出其中的情绪、观点和倾向，其应用场景广泛，如舆情管理、商业决策和精准营销等。尤其在股市预测和选举预测中，情感分析起着关键作用。早期的研究主要依靠有监督和无监督方法，如SVM和基于词典的情感分析。深度学习在情感分析领域的兴起，让其成为研究热点。
大数据情感分析是指利用大数据技术和自然语言处理技术，对海量的文本数据进行分析和挖掘，从中提取出文本中所包含的情感信息，情感分析的主要目的是通过计算机技术和语言学知识，帮助人们更好地理解和分析大量的文本数据，并从中挖掘出有用的信息。
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