人工智能和软件技术哪个好学?
软件技术好学!因为软件技术的成熟度相对高很多,同时可供学习的领域(包括编程开发,应用维护,系统整合等),以及学习的途径都想当广泛,不论在个人提升或是就业,都比较占优势。
人工智能是一门专业的学科,如果没有经过专业的数学,高阶计算机以及行业方法论的训练,连入门都不容易。
人工智能与软件工程哪个更容易学?
软件工程是比较早就有的专业,比较成熟,大多数院校都有完备的师资力量和实验设施,主要是软件工程管理的理论和软件编程的实践相结合。
人工智能是近几年火起来的新型热门专业,但普通的本科类院校这方面的师资力量和实验设施都还不够成熟,不少学校跟风凑热点申办的专业,人工智能肯定也离不开计算机编程,但是不像软件工程偏向工程管理。
计算机专业哪个专业容易学?
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,算是计算机类学科里比较基础的。
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。
it人工智能好学吗?
不好学,难度肯定高,要求你有创新的思维能力,高数中的微积分、数列等等必须得非常好,软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好,微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好,还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。
不好学
人工智能不好学,而且非常不好学。
但是,如果你只是使用现有的一些AI算法的话,也没有那么难。
先说说基本要求吧:
首先是数学。人工智能的基础是数学,特别是高等数学,需要掌握的知识包括但不限于线性代数、概率论、数理统计等等,这些仅仅是入门的必须数学知识,等入门以后,你会发现更多的其他数学知识。其次是计算机基础知识。比如算法、信息论等,还要掌握至少一门高级语言,目前这个领域python、java比较流行,相关的开源代码和库较多
人工智能好学吗?
人工智能不好学,而且非常不好学。
但是,如果你只是使用现有的一些AI算法的话,也没有那么难。
先说说基本要求吧:
- 首先是数学。人工智能的基础是数学,特别是高等数学,需要掌握的知识包括但不限于线性代数、概率论、数理统计等等,这些仅仅是入门的必须数学知识,等入门以后,你会发现更多的其他数学知识。
- 其次是计算机基础知识。比如算法、信息论等,还要掌握至少一门高级语言,目前这个领域python、java比较流行,相关的开源代码和库较多。入门后你会发现还需要大数据处理相关的基础技能,这样会对你的操作系统技能、数据库处理、集群部署等提出一定的要求,不过也不要怕,这时候一般会有一个团队和你一块做这些。
- 第三就是英语。目前大部分最新的文献资料基本都是英语,中文的也有,但是比较少,而且比国外晚很长时间才有可能出现。
- 最后就是获得基础的大量原始数据。这个在国外可能比较难获取,国内环境宽松,获得的难度好一点,如果不能获得真实的海量数据,你的训练也没有意义,获得的模型也是不准确的。
如果具备了上述4点,就可以比较顺畅的进行人工智能的研究学习了,如果一开始没有找到研究的方向,第四点不具备也没关系,可以先从算法学习等方向入手,以后找到方向了再想办法获得数据。
总的来说,人工智能虽然没有想象的那么神秘,但是真要研究起来也没那么简单,毕竟,这是个从海量数据里寻找规律,找出问题解决模型的一种方式,牵涉的方方面面很多,如果没有很大的毅力,想有大的发现还是比较困难的。
如果只是想将来找份人工智能相关的工作,也不用这么辛苦的研究,把工具学习好,把现有的算法学习好就可以了。
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