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(jì)與隨機(jī)過(guò)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(jī)、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(jì)與隨機(jī)過(guò)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(jī)、遺傳算法等；當(dāng)然，在各個(gè)領(lǐng)域也需要算法，比如slam研究如果你想讓機(jī)器人在定位環(huán)境中導(dǎo)航和地圖的話，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，很多算法需要時(shí)間去積累；

那么，你至少需要掌握一種編程語(yǔ)言，畢竟算法的實(shí)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。

對(duì)于人工智能而言，目前有哪些學(xué)習(xí)方法？

人工智能、軟件工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)安全，哪個(gè)專業(yè)比較好？這四個(gè)專業(yè)前景分別如何?

在故障排除和編寫代碼方面，如果你一小時(shí)只能嘗試一種方法，但其他人可以嘗試10次，那么其他人就比你強(qiáng)。世界武術(shù)只能是快的。你在編寫演示、檢查問(wèn)題和工具方面的熟練程度將決定你學(xué)習(xí)和嘗試新事物的速度。

學(xué)習(xí)需要系統(tǒng)化。這不僅僅是一篇有意義的文章。

視頻有一些無(wú)法用文字表達(dá)的功能：書中只粘貼一段代碼，需要輸入視頻中的這些代碼。這時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)作者有很多黑技術(shù)或黑技能，你也可以學(xué)習(xí)。例如，在react的入門書中，只會(huì)對(duì)Redux進(jìn)行解釋或引用，而在教學(xué)視頻中，會(huì)打開相應(yīng)的網(wǎng)站，為您列出一些關(guān)鍵功能。另外，一些書中容易忽略的東西，也可以在視頻中得到很好的補(bǔ)充。而且，很多視頻制作人本身都是來(lái)自框架和技術(shù)開發(fā)團(tuán)隊(duì)，而不是第三方圖書作者，所以新鮮感和技巧非常明顯。

上述書籍、文件和視頻教學(xué)使我們能夠理解和深化某種技術(shù)。處理這項(xiàng)工作應(yīng)該沒(méi)有問(wèn)題。但如果你想跟上潮流，獲得靈感，你可能還需要關(guān)注一些科技新聞，比如follow twitter上的科技牛市。--我1998年畢業(yè)于計(jì)算機(jī)科學(xué)。我來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。

如果我們要安排訂單，我想是這樣的：人工智能>網(wǎng)絡(luò)安全>計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)>軟件工程。

自計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)誕生以來(lái)，普及度一直很高，隨著社會(huì)的進(jìn)步，分為四個(gè)子學(xué)科，如上所述。寬帶技術(shù)不斷突破技術(shù)瓶頸，走進(jìn)尋常百姓家。3D打印、機(jī)器人智能、黑客技術(shù)、棱鏡門事件等技術(shù)的應(yīng)用，使人們認(rèn)識(shí)到網(wǎng)絡(luò)安全的重要性，人們開始談?wù)撥浖こ痰母呤找妗?/p>

一般來(lái)說(shuō)，這四個(gè)專業(yè)是相互聯(lián)系的。目前，各高校的課程設(shè)置基本相同，90%的內(nèi)容相同，各專業(yè)在各自領(lǐng)域的側(cè)重點(diǎn)略有不同。！計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)是其他三個(gè)專業(yè)的基礎(chǔ)。類似于萬(wàn)金油專業(yè)。如果你很好地學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，將來(lái)就很容易轉(zhuǎn)到其他專業(yè)。你只需要進(jìn)一步學(xué)習(xí)。軟件工程是一門面向軟件的學(xué)科。它主要是編寫各種程序代碼，俗稱編碼器。一般來(lái)說(shuō)，他們都是年輕人。他們經(jīng)常加班寫代碼，熬夜是很平常的事。收入高、經(jīng)濟(jì)條件差的家庭可以優(yōu)先考慮。一般來(lái)說(shuō)，他們從大三到大四就開始在計(jì)算機(jī)上實(shí)習(xí)，并和企業(yè)一起寫代碼。一畢業(yè)，技能好的就直接到單位工作，經(jīng)驗(yàn)豐富，熟悉企業(yè)的工作模式，不再需要磨合，更受企業(yè)歡迎。隨著年齡的增長(zhǎng)，每天加班加點(diǎn)寫代碼，身體越來(lái)越強(qiáng)大，如華為、阿里巴巴、騰訊等。但到了35歲，就有了轉(zhuǎn)型的要求，他們通常會(huì)跳槽到比現(xiàn)在規(guī)模小一點(diǎn)的企業(yè)做技術(shù)經(jīng)理。網(wǎng)絡(luò)安全更適合于喜歡從事專業(yè)研究和科學(xué)研究的學(xué)生。他們對(duì)底層計(jì)算機(jī)技術(shù)有深入的研究，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全和網(wǎng)絡(luò)攻擊有一定的重視。在互聯(lián)網(wǎng)如此發(fā)達(dá)的今天，個(gè)人隱私和專利技術(shù)越來(lái)越受到重視，這與網(wǎng)絡(luò)安全的保護(hù)密不可分。人工智能主要應(yīng)用于廣泛的工業(yè)領(lǐng)域，工業(yè)4.0有很大的發(fā)展機(jī)遇。各國(guó)都處于起步階段，沒(méi)有成熟的技術(shù)。人工智能不僅需要計(jì)算機(jī)技術(shù)，還需要精通其他學(xué)科的知識(shí)，如數(shù)學(xué)、物理、機(jī)械等，這些學(xué)科要求很高，只適合少數(shù)人。

網(wǎng)絡(luò)安全和人工智能是國(guó)家重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域。希望對(duì)你選擇專業(yè)有所幫助。

人工智能主要是學(xué)什么的？

1. 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(jì)和隨機(jī)過(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析，博弈論；

2。算法積累：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、貝葉斯、決策樹、邏輯回歸、線性模型、聚類算法、遺傳算法、估計(jì)方法、特征工程等。編程語(yǔ)言：掌握至少一種編程語(yǔ)言，越精通越好，畢竟算法實(shí)現(xiàn)還是編程；

4。技術(shù)基礎(chǔ)：計(jì)算機(jī)原理、操作系統(tǒng)、程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言、分布式系統(tǒng)、算法基礎(chǔ)；首先，它依賴于什么基礎(chǔ)，如數(shù)學(xué)、軟件、算法、建筑學(xué)、心理學(xué)、自動(dòng)化、腦科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等等，所有的缺點(diǎn)都需要填補(bǔ)。

其次，要看你想解決哪些問(wèn)題，比如視覺(jué)識(shí)別、自動(dòng)駕駛、天氣預(yù)報(bào)、語(yǔ)音語(yǔ)義學(xué)、定量金融、圖像處理、金融分析等，每個(gè)領(lǐng)域的要求都不一樣。例如，那些做醫(yī)學(xué)碰撞診斷的人需要學(xué)習(xí)一些影像學(xué)知識(shí)。

需要找一位有學(xué)問(wèn)的專業(yè)老師，如果自學(xué)，就必須進(jìn)入專業(yè)交流圈。