人工智能应用经验-人工智能应用经验总结
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能应用经验的问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用经验的解答,让我们一起看看吧。
人工智能属于经验人士吗?
人工智能不属于经验人土。人工智能是一种智能科枝,现在人工智能机很多,人工智能机须要人操作,但是人不会操作,会损坏机器,有时还会伤到人,有时还会带来安全险。人工智能机需要有技术有经验的人士来操作。有枝术有经验的人很里重要。
java程序员可以转换到人工智能领域吗?
谢邀!
AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习。曾经,符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键,而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说,学习AI主要的是学习机器学习。
我们推荐机器学习路线是这样的,如下图:
机器学习路线图
这个学习路线是这样设计的:首先了解这个领域,建立起全面的视野,培养起充足的兴趣,然后开始学习机器学习的基础,这里选择一门由浅入深的课程来学习,课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后,对机器学习已经有了充足的了解,可以用机器学习来解决一个实际的问题。这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后,可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择,深度学习或者继续机器学习。
深度学习是目前最火热的机器学习方向,其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样,因此可以单独学习。除了深度学习以外,机器学习还包括统计学习,集成学习等实用方法。如果条件足够,可以同时学习两者,一些规律对两者是共通的。学习完后,你已经具备了较强的知识储备,可以进入较难的实战。这时候有两个选择,工业界的可以选择看开源项目,以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文,为解决问题而想***文。无论哪者,都需要知识过硬,以及较强的编码能力,因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后,可以说是踏入AI领域的门了。
坦白的说,普通程序员转机器学习并不是一件轻松的事情。机器学习却需要截然不同的思维模式。“机器学习模型不是静态代码——你需要不断为其提供数据。”正如谷歌大脑项目(Brain Residency)负责人罗伯森说,“我们一直在不停地更新模型,而且还要不断学习,增加更多数据,调整预测方式。它就像是一个有生命的东西,这是一种截然不同的开发模式。”
人工智能领域是未来主要的发展方向之一,目前很多J***a程序员也都有着手学习python知识,这个确实是个不错的选择,而且未来人工智能方向发展前景还是不错的,不论是就业情况还是薪资待遇都比较可观!
目前整个人工智能领域的人才缺口还是比较大的,而且由于人工智能领域的人才培养周期比较长,所以人才缺口将持续较长一段时间,这为J***a程序员转换到人工智能领域提供了机会,而且目前行业内确实有不少J***a程序员正在进行转换。
J***a程序员转换到人工智能领域需要做好以下几个方面的准备:
第一:补齐基础学科知识。人工智能领域的研发需要具备扎实的数学基础,不论是计算机视觉、自然语言处理还是机器学习,都需要有具备较强的算法设计和实现能力。所以就要求J***a程序员(应用级开发)要补齐数学方面的短板,如果要想在人工智能领域走得更远,一定要重视数学基础。
第二:语言的转换。目前在人工智能领域,Python、R和Go语言的应用比较[_a***_],尤其是Python语言,所以目前不少J***a程序员也在逐渐开始转换。我在早期从事机器学习实现的时候也在使用J***a语言,后来转换到Python语言之后,确实在开发效率方面有所提升。
第三:具有一定的研发环境。人工智能领域的研发目前依然处在探索阶段,行业内有大量的课题需要攻克,尤其在落地应用方面还需要产业领域的专家参与,所以从事人工智能研发一定要有一个较好的研发环境
需要考虑:
1、转人工智能开发之后,薪资可以提高多少?
2、这样的薪资可以拿多久?
3、未来十年,人工智能会不会飞速发展?
4、自己的学习能力,能否熟练掌握人工智能开发?
5、自己的数学功底,可以把人工智能学到多深
考虑了这几个问题,然后再决定要不要转
首先你需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析
其次需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累;
然后,需要掌握至少一门编程语言,毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少;
人工智能一般要到研究生才会去学,本科也就是蜻蜓点水看看而已,毕竟需要的基础课过于庞大。
本科生从事J***a开发,想转大数据或者人工智能,要怎么做?
你好,我也是从事j***a开发的,刚好我也想转大数据和人工智能,我这里有一些我积累的东西,咱们交流一下。
去年我公司安排我去某大数据学院进行深造,期间除了有固定的课程以外,还有一些业界的从业都来开展实战分享,大体情况是这样的。
1、基础知识部分
基础知识包括Excel数据分析基础,
数据统计学(主要是数学模型,如贝叶斯),
Linux操作系统(必须熟练,后面的hadoop等都是安装在linux上的)。
Mysql数据库(尤其是sql语句要熟练,后面hive中有80%是可以使用的)
2、语言部分
Python基础(这个不用说,强大的运算库和成熟模型,开发人工智能和机器学习必备),
Scala编程基础(学习spark时会用到),
回想Android开发的历程,从很火到普及到降温。培训机构和大学开设了Android课程,输送了大量Android开发,选择j***aee的人少了,慢慢的j***aee的薪资也上来了,Android开发的薪资降了,而j***aee在高薪领域人数比Android开发要多很多。算法和人工智能,它的使用前提是建立在大量数据基础上的。如果数据不够,再好的算法也训练不出好的模型来。在数据这块就pass掉了很中小企业,那就业率就降低了。所以,如果转算法和人工智能。我觉得楼主要考虑:
1、就业城市。三四线城市基本不建议转了,几年内,哪怕5G普及了也没有几家企业需求,就业率是要考虑的。
2、自己数学好不好,算法学起来是兴奋还是痛苦,易懂还是难懂。
3、英语好不好。
4、对新技术是主动学习还是排斥。楼主可以去看下招聘要求,搞算法人工智能的人还要求会大数据,j***a,Python,R等等。掌握的技术不比j***a少。
5、对技术是否会深入研究。与其与人抢大数据,算法,人工智能的饭碗,还不如深耕自己熟悉的j***a领域。***如转换,5年后,题主顶多是大数据,算法,人工智能的中级水平。***如没转行,深耕自己熟悉的j***a领域,5年后,楼主绝对是j***a领域的资深专家,架构师了,薪资不低,竞争力大,转管理也是水到渠成。
最后:
一家公司可能需要20个j***aee的开发,但可能只需要3个Android开发就够了。
一家公司可能需要20个j***aee的开发,但可能只需要1个大数据算法人工智能的就够了。
到此,以上就是小编对于人工智能应用经验的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能应用经验的3点解答对大家有用。
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