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如何尝试新的人工智能技术-如何尝试新的人工智能技术应用
C0f3d30c8时间2024-12-08 12:34:58分类AI技术浏览68
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于如何尝试新的人工智能技术的问题，于是小编就整理了4个相关介绍如何尝试新的人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。
人工智能在技术方面怎么改进？
第一：对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一，这些具体的要求不仅涉及到数据的获取，还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展，未来场景建设会得到一定程度的改善。
第二：技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件，实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展，所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善，所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下，有很多AI产品依然存在较大的缺陷，不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。
第三：对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发（编程），这个过程往往需要使用者有一定的技术积累，这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因，尤其是对于广大的中小企业用户来说，搭建一个技术团队往往并不现实。
人工智能技术发展研究重点趋势？
信息环境与数据基础变革，海量图像、语音等模态数据不断出现，计算能力不断提高。
算力、数据和算法是新一代人工智能发展的“三驾马车”，智能芯片、开源平台、通用智能和智能认知是未来人工智能技术四***展趋势，而产业将呈现智能服务线下线上无缝结合、智能化应用从单一到复杂、智能应用范围扩展到传统行业的趋势。
零基础，转行人工智能行得通吗？该怎么做？
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[_a***_]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，未来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！
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，javaScrp,WEB前后端~~~~具体看视频分享：
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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j***a语言，同时会Python或其他编程语言更佳
2.有大数据方面基础，掌握hadoop或spark框架
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)
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
0基础转什么都是可行的
因为不管什么技术，什么行业
都是从0开始的
区别在于，需要实际经验的比例不同
可以先网上找找***先看看，能不能理解
可以理解的话在报培训班之类的
重点在于自己努力才能成功
想要从事人工智能工作，需要掌握哪些技术与知识？怎么去学习？
机电程控和光电程控专业技术，要学习它，最好学到半自动化止步为佳。也就是离人既死状态。因为人工智能越是发展到最后，就越不可控。这是因为我们人类掌握的科技应用是残缺不全的。它缺了一个“我”字。因为所有自动化领域在设计过程中都单纯的追求如何“轻盈快准”达成目标为主造成的。忽视了其它一些看似无关紧要，甚至一些毫无关联的因素造成的不可控。因为看似毫无关联的，甚至于一些风马牛不相及的事物，最终走向其实是想关联的。尤其是进行到“自我治愈，自我升级，自我生存”等自我控制阶段里，在设计中根本就看不到“我”这个字的痕迹。如不加限制的话，在某种程度上可以说是超出了“人机平衡”的管控范围。所以，人工智能最好是发展到“恰到好处”的“1，2，3，4，5”态即可。“6，7，8，9”态的发展程度则要慎重进行。因里面的不确定因素一级比一级高而多，人有想不到的太多了。一个操作不当就非常容易造成“六六粉，敌敌畏”那样的后果。这就是“我”这个字的重要性质。如果人们在设计过程中能完美的融入“我”这个字的话。人工智能的发展还是光明的。当然了这是一个理想状态。完美智能，难，不是一般的难，那是相当的难！
这个问题我是这样认为的，我国的人工智能一定要走在世界先进前例现在世界各国都在起步阶段我们现在条件很好有钱有实力过个若干年我们人工智能技术达到世界第一或第二，首先我们要有自己的团队以科学家为带头组成超强的集体团队大量召募海外高科技尖端人才引进外国技术，以基础理论为起点研究打下良好的基本功，不能全部照搬外国技术以我们为中心坚韧不拔毅力自力更生，难苦奋斗契而不舍一步一个脚印研究开发创新，我们相信中国人有才智聪明不久将来人工智能技术世界第一。
时下最有前途的，最受欢迎的，薪水最高的工作就是与人工智能相关的了，所以很多年轻人都想学习技术成就辉煌人生，往人工智能方面发展，但人工智能范围太广了，可以分为很多类，建议你先搞清楚你适合人工智能下面的哪个行业。
人工智能家族谱
最火的就是机器人啦，在教育，医疗，家居生活，服务行业占比很大；然后就是智能出行，比方说无人驾驶技术，还有汽车上的各种智能硬件，现在还有智能自行车呢；在建筑工程上还有智能操作设备，机器人画图，机器人搬运等，最后就是智能家居了，与我们生活最为密切。像我们使用的电动牙刷，扫地机器人，升降晾衣架，AI音箱，电动拖把，智能吸尘器，洗碗机，剃须刀，美容仪等都属于智能家居。搞清楚这些，然后弄清楚人工智能产品的上下游，选好方向，你在这个行业能更快的发展起来。
你需要学习的知识重点是计算机科学与技术，掌握至少一种编程语言，常用的编程语言有j***a，c语言，c++，Python，PHP。
除了语言，软硬件知识，高等数学，离散数学，概率论数理统计等数学知识也非常重要，数据是人工智能的基础，AI技术，AR技术，VR技术等都离不开数据。想在人工智能方面深造的话，建议从上大学开始，很多高校也开设了人工智能行业的相关专业，高考的时候报考即可学习了。要是你没有学历就算自学，一般科技公司很难录用你的，即使是报了外面的培训班学习，那也只是皮毛。
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要想从事人工智能工作，需要掌握哪些技术与知识，怎么去学习？
感谢邀请：从问题看有三个层面，一、工作选择，二、具体的条件，三、怎么去学习。
要从事人工智能工作，首先要知道人工智能并非一个人能完成的工作，
严格的说，人工智能己超出，由计算机与机械自动化范围，它是目所指的AI技术，既人工智能机器，
可独立完成某些技术，代替人类工作的智能机械，间称人工智能，它是一个非常宠大的系统工程，并非一个人能独立完成的工作，看似简单的智能机器，
它包括了众多学科及复杂的技术支持，在这里只能简单的概述一下，它包括机械、传动、力学、光学、传感、化学、当然最离不开的就是电子学了。
二、要从事人工智能行业，只能基础学起，需要很长时间和众多学科的宗合积累，能耐的住失败和寂寞！
到此，以上就是小编对于如何尝试新的人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于如何尝试新的人工智能技术的4点解答对大家有用。
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