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首頁(yè)精彩閱讀人工智能人才需要學(xué)習(xí)什么知識(shí)？
人工智能人才需要學(xué)習(xí)什么知識(shí)？
2019-01-23
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現(xiàn)階段人工智能是一個(gè)十分火熱的事物，火熱到什么地步呢？火熱到很多高校都開(kāi)始設(shè)立人工智能方面的專(zhuān)業(yè)和課程，并且加大力度培養(yǎng)人工智能人才，那么人工智能人才需要具備什么樣的知識(shí)架構(gòu)呢？人工智能人才需要學(xué)習(xí)什么知識(shí)呢？下面我們就給大家介紹一下這個(gè)內(nèi)容。


首先，人工智能的學(xué)習(xí)需要高水平的人工智能人才，而對(duì)人工智能人才的要求就是需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)好、計(jì)算/軟件程序功底扎實(shí)、人工智能專(zhuān)業(yè)知識(shí)全面。首先，無(wú)論是在抽象建模還是模型算法分析設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，都需要依賴(lài)良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，因?yàn)槿斯ぶ悄芩鎸?duì)的問(wèn)題千變?nèi)f化，這導(dǎo)致了其所涉及的數(shù)學(xué)工具種類(lèi)多樣。事實(shí)上，人工智能的核心領(lǐng)域，即機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)中對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要求最高的分支之一。所以人工智能對(duì)人才的有很多的要求。


其次就是復(fù)雜現(xiàn)實(shí)任務(wù)通常可以從多種角度進(jìn)行抽象，而不同的抽象將導(dǎo)致巨大的差異。這就需要注意很多的問(wèn)題，比如抽象出的問(wèn)題是否可計(jì)算？從程序代碼的角度是否易實(shí)現(xiàn)？從計(jì)算平臺(tái)的角度是否便于高效處理？等等。要想回答一下這個(gè)問(wèn)題就需要在算法分析、程序設(shè)計(jì)、計(jì)算系統(tǒng)方面具備扎實(shí)的基礎(chǔ)。事實(shí)上，對(duì)一些現(xiàn)代大型人工智能程序而言，甚至連高維數(shù)組的存儲(chǔ)順序都需做到優(yōu)化，這如果沒(méi)有扎實(shí)的計(jì)算、軟件程序功底顯然是不行的。


最后，在我們解決現(xiàn)實(shí)的人工智能應(yīng)用任務(wù)時(shí)，往往同時(shí)涉及多種人工智能專(zhuān)業(yè)知識(shí)，需有效進(jìn)行融合發(fā)揮。因此，高水平的、能解決企業(yè)關(guān)鍵技術(shù)難題的人工智能人才，必須具備全面的人工智能專(zhuān)業(yè)知識(shí)。這些知識(shí)能夠方便我們理解人工智能并能夠朝著更好的方向發(fā)展。所以說(shuō)，如果數(shù)學(xué)不好的同學(xué)那么就需要考慮考慮數(shù)據(jù)自己究竟是否適合這個(gè)專(zhuān)業(yè)。


在最后需要提醒大家的是，學(xué)習(xí)人工智能還是需要學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、電子、軟件等內(nèi)容。人工智能所解決的問(wèn)題都是充滿不確定性的復(fù)雜問(wèn)題，這就需要很高的處理事務(wù)的能力，如果我們不擅長(zhǎng)處理事情，并且不適應(yīng)隨時(shí)隨地出現(xiàn)的不確定性工作，那也不適合這個(gè)行業(yè)，就不建議大家學(xué)習(xí)這個(gè)專(zhuān)業(yè)，希望這篇文章能夠給大家?guī)?lái)參考價(jià)值。

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