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1 # 自以為神人的鳥人
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2 # IT人劉俊明
程式語言是從事人工智慧的基礎之一,而Java和Python是比較常見的程式語言,在人工智慧領域也有廣泛的應用,所以掌握Java和Python是可以從事人工智慧研發的。
除了程式語言之外,做人工智慧領域的研發還需要具備以下幾個方面的知識結構:
第一:瞭解人工智慧的基礎知識。人工智慧的基礎知識包括六大部分,分別是人工智慧概念,包括人工智慧現狀、概念、Agent的結構;問題求解,包括搜尋求解、對抗搜尋、約束滿足問題;推理與規劃,包括邏輯Agent、一階邏輯及推理、經典規劃、知識表示;不確定知識推理,包括不確定性的量化、機率推理、制定簡單決策、制定複雜決策;學習,包括樣例學習、學習中的知識、學習機率模型、強化學習;感知與行動,包括自然語言處理、感知、機器人學。看一個實時學習的描述過程:
第二:瞭解人工智慧的主要研究方向。人工智慧目前的研究方向集中在六個方面,分別是自然語言處理、機器學習、知識表示、自動推理、計算機視覺和機器人學。通常情況下,在瞭解了人工智慧的基礎概念之後,往往需要給自己制定一個主攻方向,目前機器學習(深度學習)就是一個不錯的選擇。看一個組合學習的提升方法:
第三:數學基礎。人工智慧是一個典型的多學科交叉領域,這諸多的學科中,數學的地位非常重要,可以說數學是進行人工智慧研發的核心基礎。人工智慧的諸多研發中幾乎都離不開數學知識,各種演算法的設計是解決各種問題的基礎,而程式語言的作用往往就是一個實現演算法的工具。
人工智慧的學習需要一個系統的過程,目前人工智慧的研究依然處在初級階段,整個人工智慧領域有大量的課題等待突破,所以人工智慧領域的發展機會也非常多。
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3 # 小七讀書漲知識
首先,我對樓下的說的Spark那句表示強烈反對,Spark作為大資料一站式計算框架,原始碼由Scala這門語言編寫,而Scala是基於Jvm(Java)執行的多正規化靜態語言,並不是什麼動態語言……
咱通俗點說,傳統軟體開發(後端)用Java是因為其執行穩定高效,框架成熟等,人工智慧領域喜好python是因為它簡單,它容易學容易寫,且在資料科學這塊上有大量全面的小包工頭(還免費),你在構建你的房子(模型)時,只要有想法(演算法),叫幾個包工頭一搭夥,嗖嗖很快就幹完了。你問Java咋不這麼幹,那是因為你用python多是蓋自己的房子,能住幾天就行了,過兩天可能就推翻重新蓋了。而Java不同,Java一般用於蓋寫字樓,蓋商場,光設計圖紙都幾筐,打地基,挑大樑,防風抗震,消防裝置,逃生通道全都得考慮。請問樓主你願意在3年蓋成的樓裡還是3個月蓋成的樓裡上班呢?
再說回樓主的問題。
程式語言只是工具而已,是IT世界裡構建專案的磚石,跟你能不能從事人工智慧行業沒有必然聯絡。你願意從事,還要去學習這個專業領域的知識,框架,具體研究方向等。這跟你你問,我現在有磚有水泥還會砌牆蓋小樓,我能造個長江大橋嗎,一樣道理。學會這兩門語言,只是站在了了AI世界大門口,怎麼成長還是取經之路。人工智慧既然是時下熱門,高階的領域自然有它的理由,做這行肯定不會像賣白菜一樣容易。
原則上,人工智慧誰都可以入場,但能不能爬上高塔,吃到蛋糕,八仙過海各顯神通吧。
其實樓下的研究生導師和我的回答的一個意思,人家就圖文並茂,可是我卻還看不懂配圖,這就是讀書少和讀書多的差距吧,待我學習一番再來補充。2018-11-11小七說的 -
4 # kellll
作為一名多年從事人工智慧的程式設計師,目前主要的研究領域是目標檢測、OCR、例項分割、人體姿態估計和人臉識別,所以我來回答一下這個問題。
首先,人工智慧是當前計算機行業最高階、待遇最高的崗位,也是未來發展趨勢,計算機出身的研究生基本都選擇這個行業,很多java、web開發、資料開發人員也開始轉行人工智慧,AI未來發展空間巨大,選擇這個行業可以說非常有前途,從這些年發展來看,無論讀研專業選擇、半路轉換人工智慧都能實現薪資的大幅增加,就業情況樂觀,是不二之選。
專業選擇或者java轉行人工智慧,都需要做好以下幾個方面準備:
第一:基礎知識儲備。人工智慧需要有一定的機器學習基礎,需要了解機器學習當中基本的概念、理論和方法,例如什麼是訓練集、測試等,以及專業名稱,例如什麼是過擬合、模型如何調優等,尤其需要深刻了解什麼神經網路,神經網路模型工作原理等。這些概念和方法是人工智慧的基礎。
第二:程式語言:研究生可能會學習MATLAB、C語言等做實驗使用,程式設計師可能會對java、c++等比較熟悉。而人工智慧從業者更多的使用python語言,因此建議先花一個禮拜學習python語言,完成語言的基本入門後就可以開始人工智慧之旅了。
第三:人工智慧基礎準備:學習瞭解人工智慧基礎方向,如目標檢測、OCR、人臉識別基礎知識,瞭解大概方向和現狀以及演算法等。嘗試做基本的人工智慧專案,例如人臉檢測、行人檢測等,透過這些例子提升自己的成就感,然後在由易到難。
第四:人工智慧進階與精通:有了基礎知識和基本認識後,就可以開始做其他複雜有意義的專案,例如版面分析、影片分析等。
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5 # Lake說科技
會Java和Python語言的使用,可以搞人工智慧嗎?
作為一名軟體開發工程師,個人認為,當你學會Java和Phthon語言使用後,不建議你直接上手人工智慧。下面我來說一下個人看法:
人工智慧領域門檻較高人工智慧對於一般同學而言,其入門門檻相對較高,你雖然只是學會開發語言的使用,但如果你真的想從事人工智慧方向,僅憑這一點還是遠遠不夠的。從事人工智慧領域,首先你的數學理論知識要非常的紮實,這樣你才能夠看懂人工智慧所使用到的演算法底層原理,因為這其中涉及到大量的數學定理和公式。其次,你需要熟練掌握機器學習相關演算法底層原理的實現,人工智慧本質是使用機器學習演算法,使用資料進行模型訓練,最後將訓練出的模型應用到相關領域中。第三點,你要有一定英語基礎,因為可能你需要看大量的人工智慧相關的演算法文獻。第四點,你也需要有很強的科研能力,因為你從事人工智慧領域,至少要有自己的質量很高的學術論文。所以如果你對於機器學習相關演算法都不瞭解的話,那麼你在面試人工智慧的崗位時,一般會很難透過。
同時,一般在面試人工智慧崗位時,你需要有厲害的學術論文,或者拿過比較大的演算法比賽的獎、做過大的人工智慧相關的專案,這樣你在面試的時候,才能夠有一定的底氣和別人一起競爭,人工智慧崗位屬於薪酬高,但是競爭也非常激烈的一個領域。所以你只學會了相關語言的使用,並不代表你能從事人工智慧方向。
人工智慧領域對學歷有一定要求從事人工智慧領域的同學一般都是研究生或者博士生的學歷,光是這一點,其實就有很多同學被擋在人工智慧領域的門外。畢竟現在在大學本科階段,不可能開設這麼深奧難學的學科。本科階段一般學的課程也比較廣,而不是像研究生或者博士生,針對某一個具體的方向去研究學習。而人工智慧又需要紮實的數學知識,要有非常厲害的科研實力,所以,大的網際網路公司在招聘人工智慧相關的崗位時,一般都會有學歷的要求。即使人工智慧崗位寫的學歷要求為本科及以上學位,但事實是最起碼得是研究生學歷才行。下面是某個演算法崗位實習生的要求:
總結總體來說,你雖然會使用Java和Python語言,但並不代表你能夠從事人工智慧領域,人工智慧領域入門的門檻非常高,同時對於學歷也有一定的要求,個人建議,除非你是真的喜歡演算法,想要從事人工智慧領域,否則不建議你從事人工智慧方向。人工智慧可能不太吃專案經驗,可能你幹了好幾年的演算法工程師,但是有個新來的博士後,就有可能成為你的主管。而不是像工程類的開發工程師一樣,吃的是工作經驗和專案經歷。
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AI開發,動態語言更適合一點,一般搞AI的都選擇解析型的程式語言。不過在大資料處理方面一般都由java開發者提供的,從Apache開放的框架來看,像solar,elasticsearch,hadoop,hbase,hive等等這些支援是java的,像tensoflow,spark是動態語言開發的。所以,不同的場景有不同選擇。有些場景根本沒那麼複雜,在現有的軟體基礎上幾百行程式碼就能搞定。