人工智能這個(gè)專(zhuān)業(yè)是干什么的？謝謝啦請(qǐng)?zhí)?！充?dāng)一名教育領(lǐng)域的工作者，同時(shí)大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)又是我的主要研究方向，因此我來(lái)能回答看看這個(gè)問(wèn)題。與此同時(shí)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，整個(gè)科技行業(yè)對(duì)于人工智能專(zhuān)業(yè)人才的需

人工智能這個(gè)專(zhuān)業(yè)是干什么的？

謝謝啦請(qǐng)?zhí)?/p>

充當(dāng)一名教育領(lǐng)域的工作者，同時(shí)大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)又是我的主要研究方向，因此我來(lái)能回答看看這個(gè)問(wèn)題。

與此同時(shí)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，整個(gè)科技行業(yè)對(duì)于人工智能專(zhuān)業(yè)人才的需求量在堅(jiān)持了逐步減少，悠久的傳統(tǒng)的研究生教育也不能行最簡(jiǎn)形矩陣巨大的市場(chǎng)需求，所以才人工智能人才的教育必定會(huì)向本科教育不下沉，目前一小部分教育資源比較比較豐富的高校（以雙一流高校重點(diǎn)）陸陸續(xù)續(xù)培訓(xùn)點(diǎn)了人工智能專(zhuān)業(yè)。

人工智能的本質(zhì)是獲取知識(shí)、創(chuàng)造知識(shí)并合理發(fā)揮知識(shí)達(dá)到某種目的的能力，不過(guò)是一種不分地區(qū)的能力。從可以體現(xiàn)結(jié)構(gòu)上來(lái)說(shuō)，人工智能系統(tǒng)有三個(gè)大的組成部分，共有是感知信息、智力系統(tǒng)和行動(dòng)系統(tǒng)，其實(shí)還離得開(kāi)環(huán)境的支持。感知信息和行動(dòng)系統(tǒng)必須物聯(lián)網(wǎng)的支持、智力系統(tǒng)需要大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的支持，因此特別是人工智能是兩個(gè)啊是的交叉學(xué)科。

從知識(shí)體系結(jié)構(gòu)上來(lái)說(shuō)，人工智能目前的研究?jī)?nèi)容集中在六大方面，以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人學(xué)、自動(dòng)出現(xiàn)推理和知識(shí)來(lái)表示，目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域巳經(jīng)成長(zhǎng)會(huì)了一批具有較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力的科技企業(yè)。

從人工智能專(zhuān)業(yè)的課程設(shè)置來(lái)看，重點(diǎn)包括三個(gè)部分，其一是基礎(chǔ)學(xué)科，重點(diǎn)是數(shù)學(xué)和物理；其二是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)，重點(diǎn)是操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、算法設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等內(nèi)容；原因之二是人工智能基礎(chǔ)知識(shí)，涉及到人工智能基礎(chǔ)概念、推理和求解、知識(shí)意思是、感知、通訊和行動(dòng)等幾個(gè)大的部分。

雖說(shuō)目前人工智能領(lǐng)域的熱度也很高，一部分智能體也又開(kāi)始穿過(guò)大廳生產(chǎn)環(huán)境，但是人工智能行業(yè)依然處在初期階段，還有大量的課題亟待一舉攻克，因?yàn)槟氵x人工智能專(zhuān)業(yè)最好是讀一下研究生。

我畜牧獸醫(yī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的研究生，比較多的研究方向集中在一起在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會(huì)陸續(xù)寫(xiě)一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的東西朋友可以打聽(tīng)一下我，不會(huì)相信當(dāng)然會(huì)極大。

要是有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問(wèn)題，或是是考研方面的問(wèn)題，都可以在評(píng)論區(qū)留個(gè)言！

關(guān)于人工智能學(xué)習(xí)路線圖，有哪些？

人工智能開(kāi)發(fā)就像從Python就開(kāi)始，但對(duì)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)有要求，尤其是概率論。

1.但Python僅僅是編程語(yǔ)言，你應(yīng)該是是需要的要選擇類(lèi)型一個(gè)發(fā)展方向，去學(xué)習(xí)某種特定方向的Python模塊，.例如數(shù)據(jù)分析與深處挖掘、爬蟲(chóng)工程師、Web開(kāi)發(fā)、自動(dòng)化運(yùn)維、自動(dòng)化測(cè)試，甚至還人工智能。Web開(kāi)發(fā)大型是PHP極少部分，高端豪華Web應(yīng)用Java獨(dú)霸天下Python不是那么容易相抗衡。自動(dòng)化測(cè)試與運(yùn)維也脫離了軟件開(kāi)發(fā)主方向，工資與發(fā)展的話相比來(lái)說(shuō)沒(méi)有開(kāi)發(fā)與數(shù)據(jù)分析好?？傮w來(lái)講用Python做數(shù)據(jù)分析甚至特別是人工智能是最好得方向，只不過(guò)人工智能難度要高，對(duì)學(xué)歷與學(xué)校也有要求，見(jiàn)意從數(shù)據(jù)分析初入行，未來(lái)向大數(shù)據(jù)甚至連人工智能方向發(fā)展是比較好的選擇，這都是Python語(yǔ)言最有優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域。人工智能學(xué)習(xí)總體路線圖：數(shù)據(jù)科學(xué)中統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)--gtPython核心編程--gtPython數(shù)據(jù)科學(xué)/數(shù)據(jù)分析--gt機(jī)器學(xué)習(xí)--dstrok深度學(xué)習(xí)--r26選擇類(lèi)型數(shù)據(jù)挖掘/計(jì)算機(jī)視覺(jué)/自然語(yǔ)言處理/語(yǔ)音技術(shù)中的一個(gè)方向.

2.當(dāng)然了不是科班出身，走人工智能方向要費(fèi)時(shí)間得多，數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)要強(qiáng)！

技術(shù)發(fā)展中到現(xiàn)在，編程語(yǔ)言Python是好些的選擇。

4.數(shù)據(jù)崗位發(fā)展方向，大都比較好新型的職位，數(shù)據(jù)分析員、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)總監(jiān)、首席數(shù)據(jù)官等等，從數(shù)據(jù)分析員、初級(jí)數(shù)據(jù)分析師（那是表哥表姐哦）入行，漸漸地發(fā)展！

推薦書(shū)籍：

Python書(shū)籍個(gè)人建議，以下我推薦的書(shū)都是本人沒(méi)看了的，許多書(shū)比較比較之后的結(jié)果，我建議你按順序去學(xué)習(xí)，而且多動(dòng)手實(shí)踐。視頻就不幫我推薦了，想打聽(tīng)一下數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展情況是可以關(guān)注我，里面不少視頻！

入門(mén)級(jí)別，都很超經(jīng)典，坐著看便下手，程序那是寫(xiě)下來(lái)的：

初級(jí)，網(wǎng)絡(luò)/Web核心技術(shù)寫(xiě)的比較不錯(cuò)

3.數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)方向必讀書(shū)籍，Pandas創(chuàng)始人寫(xiě)的：

數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)（第2版），作者是數(shù)據(jù)分析達(dá)人，案例實(shí)用

網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)，爬蟲(chóng)經(jīng)典，新華考資！

6.軟件開(kāi)發(fā)就得試著做，君子動(dòng)口不動(dòng)手太過(guò)時(shí)了，從基礎(chǔ)到數(shù)據(jù)分析的小項(xiàng)目都是：

到以上可以不向數(shù)據(jù)分析與爬蟲(chóng)方向發(fā)展，爬蟲(chóng)好象加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析。

下應(yīng)該是往數(shù)據(jù)挖掘、人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)發(fā)展了。

機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)基礎(chǔ)，很容易上手。

8.深度學(xué)習(xí)初學(xué)者，從最基礎(chǔ)又開(kāi)始，學(xué)站了起來(lái)快的：

9.人工智能發(fā)展最多最有前景的分就是機(jī)器學(xué)習(xí)，經(jīng)典之作《Python

深度學(xué)習(xí)》，Keras框架作者寫(xiě)的，主要是使用Keras框架。

其他人工智能框架（Tensorflow/PyTorch）與分支，諸如深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音輸入等等分支各有確實(shí)不錯(cuò)的書(shū)籍，強(qiáng)打精神再貼出來(lái)。

《數(shù)據(jù)分析師，您了解嗎？》西瓜視頻合集

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《機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)系列》西瓜視頻合集

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