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

Java程序員可以轉換到人工智能領域嗎？

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

其次，你需要算法的積累：人工神經網(wǎng)絡、支持向量機、遺傳算法等；當然，在各個領域也需要算法，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，一些基礎的電工課程是必不可少的；

人工智能一般需要研究生學習，本科生只需要泛泛而談，畢竟基礎課太大了。

做了一年Java了，想轉行大數(shù)據(jù)合適嗎？

可行。對于那些需要java基金會開發(fā)大數(shù)據(jù)并應用Hadoop、Scar等的人來說，在java開發(fā)技術經驗一年后，他們比那些0歲的人更容易學習大數(shù)據(jù)開發(fā)相關技術，或者他們可以直接選擇參加大數(shù)據(jù)開發(fā)的改進類。例如，java java java語言的GRAIGU大數(shù)據(jù)開發(fā)的學習和學習，首先要學習的是：java！學習目標：Java基金會，Java面向對象，Java高級，數(shù)據(jù)庫和JDBC！學習效果：掌握java語法，靈活使用它。并且能夠開發(fā)后臺應用程序！你可以學習改進類的內容，然后切換到大數(shù)據(jù)開發(fā)：·······第一階段：大數(shù)據(jù)基金會··！第二階段：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)·！第三階段：火花生態(tài)系統(tǒng)··！第四階段：項目實踐

女生做了三年的java開發(fā)，轉行做什么比較好？

謝謝你的邀請。

這個問題讓我想起了我還在嵌入式系統(tǒng)上工作的日子。項目組里只有一個女孩和我們一起做這個項目。后來，我受不了加班，就走了。

是個不錯的選擇，但難度不小。

如果以上理由不成立，我只是不想做java，但我還是想在開發(fā)行業(yè)工作。我想你可以做測試。這項要求的技術含量不高，工作容易?；旧希阍陧椖拷Y束前很忙。當然，薪水會低很多。此外，它還會得罪人，有時還會制造麻煩。

因此，沒有完美的選擇，希望課題結合自己的實際原因理性選擇，最后祝你找到一個合適的方向。

java開發(fā)，轉大數(shù)據(jù)好還是機器學習？

謝謝。我建議轉向大數(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，我已經付出了大量的學習精力。如果我學習機器學習，我基本上想告別Java，這無疑是一個非常不幸的選擇。

此外，轉向機器學習不僅需要深入了解python，還需要掌握數(shù)學算法，這是不可能一蹴而就的。因此，轉向人工智能的風險相對較高，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廣泛應用于大數(shù)據(jù)領域。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習的工資，機器學習還處于初級階段。別擔心工資問題。

年齡大了，轉行Java靠譜嗎？

在中國，年齡似乎是個問題。

但是Java之父Gosling老了還在編程，這要看你的具體計劃了。

真想學，什么時候不是問題，要看你的定位