哪个学校有与人工智能相关的文科专业?
感谢邀请
首先很遗憾的告诉你文科专业跟人工智能没有关系,跟人工智能比较相关的学科包括数学、计算机、电子信息技术、自动化。就像语文跟数学是两个平行世界的学科一样,文科跟人工智能也不可能有交集的。
每一个人文学科都有上千年的历史,技术的发展在它们面前都是过眼云烟。不可能因为某个技术很热是未来的趋势,所有人都去研究那项技术,计算机刚出现的时候没有发生这样的情况,人工智能发展也不会出现这样的情况。
一个科技企业,总会需要各种各样的人才,不光需要研发人员,还有管理人员,人力资源人员,会计,运维人员,市场人员等等,共同维护一个公司的运营。
这里的关系跟你理解的研究人工智能是两个概念。因为技术的发展会极大的改变生活,例如一个会计在电脑没出现前他就依靠算盘或者计算器进行记账,算账,当计算机出现了会计要学会用计算机和相应的软件,但他并不需要知道计算机怎么运作,程序是怎么编写的。例如历史学者在电脑出现之前只能一本一本书的看,依靠博闻强识进行积累,而进入计算机时代,所有的资料都可以从数据库搜索,各种民科都可以在自媒体时代发声,发表个人观点。所以进入智能时代,我们更重要的是跟上潮流知道如何利用技术为自己的专业和行业服务。
阿尔法狗横空出世掀起了人工智能的热潮,它最一开始的出现是人类一千多年智慧的结晶,但是如何教会它还是需要专业的围棋职业选手。人工智能跟所有学科结合时都要跟相关学科的知识进行碰撞,自然要有相关的专业人士进行指导。
例如已经比较成熟的智能翻译技术,通过大量人类翻译的数据,进行深度学习训练,训练的结果要有专业的评判标准,也要有语言学作为基础,所以专业的翻译家是需要的。这项技术最终会走向何处,也许真的就取代了翻译这个职业。
云计算,大数据,人工智能,到底是什么意思?云计算是计算什么东西?大数据是什么数据?
1、什么是云计算?
云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务),这些资源能够快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务商进行很少的交互。
2、什么是大数据?
大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业,那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上来看,大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临,大数据的关注度也越来越高,分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
3、什么是人工智能?
人工智能英文缩写为AI,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。人工智能是计算机科学的一个分枝,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟,人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
通过上述观点我们可以简单的得出一个结论:物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理,然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。
就是弄虚做假时可全景图像化了。
美国科幻片都用大数据云计算机构出太空及大域市.大地景物场面的。
人工智能是程式固定后输入电脑,由电脑按程序操控机械机器,从事相关劳做工作,不再用人操作机械机器了。
这都由计算机编程的电脑进行的。
这意味着人类又一次大分化:
1.计算机设计及制出人。
2.程序编码人。
3.修护编码与计算机人。
4.机械机器功能发掘或创新与制造维修人。
无此四项技术的人全被淘汰。
近几年关于人工智能的讨论好像突然爆发了一样,人工智能、云计算、大数据频频出现在我们的眼前。但是,究竟这些词语代表着什么,相信很多人都云里雾里。
通俗一点讲,人工智能就是利用计算机技术将“机器”智能化,给它赋予一定程度的人类的功能,而云计算和大数据则是达成这种目的的重要,甚至是不可或缺的条件。
人工智能即Artificial Intelligence,我们常见的AI也就是人工智能的英文缩写。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。机器学习是人工智能的重要内容,人工智能对“经验”的依赖性很强,当数据积累到相当的程度才能使“学习”达到理想的效果。原理框架理解起来非常简单,机器通过大量的学习使自己形成惯性(不是常规意义上死板的惯性),然后做出人类想要的智能行为,这其中的关键在于摸清机器学习的逻辑以及运用到的辅助素材。
如今各种设备的互通互连而产生的数据量的增长以及促使日常生活数字化的高级传感器的使用的增长,为人工智能的发展提供了庞大的数据基础。而云计算则给这些庞大的数据赋予了能量和意义,他可以将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
作为大数据行业的从业者简单的说一下自己的见解
云计算:主要是一种共享理念,任何个人或者企业都可以通过租用的方式来获得强大运算能力
大数据:随着科技的发展人们日常生活过程中就会产生大量的数据,例如每天使用的网络都会把你的各种数据进行记录,随着数据的越来越多传统的数据库已经不能满足了,所以大数据技术应运而生,我们通常所说的数据一般指的是结构化的数据(文本数据),然而随着信息的多样化的发展,出现了很多非结构化的数据(音频,视频,网页等)。大数据系统既可以解决结构化数据又可以解决非结构化数据。
人工智能:简的说人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作,人工智能发展较早,20世纪60年代就已经出现,早期的人工智能我们称之为‘符号主义人工智能’,就是代码程序的控制机器去做的每一个步骤。而现在在的人工智能完全颠覆了以前的理论,主要有机器学习,深度学习,自然语言处理,图像识别等,以前的人工智能是,人们输入问题——机器通过程序——最后输出答案,而现在的人工智能则是人们同时输入问题和答案——机器自己学——最后输出规则,就是说通过输入让机器自己知道怎么解决问题。这就需要大量的输入数据学习和训练机器。所以人工智能需要大数据的支撑。
知道的有限望大家指正
上高职院校学大数据及人工智能学得好吗?
这两个专业是这两年比较时髦的专业。高职院校更侧重职业教育,不是学术研究,也不是侧重技术开发。大数据挖掘算法和实现不是高职院校强调的,但数据获取与整理可以是职业院校侧重的技能。人工智能也是如此,控制模型与硬件及编程实现分别需要较高的理论功底和技术实现能力,这是算法研究与职业院校职业技能学习最大区别。
简单一点回答:学不好,给你一个建议,可以学习计算机相关:比如计算机应用技术,软件技术,计算机网络技术等等。但是不建议学大数据人工智能。
现在搜索大数据、人工智能广告铺天盖地,都说人才紧缺、快速成才之类的。但是大数据和人工智能真的了解吗?
引用一下网上资料:
“大数据”的核心是数据挖掘,“人工智能专业”最终是制造机器人。你想想,这两专业在专业,甚至在本科根本学不到实际工作。毕业后能工作吗。
这两个专业都要考研的,真正实际工作都是在研究生工作中学习到的。而大专或者职高毕业能考研吗?
最终结论:不建议学习,学什么,前面已经提到,这里就不再提及。
以上是我个人了解情况,有什么问题可以在下面评论区讨论。
谢谢邀请!
这是一个非常好的问题,作为一名教育工作者,我来回答一下。
首先,大数据及人工智能领域对于人才的需求是具有多样性的,既需要具有创新能力的研发型人才,也需要具有实践能力的应用型人才和技能型人才,而且在大数据和人工智能技术落地应用的初期,还需要大量高端应用型人才,所以当前的教育体系为了适应行业领域对于人才的各种需求,在研究生教育、本科教育和职业教育等领域,都分别开设了大数据和人工智能专业方向,以培养不同层次的人才。
对于一部分学生来说,选择在高职院校学习大数据和人工智能技术也是不错的选择,未来的就业空间也是比较大的。在高职院校学习大数据和人工智能技术,应该重点关注自身实践能力的提升,这对于未来的就业会有非常直接的影响。
以大数据领域为例,当前大数据领域的岗位主要集中在大数据开发、大数据分析和大数据运维三大类岗位上,其中大数据运维就比较适合高职院校学生来学习,一方面大数据运维类岗位的数量比较多,人才需求的潜力也比较大,另一方面大数据运维类知识也相对容易学习,对于基础学科(数学)的要求也相对比较低。
从教育领域的资源整合情况来看,无论是政策面,还是行业需求面,当前以高职教育为代表的职业教育正在受到越来越多的关注,更多的教育资源也会向高职教育领域倾斜,所以未来高职教育的人才培养能力也会逐渐提升,也会为学生提供更好的学习体验。从这个角度来看,在高职院校选择大数据和人工智能专业方向也是完全可以的。
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!
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