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人工智能找准应用场景-人工智能找准应用场景的方法
C0f3d30c8时间2024-08-27 14:59:24分类应用领域浏览113
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能找准应用场景的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能找准应用场景的解答，让我们一起看看吧。
零基础，转行人工智能行得通吗？该怎么做？
作为一个从事了10余年IT工作的老兵，我来回答你的问题
你的问题是零基础要转行IT，还要之间做人工智能方向。不是完全说不可以或是不能达成目标，只是从概论学角度来说非常的困难，因为人工智能方向是目前IT的尖端领域，入门门槛比普通的IT开发职位要求的更高，同时人工智能也有着非常多的细分应用领域，比如无人驾驶，深度学习，图像识别，基因测序，以及用户画像分析等等等等。
需要具备的基础如下：
1.需要熟练掌握java语言，同时会python或其他编程语言更佳
3.有用tensorflow或kreas框架建模经验，
4.熟知各种算法，（需要高等数学知识扎实，希望你还没有把它还给老师）
5.掌握至少一到两门关系型和非关系型数据库
6.有刚才讲的是人工智能细分领域的从业经验
.....(以上略去一千字)
零基础的话，你在计算机语言方面，大体需要学习Python语言，MySql数据库，Django构架，FlaskWeb构架，J***aScrp,WEB前后端~~~~具体看视频分享：
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1、可以，要做好吃苦的准备。学习是个漫长的过程，你上班的话，能否保证一定时间的学习呢，这个是你要问自己的。我也是边工作边学习，不同的是，我工作很清闲，所以我基本可以在上班时间学习。如果你还在上学，恭喜你这是你最好的机会了。
2、该自学还是去培训班？其实你工作之后会发现，很多东西都是要自学的。如果你连自学都没办法自学的话，你又怎么能工作。而且，自学的效率会更高，当然前提是路径不能错。
3、说实话，如果你不是编程出身的，要转行编程其实是比较难的，毕竟人家4年的正统学习不是白学的。但这不意味着就没办法。找准目标，规划好路径，学习最必要的知识，这样就有机会。但是，请做好学完仍找不到工作的心理准备。
4、最理想的自学环境：清晰的学习路径+自学+交流讨论的环境+有人指导
作为一名IT从业者，同时也是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，零基础转行人工智能领域是具有较大困难的，原因在于三方面，其一是人工智能是典型的交叉学科，涉及到数学、计算机、哲学、控制学、神经学和语言学等诸多学科，不仅知识量比较大，学习难度也比较大；其二是学习人工智能需要有一定的实践场景，需要有数据和算力的支撑；其三是人工智能学习方向诸多，不同的方向需要组织不同的知识结构，而且由于人工智能技术体系尚未完善，在没有专业人士的指导下，很难深入。
从目前的教育体系结构来看，当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主，所以普通人要想进入人工智能领域，可以考虑读一个人工智能方向的研究生，这是比较现实的选择。在当前产业互联网的推动下，人工智能方向的创新型人才会有更多的就业机会，而且目前人工智能岗位的岗位附加值也比较高。
随着大型科技公司纷纷开放自己的人工智能平台，当前也可以基于学习这些技术平台的应用来进入人工智能领域，这会在一定程度上降低学习的门槛。通常对于零基础的初学者来说，可以先从编程语言开始学起，然后再进一步学习人工智能平台的相关知识，然后基于人工智能平台来完成行业应用开发。
最后，从目前人工智能技术的行业应用情况来看，计算机视觉技术和自然语言处理技术的应用案例比较多，[_a***_]的发展潜力也相对比较大，所以初学者可以重点考虑学习一下这两个领域的相关技术。
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！
可行！你可以去腾讯，做互动***事业群的老板，但有几个先决条件：
1、你得能够剽窃到好的点子，这取决于你对大数据行业了解情况。
2、你要有能力欺骗你的客户，当然客户是否发现不重要，只要能收到钱就行，收钱之后有机器人去答复了。
3、你得认识马化腾，而且他也得认识你才有机会！
AI是如何应用到地球科学相关领域中？
文/漂流的亚特兰蒂斯
作为地球科学九大分支的大气科学实际上是和AI应用关系最密切的学科之一。AI的本质依赖于算法的支持，通过一系列具有逻辑性的操作来实现某种类似认为干预的活动，目前用的最广泛的就是AI＋大数据实现人力无法完成的数据逻辑内在识别，以充分开发和利用原始数据。
而题主所提到的天气预报则恰恰是符合这种要求。当我们谈论“天气数据”时，我们通常是在处理大数据、大时间和地理跨度的海量信息。
我们都知道这些数据对于预测天气非常有价值，但棘手的是如何弄清楚，并充分利用它们，而同时又不会出现过度解读是其复杂化。这就是AI和机器学习的用武之地，它们对于我们了解天气的方式可能是革命性的。
目前国际通用的8个大气模型和9个区域大气模型，每一个都需要大量的数据来训练；而海量而又实时更新的大气数据正是训练这些模型的最佳方式。而AI机器学习就可以完成这个工作，通过大量数据的不断训练和学习，完全可以达到气象专家预测的结果，甚至会更准确。而且在理想情况下，数据示例越多，获得的输出效果越好。
在天气预报服务行业中，机器学习已开始发挥作用。如StormGeo公司已经开始利用机器学习进行天气预测。
该公司目前正在研发一种系统，通过输入某个地区多年的历史风数据之后，可以计算出该风将产生的破坏程度，并预期未当地带来的损失。
感谢邀请回答
AI可以说是今年来非常热门的一个话题，AI英文翻译过来称为人工智能，目前我们的AI准确来说有学习功能，但是给我们的感觉还是不太“聪明”。下面我从几个方面去解释
1.实质上的AI其实主要是我们的研究人员给输入一套算法，但是这套算法刚开始并不是很成熟的，可能也只会简单的命令，但是我们这里所说的人工智能，其实就是机器适应一个工作环境的过程，举个例子，现在很多公司都推出了智能音箱，但是我们都会发现有些音箱并不“智能”，通过几代升级以后慢慢可以更聪明一些。所以我们不要将AI给升华了，本质上就是适应工作环境，然后通过我们的科研人员不断的去调试，不断的去修复，让机器可以代替我们完成一些工作，但是真正成熟的AI，是要经过多年的积累，学习；才会，越来越聪明，至于目前说的机器可以“自主学习”。个人认为还需要长时间的技术积累！
“云”技术的应用，直接孵化出了让我们可以真真切切体验到的AI。本质上来说云技术和AI是同时产生的，因为云技术是通过收集信息到云端，而AI则需要通过设定的程序去处理这些数据，只不过这个程序不是死的，而是有多指向性！目前已经有应用到我们实际生活中的，比如外卖行业，打车行业，网上购物，天气预测，自动驾驶，智能管家等等一些领域！
3.具体的应用方法，首先通过云数据去收集我们的信息，（这里指的不是个人信息）举个例子，未来购物，可能我们每看一件商品，或者很多次的去看一件商品，云数据会给我们打标签，比如你喜欢黑色的衣服，鞋子，喜欢某一领域的潮玩酷品，前提肯定是已经对这些商品打了标签，然后通过我们去看不同的商品，找出共同的标签，后台就可以去精准的找出我们喜欢的颜色信息，喜欢的款式信息，等等这一系列我们的信息，然后通过大数据分析得出结论，AI会实时接收到这些信息，就会更了解我们。
AI在地球科学中的应用是非常广泛的，英伟达目前也有几个关于这方面的项目，一个是在地球气候气象中，利用AI和DeepLearning（深度学习）的方法对云图进行分析和挖掘它的规律，然后去判断云图的走势，如可能的降水以及其他可能发生的天气变化等；另外一个是在地学的石油勘探，在地下的成像分析、数据的分析等。而这些项目工作目前都只是处于起步阶段，在学术上是非常有前景的，由于目前的AI非常火，因此我们想做出一些好的成果给气候学领域的专家来评审指导。
人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。
人工智能成为了学习的智能工具
人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。
AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。
思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据***集的整理，相当于数据库，所以人工智能会演变为机器为人类提供生活的便利。
人工智能就在我们身边
举个例子，科大讯飞是亚太地区知名的智能语音和人工智能。自成立以来，长期从事语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等核心技术研究并保持了国际前沿技术水平；积极推动人工智能产品研发和行业应用落地，致力让机器“能听会说，能理解会思考”，用人工智能建设美好世界。
科大讯飞持续拓展行业赛道，现已推出覆盖多个行业的智能产品及服务，推动在消费者、智慧教育、智慧城市、智慧司法、智能服务、智能汽车、智慧医疗、运营商等领域的深度应用，TO B+TO C双轮驱动成果显现。
作为家长，都想为孩子提供最好的学习环境和学习条件，我之前一直也为孩子的学习想尽办法，后来有位家长给我介绍了科大讯飞的学习机，孩子的学习兴趣更浓了，成绩[_a1***_]很大，因为科大讯飞学习机具有人工智能的功能，能实时与孩子进行人机交流，里面还有很多同步的学习资料，系统性很强，效果比较好，有兴趣的可以了解一下。
在面对海量地理空间数据时，使用人工智能技术可以拓宽我们对这些数据处理能力，加快数据的处理速度、准确性等。通过智能搜索，可以快速精准的找到我们需要的信息。比如智能周边搜索，当人们走在城市街道的时候，系统可以搜索并显示我们感兴趣的一些旅游景点、饭店、游乐场等信息，再比如非常实用的智能导航。可以这么说人工智能跟大数据技术的结合可以应用于生活中的方方面面，需要数据统计分析的东西都可以运用人工智能来处理庞大的数据得到结论。
学python最重要的是什么？
最重要的是方向，在你python基础语法已经掌握之后，就需要深入了解python都能干些啥，业界大佬们都用python做成了啥，这样才能如你所述，接触到深而广的编程知识。python几个大方向，一个是爬虫，一个是web，一个是机器学习，一个是数据分析。
- 爬虫。python做爬虫，它认第二，没哪个语言敢认第一，绝对的霸主地位。一个scrapy框架就够好好研究一段时间了，找个网站爬一下。
- 机器学习。facebook开发并开源了pytorch，一款python的机器学习库，一款使用gpu优化的深度神经网络，一出现就引起ai界业内轰动，岂有不学的道理。
- 数据分析。脱不开的几个库，numpy的数组结构，pandas的数据分析，matplotlib输出绘图，你可以把一堆无趣的数据创造成一份可视化的报告，在工作中简直有如神器。
找一个自己喜欢的方向持之以恒，回到主题，不如说学python最重要的是兴趣二字！
随着python在国内越来越火，很多人都开始学习她。我的第二编程需要选的就是python。python的方面有很多，要是深入的话，可以从以下几个方面入手。
有很多人认为py太简单,其实不然。入门简单，深入得有深度。
操作系统层
多进程多线程协程，这三个就能好好研究。io同步异步的操作系统知识，py3.7特性，asycio等等。
面向对象
作为高级语言，面向对象各个关键字语法糖作用，以及设计模式。
数据结构算法
自带的数据结构肯定不够，要能自己写出其他的数据结构，向今日头条的公司，算法之类的知识必考。
除了python自己的高级部分，web html css js ***等等都需要了解，对应的web框架flask django都需要了解。
数据分析岗位也可以，学会建模。numpy pandas 绘图库都需要了解下。
作为一名IT领域的科研教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，对于Python的初学者来说，在学习Python的过程中最重要的事情包括三个方面，其一是如何制定一个比较合理的学习***，其二是如何为自己构建起一个比较好的实践场景，其三是如何为自己构建起一个比较好的交流场景。
学习Python的第一步是制定学习***，在制定Python学习***时要考虑到自身的发展规划，其中学习方向是必须要重点考虑的问题。Python语言是一门非常典型的全场景编程语言，能够用于Web、大数据、人工智能、嵌入式等多个开发领域，而不同的领域需要组织不同的知识结构，制定不同的学习方案，所以选择好学习方向是非常重要的。
对于初学者来说，可以先按照Web开发方向来制定学习***，然后再结合自身的实际情况，选择往大数据、人工智能等方向发展。从当前大的技术发展趋势和人才需求趋势来看，可以重点关注一下大数据方向。当前大数据领域正在逐渐释放出更多的开发岗位，岗位附加值也相对比较高。
学习Python语言的过程中，一定要重视为自己营造一个较好的实践场景，通过实践能够推动初学者不断深入学习Python，同时还能够积累大量的实践经验。目前Python语言在行业领域的应用正越来越广泛，职场人应用Python的机会还是比较多的。
最后，学习Python还需要为自己营造一个较好的交流环境，交流对于学习编程语言同样非常重要，通过与Python开发领域的专家进行交流，不仅能够为自己解决很多学习过程中的困难，更能够开阔自己的眼界，从而不断丰富自身的编程思想。
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，都可以私信我！
到此，以上就是小编对于人工智能找准应用场景的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能找准应用场景的3点解答对大家有用。
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