Java程序員可以轉(zhuǎn)換到人工智能領(lǐng)域嗎？首先，你需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計與隨機過程、離散數(shù)學(xué)、數(shù)值分析其次，你需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、遺傳算法等；當(dāng)然，在各

Java程序員可以轉(zhuǎn)換到人工智能領(lǐng)域嗎？

首先，你需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計與隨機過程、離散數(shù)學(xué)、數(shù)值分析

其次，你需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、遺傳算法等；當(dāng)然，在各個領(lǐng)域也需要算法，比如slam研究如果你想讓機器人在定位環(huán)境中導(dǎo)航和地圖的話，簡單來說，很多算法需要時間去積累；

那么，你至少需要掌握一種編程語言，畢竟算法的實現(xiàn)還需要編程；如果深入硬件，一些基礎(chǔ)的電工課程是必不可少的；

人工智能一般需要研究生學(xué)習(xí)，本科生只需要泛泛而談，畢竟基礎(chǔ)課太大了。

java大數(shù)據(jù)開發(fā)和人工智能哪個好？

是指在一定時間內(nèi)，傳統(tǒng)軟件工具無法捕獲、管理和處理的數(shù)據(jù)集。它是一種海量、高增長率、多樣化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式具有更強的決策能力、洞察力和流程優(yōu)化能力。

研究和開發(fā)模擬、擴展和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)，是一門新興的技術(shù)科學(xué)。它指的是計算機系統(tǒng)執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力，這些任務(wù)只能由人類智能完成。

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java程序員，公司框架太智能會不會削弱編程能力？

相反，您的問題可以理解為：Java是一種編程語言，生成的框架是一種特定的編碼模式（包括許多工具和庫）。

您可以為每個項目編寫自己的連接數(shù)據(jù)庫類。

您不需要花費數(shù)小時和數(shù)百行代碼或更多的時間來完成基本任務(wù)。

java開發(fā)，轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)好還是機器學(xué)習(xí)？

謝謝。我建議轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)。

我也從事java開發(fā)，我對這個主題的糾纏也有同樣的感受。畢竟，如果我精通Java，我已經(jīng)付出了大量的學(xué)習(xí)精力。如果我學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)，我基本上想告別Java，這無疑是一個非常不幸的選擇。

此外，轉(zhuǎn)向機器學(xué)習(xí)不僅需要深入了解python，還需要掌握數(shù)學(xué)算法，這是不可能一蹴而就的。因此，轉(zhuǎn)向人工智能的風(fēng)險相對較高，很容易打亂一個人的職業(yè)規(guī)劃。

目前，大數(shù)據(jù)方向仍是一個需求量大、前景好的工作方向。Java廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。單憑Hadoop生態(tài)系統(tǒng)就足以完成大量的大數(shù)據(jù)工作，而Hadoop和Java是分不開的。

最重要的是大數(shù)據(jù)方向不會低于機器學(xué)習(xí)的工資，機器學(xué)習(xí)還處于初級階段。別擔(dān)心工資問題。