学计算机人工智能技术-学计算机人工智能技术有前途吗

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学计算机人工智能技术的问题，于是小编就整理了3个相关介绍学计算机人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 计算机类哪个专业容易学？
2. 人工智能专业用什么笔记本好？
3. 一个对人工智能毫无了解的计算机应用专业人士，自学人工智能的话，可行吗？

计算机类哪个专业容易学？

我是计算机专业的，我觉得计算机科学与技术比较好学，这是跟其他计算机类的专业比，算是计算机类比如软件工程就比较难，有一定工作经验学软件工程会得心应手一些，网络工程也是这样。

人工智能，大数据，云计算，相关的就更难了，需要你有一定的天赋，刻苦钻研的精神，读到研究生专业，你的价值会成倍放大。因为这方面人才咱们国家还是比较缺的。

人工智能专业用什么笔记本好？

人工智能专业使用笔记本推荐AI笔记本电脑，具有15.6英寸超宽***屏幕、防眩光宽视角HDMI输出4K和16:9 NVIDIA GeForce RTX2070 8G GDDR6。

它还有一个32GB DDR4 2400MHz的SSD，带有2个插槽，最大内存为32GB。这款AI笔记本电脑配有多个thunderbolt USB端口，带有i9处理器，时钟频率高达4.8GHz。该设计不太令人印象深刻，但对于处理人工智能和人工智能模型的专业人员来说，其质量更高。

轻薄本即可。

人工智能对电脑配置要求还是比较高的，考虑到应该是处于学习应用阶段，一般需要八代酷睿I5或三代锐龙R5以上处理器、16G以上内存、GTX1060以上独立显卡。目前桌面显卡价格还处在高位，是用台式主机还是用笔记本、用什么样的配置还需要根据实际预算进行选择。

一个对人工智能毫无了解的计算机应用专业人士，自学人工智能的话，可行吗？

如果想深入学习，需要复习一下数学，包括高等数学，概率统计，线性代数，其中线性代数需要比本科稍微深一点，要涉及一些矩阵的微积分，用来推导模型极值的表达式，概率方面主要是几个基本的分布和他们的共轭分布，正态分布，二项分布之类的，性质要比较熟，因为模式识别与一般的经典程序的差别在于，模式识别中通常认为样本数据的概率密度才是数据本体，比如一个有高斯噪声的正弦信号，经典程序通常认为正弦波是本体，高斯噪声是叠加在信号上的随机噪声，但模式识别中刚好相反，我们通常认为高斯噪声的分布是本体，带杂波的信号实际上是整个噪声在波动，简单点说，经典程序这样表达y=sinθ+et，et代表噪声。模式识别这样表达y=N(sinθ, β^-1)。如上，金典程序通常认为输出应该是一个具体的值，而模式识别则认为输出应该是一个概率分布，事实上不只是输出，输入，似然甚至期望方差都是概率分布，在顺序学习中后验概率会被当成下一次运算的先验导入。

至于编程语言之类的不用太在意，基本上只要是有实数加减乘除幂运算三角函数的都可以，最好有完善图形库的，有的时候需要粗略看一下运行效果，其实我觉得js就行了，只要你确信你推倒出来的公式可以达到预期效果，用别的语言很快就能弄出来。

学啥都要一步一个脚印 如果你连基本的高等数学都不懂 不懂微积分 不通高等代数 你学人工智能也学不会。就像天龙八部里面 那些高深莫测的武功 一般人练习只会走火入魔。同理，不扎实的高等数学去玩人工智能只会让你怀疑人生。

人工智能还是偏向技术驱动的领域，无论从事开发还是产品，关键看两点，第一：良好的数学基础，人工智能技术语音识别、图像识别、自然语言处理等都是建立在深度学习的基础之上的，而深度学习依赖的算法模型以神经网络为主，如果没有良好的数学基础，基本上就是一脑袋浆糊；第二：代码基础，自己动手调试程序，是学习一切以技术为主的领域最好和最快的途径。正在整理相关的内容，写了系列博文，可以关注一下：

21天实战人工智能系列：人工智能产品经理最佳实践（2）

到此，以上就是小编对于学计算机人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于学计算机人工智能技术的3点解答对大家有用。

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