什么人不適合學(xué)人工智能

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于什么人不適合學(xué)人工智能的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能適合什么人群學(xué)習(xí)？

• 2、學(xué)習(xí)人工智能有什么要求嗎？

• 3、人工智能是個(gè)什么專(zhuān)業(yè)嗎？可以去學(xué)習(xí)嗎？

• 4、人工智能有什么缺陷

一、人工智能適合什么人群學(xué)習(xí)？

針對(duì)本科生人群：

在就業(yè)時(shí)，人工智能其實(shí)是個(gè)很不錯(cuò)的發(fā)展領(lǐng)域，是目前國(guó)家大力支持的熱門(mén)行業(yè)，尤其是近幾年，國(guó)家以及各個(gè)省份出臺(tái)了一系列的支持政策，比如《關(guān)于促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的指導(dǎo)意見(jiàn)》、《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能》等，進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，未來(lái)的發(fā)展還是很可期的。

在考人工智能方向的研究生或者公務(wù)員時(shí)，如果你對(duì)人工智能方向的前沿技術(shù)很是了解，很容易在復(fù)試過(guò)程中脫穎而出，并且較好的人工智能院校會(huì)有關(guān)于專(zhuān)業(yè)技術(shù)知識(shí)的相關(guān)復(fù)試，學(xué)習(xí)了深度學(xué)習(xí)這種人工智能熱門(mén)技術(shù)也是一大助力

針對(duì)研究生人群：

在就業(yè)時(shí)，人工智能同樣是一個(gè)值得選擇的行業(yè)，2020年企業(yè)對(duì)應(yīng)屆生的招聘需求規(guī)模同比下降22%，但是人工智能這樣的戰(zhàn)略新興行業(yè)的應(yīng)屆生崗位需求卻有所增長(zhǎng)，面向應(yīng)屆生的崗位規(guī)模較去年同期普遍有1-5個(gè)百分點(diǎn)的提高，應(yīng)屆生崗位占比也高于全行業(yè)均值。崗位需求大，研究生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壓力也會(huì)更小。

如果想繼續(xù)在人工智能領(lǐng)域深造，讀博最重要的一項(xiàng)技能是讀Paper寫(xiě)文章，這里面比較重要的一個(gè)環(huán)節(jié)就是復(fù)現(xiàn)論文中的一些方法，很多方法都是在基礎(chǔ)方法上的改進(jìn)或變種。深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域常見(jiàn)的模型方法和技術(shù)框架，不僅能快速?gòu)?fù)現(xiàn)相關(guān)論文，還能幫助自己論文方法提供技術(shù)支撐。

針對(duì)高校講師人群：

近幾年，國(guó)家很重視人工智能領(lǐng)域人才的培養(yǎng)，包括建設(shè)人工智能相關(guān)學(xué)科、促進(jìn)人工智能領(lǐng)域本科生、研究生的培養(yǎng)，但是目前除小部分頂尖高校師資力量較雄厚外，更多高校老師在該領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)還是比較薄弱的，還需要進(jìn)一步去提升，去接觸學(xué)習(xí)人工智能?chē)?guó)家甚至國(guó)際前沿技術(shù)還是很有必要的。

針對(duì)在職人群：

如果你是對(duì)人工智能領(lǐng)域感興趣的IT領(lǐng)域從業(yè)者或是人工智能領(lǐng)域的初級(jí)從業(yè)者，了解當(dāng)前人工智能領(lǐng)域最熱門(mén)的技術(shù)深度學(xué)習(xí)，用于助力自己的職業(yè)進(jìn)階，并且還能和人工智能領(lǐng)域前沿專(zhuān)家有一對(duì)一交流的機(jī)會(huì)，想必也是想要了解甚至學(xué)習(xí)的吧。

二、學(xué)習(xí)人工智能有什么要求嗎？

人工智能是一個(gè)包含很多學(xué)科的交叉學(xué)科，你需要了解計(jì)算機(jī)的知識(shí)、信息論、控制論、圖論、心理學(xué)、生物學(xué)、熱力學(xué)，要有一定的哲學(xué)基礎(chǔ)，有科學(xué)方法論作保障。人工智能學(xué)習(xí)路線(xiàn)最新版本在此奉上：

首先你需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線(xiàn)性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析；

其次需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法；

當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；

算法很多需要時(shí)間的積累。

然后，需要掌握至少一門(mén)編程語(yǔ)言，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件，一些電類(lèi)基礎(chǔ)課必不可少；

人工智能一般要到研究生才會(huì)去學(xué)，本科也就是蜻蜓點(diǎn)水看看而已，畢竟需要的基礎(chǔ)課過(guò)于龐大。

剛才提到的這些學(xué)科的每一門(mén)都是博大精深的，但同時(shí)很多事物都是相通的，你學(xué)了很多知識(shí)有了一定的基礎(chǔ)的時(shí)候再看相關(guān)知識(shí)就會(huì)觸類(lèi)旁通，很容易。在這中間關(guān)鍵是要有自己的思考，不能人云亦云。畢竟，人工智能是一個(gè)正在發(fā)展并具有無(wú)窮挑戰(zhàn)和樂(lè)趣的學(xué)科。

人工智能的首選語(yǔ)言是Python，因此大家一定要學(xué)好Python語(yǔ)言。人工智能學(xué)習(xí)的重點(diǎn)是機(jī)器學(xué)習(xí)：

1、斯坦福大學(xué)公開(kāi)課 ：機(jī)器學(xué)習(xí)課程

2、數(shù)據(jù)分析競(jìng)賽kaggle

3、Deep learning-author Joshua Bengio

機(jī)器學(xué)習(xí)書(shū)單python實(shí)戰(zhàn)編程

1、Python for Data Analysis

2、SciPy and NumPy

3、Machine Learning for Hackers

4、Machine Learning in Action

三、人工智能是個(gè)什么專(zhuān)業(yè)嗎？可以去學(xué)習(xí)嗎？

屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一類(lèi)，它專(zhuān)門(mén)研究和開(kāi)發(fā)將人類(lèi)的思維模式以及行動(dòng)方式匯聚到機(jī)器上面，從而實(shí)現(xiàn)人工智能；我們常見(jiàn)的人工智能并不是指人的智力能力，而是說(shuō)一個(gè)匯聚了人工智能的東西能夠像人一樣去思考，甚至還有可能超過(guò)人類(lèi)的智能，它們的工作方式是能做出與人類(lèi)相似的反應(yīng)，甚至可以用于工業(yè)制造，以及家庭生活。

現(xiàn)在比較火的就是機(jī)器人相關(guān)行業(yè)

影響較大的行業(yè)包含：制造、家居、金融、零售、交通、安防、醫(yī)療、教育、物流等

這里有人工智能專(zhuān)業(yè)

四、人工智能有什么缺陷

第一脆弱性。人工智能系統(tǒng)還無(wú)法超出場(chǎng)景或語(yǔ)境理解行為，雖然在下棋或游戲等有固定規(guī)則的范圍內(nèi)不會(huì)暴露出這一弱點(diǎn)，但是一旦場(chǎng)景發(fā)生變化或這種變化超出一定范圍，人工智能可能就立刻無(wú)法“思考”。

第二、不可預(yù)測(cè)性。用戶(hù)無(wú)法預(yù)測(cè)人工智能會(huì)做出何種決策，這既是一種優(yōu)勢(shì)，也會(huì)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)橄到y(tǒng)可能會(huì)做出不符合設(shè)計(jì)者初衷的決策。

第三、安全問(wèn)題和漏洞。機(jī)器會(huì)重結(jié)果而輕過(guò)程，它只會(huì)通過(guò)找到系統(tǒng)漏洞，實(shí)現(xiàn)字面意義上的目標(biāo)，但其采用的方法不一定是設(shè)計(jì)者的初衷。例如，網(wǎng)站會(huì)推薦一些

擴(kuò)展資料：

當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，人類(lèi)開(kāi)始真正有了一個(gè)可以模擬人類(lèi)思維的工具，在以后的歲月中，無(wú)數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著。如今人工智能已經(jīng)不再是幾個(gè)科學(xué)家的專(zhuān)利了，全世界幾乎所有大學(xué)的計(jì)算機(jī)系都有人在研究這門(mén)學(xué)科，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門(mén)課程，在大家不懈的努力下，如今計(jì)算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了。

例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)（DEEP BLUE）計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或許不會(huì)注意到，在一些地方計(jì)算機(jī)幫助人進(jìn)行其它原來(lái)只屬于人類(lèi)的工作，計(jì)算機(jī)以它的高速和準(zhǔn)確為人類(lèi)發(fā)揮著它的作用。

人工智能始終是計(jì)算機(jī)科學(xué)的前沿學(xué)科，計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言和其它計(jì)算機(jī)軟件都因?yàn)橛辛巳斯ぶ悄艿倪M(jìn)展而得以存在。

以上就是關(guān)于什么人不適合學(xué)人工智能相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún)，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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