如何从事人工智能行业?人工智能流行的原因?

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  • 刘雨菥的头像
    刘雨菥
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    外行要入人工智能非常困难,但也不是完全不行,地球上没有人学不会的知识。由于人工智能的基础是算法,实现方式是编程,所以必须补足两方面的短板。数学方面:高数 线性代数 概率论与数理分析 这三个搞得定后再搞浅层机器学习,深度神精网络,然后根据具体涉及行业继续深入。编程方面推荐python 和 js 作为语法基础,再弄数据仓库,比如Hadoop spark mongoDB等 必须学会map/reduced 程序编写。达到以上就入门了,培训机构智能对你的编程有点帮助,数学方面就不行了。我是大学毕业14年后重拾数学,我知道这个苦逼的过程。但这也是值得的。至于工作,主要看自己的能力,能力到位了,又有相关工作经验,那就不成问题。
    5年前 0条评论
  • yanlang的头像
    yanlang
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    人工智能涉及领域很广的。像:
    人机对弈:像深蓝、阿尔法狗
    模式识别:指纹识别,人像识别 ,文字识别,图像识别 ,车牌识别
    自动工程:无人车、无人机
    知识工程:云计算、大数据、物联网。以上每一项都能再细分领域,比如商业零售:阿里巴巴,
    每个细分领域要求的科学技术有差异,但总的来说它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。从人工智能的概念出发,利用“物联网、大数据”技术与传统产业相结合,提供新的解决方案。就是对的方向。
    6年前 0条评论
  • 小鱼儿的头像
    小鱼儿
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    你是说入职?还是这个时代怎么过渡到人工智能?

    入职的话,人工智能行业,门槛高却又广,行业需求大。

    只要你有技术能力基础,即凭借自身青年时期的努力跨过了这个技术门槛。

    那就好说了,创新思维是绝对的优势。

    人工智能,互联网这类新时代行业,最看中的就是大胆创新的思维,

    不知道谁说过,世界就是需要一些怪人带着我们前进的。

    当然,这类也是要跟各发达国家(指的是此行业的技术发达国家)交流合作。

    所以英语交流也是必不可少的。需要熟练掌握英语,这个也是加分项。

    计算机的熟练掌握也不用说了,很重要。

    7年前 0条评论
  • 孙鹏的头像
    孙鹏
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    要进入人工智能行业,首先要有一定的数学功底,因为人工智能不同于app开发,网页开发、游戏开发等传统的互联网职位,每天查看api调用函数或者是美化界面。

    1. 人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的,当今人工智能所使用的方法,最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。后来随着计算机性能的提高,计算机工作者,统计学家,开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。逐步发展成为现在的人工智能局面。

    2. 现在属于人工智能行业发展初期,各种可用的api函数都比较少,所以自己编写算法是必须要会的。对于要深入掌握人工智能知识的工程人员来说,数学是绕不开的坎。

    3. 人工智能是一个很大的概念,现在很多的公司所谓的AI应用还是停留在比较初级的阶段,进行一些信息(数据)的分类,筛选,模式识别之类,许多语言都有成型的代码包,开源代码之类,用起来并没有太大的技术含量,要想达到实际的应用效果,更多的是需要大数据的支持,不断在算法上进行优化。

    4. 现在比较火的一些智能设备,智能家居,我并不觉得算是人工智能,更多的是各类传感器加上程序规则的应用,可能这类行业会更贴近生活更有市场一些吧,前景倒是非常看好的。不过和做软件一样,并不是技术有多牛就一定能做出好的软件产品,一定要深入了解用户需求,注重用户体验,以你的背景来说,我觉得可能往这个方向发展会有更好的效果。

    7年前 0条评论
  • 米米妈的头像
    米米妈
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    是否刚上大一,可以通过班导师先去交流一下,在学校里肯定是有老师在带领着一些竞赛。因为是刚开始,需要打下基础,所以通过这些竞赛先去了解控制的一些程序语言编写。在此基础上,只有你对一些基础性的控制问题有了了解,才能去进一步学习人工智能。因为说白了,就是人通过程序去控制机器进行逻辑判断。一般带这些竞赛的老师,在你和他们交流后,他们都会给你一些未来的学习上的建议。
    注意,想要做人工智能,你的程序语言必须要过关,其次就是你的逻辑思维能力。这些需要不断的积累学习。一半做人工智能,控制专业相关的知识是必不可少的
    7年前 0条评论
  • 北风的头像
    北风
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    1、海量的数据。这基本是千万以上的数据,所以当你听很多人说大数据(有一万个样本),都是没有用的,千万级别的数据。
    2、这时候还需要顶尖的科学家,不是一个程序员、工程师就可以做的。
    3、要有非常清晰领域的边界,因为人工智能只能懂一件事情,让它跨领域是做不到的。就像现在我跟你说“中午我不想吃汉堡”,你们都能听懂,但是如果你跟一个人工智能这样跳跃领域去讲,它是搞不懂的。
    4、要有非常好的标注,比如你用百度时候每一次的点击,去淘宝时每一次的购买,你在滴滴每次成功的搭上车,都是告诉系统我成功了。当你每次在百度没有点击,在淘宝没有购买,在滴滴没有打上车,也是告诉系统这是一个标注。没有标注的数据,意义是不大的。
    5、用这么大的数据,要有非常多的计算量,这时候人工智能才可以形成。
    可能很多人说,人工智能是什么机器人、无人驾驶,这个好长远啊。其实不是的,你每次在用百度、淘宝、滴滴的时候,它背后都是一个人工智能的引擎。
    8年前 0条评论
  • 张艳的头像
    张艳
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机 理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介.虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可 能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大. 1955年末,Newell和Simon做了一个名为”逻辑专家”(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人 认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题.”逻辑专家”对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论.他请他们到 Vermont参加 ” Dartmouth人工智能夏季研究会”.从那时起,这个领域被命名为 “人工智能”.虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础.
    14年前 0条评论
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