2020-07-28 10:59发布
一、首先是对人工智能有极大的兴趣；
选择自己感兴趣的，这样你才有可能坚持到最后。其实这和学习是一样的道理，有很多同学，在学习的过程中，总去模仿别人的学习方法，强迫自己接受，记住，每个人都有适合自己的学习模式和习惯。只有找到合适的，才能支撑你走到最后。
二、学习人工智能专业，首先要求具有非常好的数理功底，有一定的计算机基础，学习人工智能会更容易。具体来说：（1）是编程基础、数据结构算法好，（2）是高数基础，比如概率论、线性代数、微积分、几何、优化理论等；如果你不具备这些基础，但是满足条件一，仍有希望做人工智能。
三、最好有相应的小环境，不管是业余的，还是工作团队或网络小组。满足这样的条件，基本上可以去学人工智能，另外还要有坚强的毅力，良好的自制力。这一点其实很重要，前面都是知识可以去弥补，但是没有毅力没有自制力，很容易半途而废。
想从事和人工智能相关的工作，大学可以选什么专业呢？AI相关的职业可以简单介绍一下吗？
人工智能是一门交叉学科，数学理论和计算机技术是其重要的组成部分。该领域的研究主要包括图像识别、语言识别、专家系统、自然语言处理和机器人科学等。当前，中国的AI市场主要分为以下几个领域：
1)基础服务如数据源和计算平台
2)硬件产品如工业机器人和服务机器人
3)智能服务如智能客服和商业智能
4)技术能力如图像识别和机器学习
目前大学和人工智能有关的专业，大致有些：
数据科学与大数据技术
计算机科学
软件工程
应用数学
智能科学与技术等
想做工程开发类，可以选计算机方向。例如：计算机科学，软件工程等专业。目前，最对口AI方向的专业是计算机科学。AI工作不仅需要非常扎实和广泛的数学基础，同时也要求具备很高的实操能力。
想做学术研究类，可以选统计学及数学计算方向。比如线性代数，微积分，概率统计、数值计算等，人工智能对数学功底的要求是比较高，目前人工智能的实践主要由于机器学习的发展，理论基础涵盖统计学，概率论，逼近论，凸优化等多门理论，机器学习在本质上是数学计算。
这里顺带提一下大数据、人工智能、云计算三者关系，简单说：云计算是大数据的基础，大数据又是人工智能的基础。
一些职业简介
1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。
2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。
3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持。
4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。
5、AI硬件专家。AI领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建AI硬件(如GPU芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。
很多初学者，对【大数据以及人工智能】的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。
选对培训机构比较重要，还有就是选择的时候看一下自己适合哪种风格的讲课方式，这个也很重要。因为现在5G时代来临，人工智能绝对是一个发展的大趋势，如果你自己空余时间又比较多的话，其实可以报一个辅导班，学习学习一些基本的东西，毕竟多学点总是没有坏处...
深度学习是近几年人工智能领域的主要研究方向。深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络（Deep Neural Network，DNN）和采用大量样本数据作为输入，人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型，该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。...
AI深度学习课程是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术，主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。学完可以从事深度学习工程师、机器学习工程师、人工智能工程师、高级算法工程师、高级算法工...
算法，数据相关的适合做人工智能
人工智能取代的行业，一定有如下几个特征：1、大量重复型。2、逻辑性比较强。3、数据库依赖型。像司机，咨询，教育，医生，会计，律师助理，工程师，码农等，都是容易被取代的行业。当然，这都是强人工智能以后会发生的事，现在还是弱人工智能的时代，想进入...
如果你是自己学着玩，提升自己的话，高中毕业都可以。如果是冲着AI算法岗或者科研一席之地，至少211硕士。具体可以亲身体验一下今年算法岗秋招。
可以，未来的人工智能发展深度学习必然是现在大型机器生产科研必备的，证书的话某个培训好像有这个中科院的证书，具体你去百度吧
我觉得就是人工智能的课程，现在家具都是智能家居了。这一块发展一定很好
对于sgd算法而言，batch size太大太小都不好，太小的话训练不稳定，计算效率低；太大的话收敛速度慢，需要仔细调节一下。以2的倍数调节，例如32,64,128等
在terminal中输入$wolf@wolf:~/Downloads/gitclonehttps://github.com/Tencent/ncnn cd切换到NCNN目录***这步很重要，这时候需要修改ncnn的root目录下的CMakeLists.txt文件，需要将倒数几行的add_subdirectory(examples)，取消注释，这样就是默认编译example...
人工智能的话其实到现在来说已经慢慢趋于成熟，学的话首先是一线城市，学出来好就业，还有就是薪资也高
画个train and test error VS 训练数据量(training set size) 的learningcurve应该会更加直观了。可以找个简单的数据集，比如说handwritten digits或者什么的，分别用神经网络和决策树或者knn做出这个learningcurve。你会看到如果用一个决策树去解决这个问题...
共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于...
最多设置5个标签!
{var%20f='http://v.t.sina.com.cn/share/share.php?appkey=1515056452',u=z||d.location,p=['&url=',e(u),'&title=',e(t||d.title),'&source=',e(r),'&sourceUrl=',e(l),'&content=',c||'gb2312','&pic=',e(p||'')].join('');function%20a(){if(!window.open([f,p].join(''),'mb',['toolbar=0,status=0,resizable=1,width=440,height=430,left=',(s.width-440)/2,',top=',(s.height-430)/2].join('')))u.href=[f,p].join('');};if(/Firefox/.test(navigator.userAgent))setTimeout(a,0);else%20a();})(screen,document,encodeURIComponent,'','','/static/images/logo.png', '推荐 1234 的问题《什么人适合学习人工智能专业？》','http://www.shouhuola.com/q-25363.html','页面编码gb2312|utf-8默认gb2312'));){kind=link}
一、首先是对人工智能有极大的兴趣；
选择自己感兴趣的，这样你才有可能坚持到最后。其实这和学习是一样的道理，有很多同学，在学习的过程中，总去模仿别人的学习方法，强迫自己接受，记住，每个人都有适合自己的学习模式和习惯。只有找到合适的，才能支撑你走到最后。
二、学习人工智能专业，首先要求具有非常好的数理功底，有一定的计算机基础，学习人工智能会更容易。具体来说：（1）是编程基础、数据结构算法好，（2）是高数基础，比如概率论、线性代数、微积分、几何、优化理论等；如果你不具备这些基础，但是满足条件一，仍有希望做人工智能。
三、最好有相应的小环境，不管是业余的，还是工作团队或网络小组。满足这样的条件，基本上可以去学人工智能，另外还要有坚强的毅力，良好的自制力。这一点其实很重要，前面都是知识可以去弥补，但是没有毅力没有自制力，很容易半途而废。
想从事和人工智能相关的工作，大学可以选什么专业呢？AI相关的职业可以简单介绍一下吗？
人工智能是一门交叉学科，数学理论和计算机技术是其重要的组成部分。该领域的研究主要包括图像识别、语言识别、专家系统、自然语言处理和机器人科学等。当前，中国的AI市场主要分为以下几个领域：
1)基础服务如数据源和计算平台
2)硬件产品如工业机器人和服务机器人
3)智能服务如智能客服和商业智能
4)技术能力如图像识别和机器学习
目前大学和人工智能有关的专业，大致有些：
数据科学与大数据技术
计算机科学
软件工程
应用数学
智能科学与技术等
想做工程开发类，可以选计算机方向。例如：计算机科学，软件工程等专业。目前，最对口AI方向的专业是计算机科学。AI工作不仅需要非常扎实和广泛的数学基础，同时也要求具备很高的实操能力。
想做学术研究类，可以选统计学及数学计算方向。比如线性代数，微积分，概率统计、数值计算等，人工智能对数学功底的要求是比较高，目前人工智能的实践主要由于机器学习的发展，理论基础涵盖统计学，概率论，逼近论，凸优化等多门理论，机器学习在本质上是数学计算。
这里顺带提一下大数据、人工智能、云计算三者关系，简单说：云计算是大数据的基础，大数据又是人工智能的基础。
一些职业简介
1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。
2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。
3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持。
4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。
5、AI硬件专家。AI领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建AI硬件(如GPU芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。
很多初学者，对【大数据以及人工智能】的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。
相关问题推荐
选对培训机构比较重要，还有就是选择的时候看一下自己适合哪种风格的讲课方式，这个也很重要。因为现在5G时代来临，人工智能绝对是一个发展的大趋势，如果你自己空余时间又比较多的话，其实可以报一个辅导班，学习学习一些基本的东西，毕竟多学点总是没有坏处...
深度学习是近几年人工智能领域的主要研究方向。深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络（Deep Neural Network，DNN）和采用大量样本数据作为输入，人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型，该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。...
AI深度学习课程是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术，主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。学完可以从事深度学习工程师、机器学习工程师、人工智能工程师、高级算法工程师、高级算法工...
算法，数据相关的适合做人工智能
人工智能取代的行业，一定有如下几个特征：1、大量重复型。2、逻辑性比较强。3、数据库依赖型。像司机，咨询，教育，医生，会计，律师助理，工程师，码农等，都是容易被取代的行业。当然，这都是强人工智能以后会发生的事，现在还是弱人工智能的时代，想进入...
如果你是自己学着玩，提升自己的话，高中毕业都可以。如果是冲着AI算法岗或者科研一席之地，至少211硕士。具体可以亲身体验一下今年算法岗秋招。
可以，未来的人工智能发展深度学习必然是现在大型机器生产科研必备的，证书的话某个培训好像有这个中科院的证书，具体你去百度吧
我觉得就是人工智能的课程，现在家具都是智能家居了。这一块发展一定很好
对于sgd算法而言，batch size太大太小都不好，太小的话训练不稳定，计算效率低；太大的话收敛速度慢，需要仔细调节一下。以2的倍数调节，例如32,64,128等
在terminal中输入$wolf@wolf:~/Downloads/gitclonehttps://github.com/Tencent/ncnn cd切换到NCNN目录***这步很重要，这时候需要修改ncnn的root目录下的CMakeLists.txt文件，需要将倒数几行的add_subdirectory(examples)，取消注释，这样就是默认编译example...
人工智能的话其实到现在来说已经慢慢趋于成熟，学的话首先是一线城市，学出来好就业，还有就是薪资也高
画个train and test error VS 训练数据量(training set size) 的learningcurve应该会更加直观了。可以找个简单的数据集，比如说handwritten digits或者什么的，分别用神经网络和决策树或者knn做出这个learningcurve。你会看到如果用一个决策树去解决这个问题...
共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于...