应用统计人工智能技术基础-应用统计人工智能技术基础课后答案

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于应用统计人工智能技术基础的问题，于是小编就整理了5个相关介绍应用统计人工智能技术基础的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能和统计学哪个好？
2. 人工智能大数据研究生就业前景？
3. 人工智能与大数据就是统计学对吗？
4. 按照人工智能的什么分类可以分为有限性智能递归性智能统计性智能和实践性智能等？
5. 如果在物联网、大数据、信息安全、人工智能、通信工程中选择一个专业，应该怎么选？

人工智能和统计学哪个好？

人工智能更有前途。

因为现在是科技和互联网主宰的时代，人工智能又是未来的一个新新行业，那么对于人工智能方面的人才需求量就比较大，从事的工作岗位也比较多，而且可以进入一般的企业里面工作，而统计学是属于一个普通的专业，毕业以后需要在高等院校或者企业才有工作的机会。

人工智能大数据研究生就业前景？

当前整个IT行业对于大数据和云计算人才的需求量还是比较大的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。

目前人工智能大数据和云计算在技术体系上已经趋于成熟，正处在落地应用的初期阶段，相对于大数据来说，云计算技术的落地应用有很大的发展空间。

人工智能与大数据就是统计学对吗？

人工智能与大数据并不完全相同，它们是不同的概念。人工智能可以理解为让计算机系统具有智能，它具有识别、理解、学习和自我改变等能力，它可以模仿人类在某个任务上的行为，有效代替或补充人类的工作。而大数据则是指结构化、非结构化或半结构化的海量数据。

大数据分析可以通过收集真实世界中可以检索和分析的数据，准确地描述和预测***和模式。大数据可以为人工智能提供使用的数据，从而准确地识别及预测***。因此，人工智能和大数据都涉及数据分析，但它们不是统计学

人工智能与大数据不是统计学。

因为人工智能和大数据是属于计算机专业领域的，而统计学是属于数学专业类的，他们学习的课程不相同，毕业以后的工作也是不一样的，前者主要是做一些研发之类的工作程序的编程，而后者主要是做一些统计之类的工作。

按照人工智能的什么分类可以分为有限性智能递归性智能统计性智能和实践性智能等？

1.从发展程度角度，人工智能可划分为弱人工智能、强人工智能与超强人工智能。

目前，人工智能处于弱人工智能阶段，AI并不具备类似人类思考与联想的能力。未来，人工智能可能发展到强人工智能与超强人工智能阶段，这个阶段的AI将具备类似人类思考与联想的能力，可以在更多领域代替人类完成工作。

2.从产业角度，人工智能可划分为基础层、技术层与应用层。

基础层可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容;算力层面包括AI芯片和AI计算架构;数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。

如果在物联网、大数据、信息[_a***_]、人工智能、通信工程中选择一个专业，应该怎么选？

前四个属于四不像的网红概念，就像飘在空中的气球🎈，食之无味弃之可惜，信息安全那个飘的略微低一些，还算接一点地气。

这些基本都属于计算机专业分化出来，用来吸引眼球的，与其学那些，不如直接学计算机专业。

仅供参考。

人工智能不建议，行业风险大，很容易失业，不过少数的研究机构能进去的话还是不错的。国内做人工智能的基本都是应用的，底层的很少。大数据还可以，不过国内做大数据的基本都是做平台的。物联网和安全有很大前景，目前这两个方面都有成功的商业模式。

首答。

我的理解，这几个专业，在社会实际应用中，是不属于一个层级的概念。物联网是一个产业概念，大数据是一个大块的技术领域，信息安全、人工智能、通信工程是属于更细分了的应用层面的方向。

具体来说：

物联网是当前很火的一个概念，尤其是随着5G的成熟和应用，以后会是一个很大市场的产业。既然是一个产业，那就意味着他有很广泛的范围，里面会细分出很多应用领域，会有不同的技术方向。比如，物联网通信离不开通信工程，传感数据的***集、应用离不开大数据技术，联网设备智能化离不开人工智能，整个数据流转环节又离不开信息安全。

大数据技术，其实是一整套针对目前各行业应用产生的日益庞大的数据，从数据产生、获取、存储、分析、挖掘出价值乃至应用的过程中，所需要的知识、技术、技能的合集。从这里面应该获取的，是技术、是工具。而这些东西要产生价值，则需要结合到各自的业务领域上去。

人工智能前几年非常火，但是概念火不等于在实际行业应用中发挥了很大的价值。有很多应用场景中，经常出现尴尬的情况，就是花了很大代价通过各种机器学习算法最后跑出来的效果还不如一个业务经验丰富的人员用简单的统计分析算出来的效果好。所以，人工智能目前是在降温的，或者说回归理性，这其实是好事。个人觉得，人工智能的核心是数学，数学功底不好，谨慎考虑。

信息安全，在大数据时代，哪都有他，哪都离不开他。但各行各业中讨厌他的人应该多过喜欢他的人，因为没有他不安全，有了它就麻烦，各种限制各种不方便。如果要接触信息安全行业，尤其是要学的好，则最重要的是兴趣。信息安全的涉及面十分广泛，各种数学、密码学、操作系统知识，编程技术乃至社会工程学都要接触。如果没有浓厚的兴趣做支撑，是没有足够的动力钻进去的。

通信工程则是老牌了，这几年不太火但底子仍在。是否选择这个，我觉得看个人兴趣或者家庭人脉吧。

综合来说，这几个里面来说，如果明确知道自己喜欢什么，想学什么，兴趣所在，那就选择哪个（好像知道了也就不用问了）。反之，如果不太清楚自己的方向或者目标的，建议优先考虑大数据，这块行业技术最开放，行业不限制，最适合边走边看边考虑。

选专业还是主要看自己兴趣和行业前景。有兴趣你会学得轻松，学得主动，你看到过打着，骂着，拖着，拽着要孩子去打游戏的家长吗？不都是要他学习时才有这种场景。说前景当然指的是可预见的未来情况。否则，除非你毅力强能坚持，不然难以学透些东西。

你说的这些专业在本科阶段学的内容绝大多数是一样的，我孩子就是某校还是A+的通信专业，不过传统通信市场需求式微，他们同学中有一半多在研究生阶段都转向计算机，数据分析，人工智能等方向，随着各高校大量这些相关专业的膨胀，几年后相关行业人才过度竞争，薪水下行是大概率***，据前两天和他聊相关话题，他们实验室有的计算机视觉组的学长，去应聘或者内推，难度已经很大，薪水也和预期相去甚远。当然，你要是真牛X,比如ACM能进WF,仍然会是香饽饽，轻松50k起步，所以，首先，让自己足够优秀，比如先定一个小目标，达到郑宇那样的水平，，，

作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，从当前IT行业的发展趋势和社会发展趋势来看，物联网、大数据、信息安全和人工智能这几个专业都是不错的选择，考生可以根据自身的知识结构、能力特点和兴趣爱好来选择具体的专业方向。

如果自身的数学基础比较好，而且对于数字比较敏感，那么可以重点考虑一下大数据专业。大数据专业是典型的交叉学科，主要涉及到数学、统计学和计算机三大学科，虽然大数据整体的知识量比较大，但是大数据专业未来的就业前景还是比较广阔的，而且由于大数据领域的岗位有较高的附加值，所以大数据相关岗位的薪资待遇也比较高。

如果自身的学习能力比较强，而且学习成绩相对比较好，那么可以重点考虑一下人工智能专业，由于目前只有一小部分高校在本科阶段开设了人工智能专业，而且这些高校大部分都是重点大学，所以竞争压力还是比较大的。人工智能专业未来的就业前景非常广阔，而且人工智能领域的人才需求量也相对比较大，所以人工智能专业也是当前的一个热点专业。

如果自身的动手能力比较强，而且数学和物理基础也比较好，那么可以重点考虑一下物联网专业，在5G通信的推动下，未来物联网专业的就业前景还是非常广阔的。虽然物联网专业并不是一个新开设的专业，但是物联网专业的知识体系目前有了较大的调整，物联网专业的知识量也有了一定程度的提升。

最后，信息安全类专业在大数据、人工智能时代也获得了更多的重视，如果对于编程并不感兴趣，可以重点考虑一下安全类专业。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

到此，以上就是小编对于应用统计人工智能技术基础的问题就介绍到这了，希望介绍关于应用统计人工智能技术基础的5点解答对大家有用。

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