人工智能与数据挖掘是掌握未来核心技能的关键领域。人工智能涉及机器学习、自然语言处理等，而数据挖掘则聚焦于从大量数据中提取有价值的信息。两者结合，能让我们更好地理解和利用数据，推动科技发展。学习这些知识，将有助于我们在未来竞争中占据优势。
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随着互联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展，数据挖掘已经成为当今时代的热门领域，人工智能与数据挖掘作为两个相互关联、相互促进的重要学科，在各个行业都发挥着举足轻重的作用，本文将为您详细解析人工智能与数据挖掘学什么，帮助您掌握未来核心技能。
人工智能与数据挖掘学什么
1、数据挖掘基础
数据挖掘是一门涉及统计学、计算机科学、数学等多个学科的综合性技术，学习数据挖掘，首先要掌握以下基础知识：
（1）统计学：了解概率论、数理统计、多元统计分析等基本概念和方法。
（2）数据库：掌握关系型数据库和NoSQL数据库的基本原理，学会使用SQL语言进行数据查询。
（3）数据预处理：了解数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化等预处理方法。
（4）数据可视化：掌握数据可视化工具，如Python的Matplotlib、Seaborn等，能够将数据以图形化的方式展示出来。
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2、人工智能基础
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在使计算机具有智能行为，学习人工智能，需要掌握以下基础知识：
（1）机器学习：了解监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念和方法。
（2）深度学习：掌握神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型。
（3）自然语言处理：了解词性标注、分词、词嵌入、序列标注等自然语言处理技术。
（4）计算机视觉：掌握图像处理、目标检测、图像分类等计算机视觉技术。
3、数据挖掘与人工智能应用
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（1）推荐系统：利用数据挖掘和人工智能技术，实现个性化推荐，如电影推荐、商品推荐等。
（2）文本挖掘：通过自然语言处理技术，对文本数据进行挖掘，提取有价值的信息。
（3）图像识别：利用计算机视觉技术，实现图像的自动识别和分类。
（4）语音识别：通过语音信号处理和机器学习技术，实现语音识别和语音合成。
（5）金融风控：利用数据挖掘和人工智能技术，对金融风险进行预测和防范。
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