1樓:石家莊新華電腦學院
目前國內的計算機持續強勁發展,使計算機行業又迎來了飛速前進的春天,大大推動了計算機業的發展。由於設計人才短缺,高水平的設計人才更是鳳毛麟角,再加上行業人員的素質參差不齊,故市場人才需求空前旺盛。
2樓:職
學習的動力 和 之前積累知識! 都是轉行的資本 !很多專業都是觸類旁通!你認為現在能做自己喜歡的事情就行! 來自職q使用者:朱先生
我認為人工智慧行業很不景氣。在中國的人工智慧不成熟。不如做硬體穩。 來自職q使用者:匿名使用者
現在想轉行人工智慧,該怎麼辦
3樓:千鋒鄭州教育
隨著人工智慧時代呼聲漸起,python憑藉其入門簡單、應用廣泛的優勢成為很多想要入版
行網際網路行業的人們的權首選程式語言。如果你想學一門語言,可以從語言的適用性、學習的難易程度、企業主的要求幾個方面考慮。從這幾個角度看,學習python都沒有什麼可挑剔的。
如果你想要專業的學習python開發,更多需要的是付出時間和精力,一般在2w左右,時間在4-6個左右。可以根據自己的實際需求去實地看一下,先好好試聽之後,再選擇適合自己的。只要努力學到真東西,前途自然不會差。
4樓:不說無所謂謂謂
別轉,不深入科研領域最多當乙個資料處理員。
30歲轉行人工智慧行得通嗎?
5樓:香山紅葉
法律法規是最枯燥無味的東西,也是很難學的專業,相信你是有學習能力的人。30歲正是風華正茂的年紀,只要你努力,一定可以學好的。
6樓:匿名使用者
怎麼說呢只要你想去做而且努力去做就肯定可以的 !
王江民38歲才開始學習計算機
7樓:不愛滾吧你
麼說呢只要你想去做而且努力去做就肯定可以的 !
8樓:
計畫經計copy適用於落後的生產條件下,要優先滿足部分的社會需要
市場經濟是現在這個時代的主題,當然,人類高度發達以後,社會主義階段,計畫經濟是有溫床的,可行性很高,但是目前你有生之年應該看不到了,所以你的這個思路是不可行的
如何轉行到人工智慧/機械人領域
9樓:匿名使用者
這個就不是一件簡單的事情了,一般以技術為主的話就需要你懂很多的東西,當然其他的崗位要求或許就會低一些。
我想轉行做it,以後往人工智慧方向發展
10樓:這樣的我
it入門比較簡單,但要做到精就不容易,如果自己是乙個喜歡挑戰,喜歡不斷創新不斷學習的人,那麼就是合適的,it技術更新換代很快,需要自己不停的跟進,所以看看自己的做事方式就知道自己適不適合。
11樓:匿名使用者
大資料人工智慧,是最近比較火的行業了,現在的高薪行業,我之前分享過《
零基礎學大資料分析現實嗎》、《轉行大資料分析師後悔了》、《大資料分析12大就業方向》、《資深講師分享大資料分析師職業規劃》,裡面講解還是比較詳細的,你可以深入了解一下,這裡我就不一一介紹了。
程式設計師轉行做人工智慧能成功嗎
12樓:西線大資料培訓
ai,也就是人工智慧,並不僅僅包括機器學習。曾經,符號與邏輯被認為是人工智慧實現的關鍵,而如今則是基於統計的機器學習佔據了主導地位。最近火熱的深度學習正是機器學習中的乙個子項。
目前可以說,學習ai主要的是學習機器學習。
我們推薦機器學習路線是這樣的,如下圖:
機器學習路線圖
這個學習路線是這樣設計的:首先了解這個領域,建立起全面的視野,培養起充足的興趣,然後開始學習機器學習的基礎,這裡選擇一門由淺入深的課程來學習,課程最好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下後,對機器學習已經有了充足的了解,可以用機器學習來解決乙個實際的問題。
這時還是可以把機器學習方法當作乙個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以後,可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇,深度學習或者繼續機器學習。
深度學習是目前最火熱的機器學習方向,其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣,因此可以單獨學習。除了深度學習以外,機器學習還包括統計學習,整合學習等實用方法。如果條件足夠,可以同時學習兩者,一些規律對兩者是共通的。
學習完後,你已經具備了較強的知識儲備,可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇,工業界的可以選擇看開源專案,以改**為目的來讀**;學術界的可以看特定領域的**,為解決問題而想**文。無論哪者,都需要知識過硬,以及較強的編碼能力,因此很能考察和鍛鍊水平。
經過這個階段以後,可以說是踏入ai領域的門了。
坦白的說,普通程式設計師轉機器學習並不是一件輕鬆的事情。機器學習卻需要截然不同的思維模式。「機器學習模型不是靜態**——你需要不斷為其提供資料。
」正如谷歌大腦專案(brain residency)負責人羅伯森說,「我們一直在不停地更新模型,而且還要不斷學習,增加更多資料,調整**方式。它就像是乙個有生命的東西,這是一種截然不同的開發模式。」
當然你可以通過掌握一些開源框架如tensorflow開源專案來加快學習進度。
13樓:5g互聯狂人
那要開你的思維能力了
如果你真願意做人工智慧我可以投資我們合作
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