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，簡單來說，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。

做了一年Java了，想轉(zhuǎn)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(yīng)用Hadoop、Scar等的人來說，在java開發(fā)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)一年后，他們比那些0歲的人更容易學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)技術(shù)，或者他們可以直接選擇參加大數(shù)據(jù)開發(fā)的改進(jìn)類。例如，java java java語言的GRAIGU大數(shù)據(jù)開發(fā)的學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)，首先要學(xué)習(xí)的是：java！學(xué)習(xí)目標(biāo)：Java基金會，Java面向?qū)ο螅琂ava高級，數(shù)據(jù)庫和JDBC！學(xué)習(xí)效果：掌握java語法，靈活使用它。并且可以開發(fā)后臺應(yīng)用程序！你可以學(xué)習(xí)改進(jìn)類的內(nèi)容，然后切換到大數(shù)據(jù)開發(fā)：！·第1階段：大數(shù)據(jù)基金會··！第2階段：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)·！第3階段：火花生態(tài)系統(tǒng)·

第4階段：項(xiàng)目實(shí)踐

！謝謝！我建議轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)。

我也從事java開發(fā)，我對這個(gè)主題的糾纏也有同樣的感受。畢竟，如果我精通Java，我已經(jīng)付出了大量的學(xué)習(xí)精力。如果我學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，我基本上想告別Java，這無疑是一個(gè)非常不幸的選擇。

此外，轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)不僅需要深入了解python，還需要掌握數(shù)學(xué)算法，這是不可能一蹴而就的。因此，轉(zhuǎn)向人工智能的風(fēng)險(xiǎn)相對較高，很容易打亂一個(gè)人的職業(yè)規(guī)劃。

目前，大數(shù)據(jù)方向仍是一個(gè)需求量大、前景好的工作方向。Java廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)領(lǐng)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(jī)器學(xué)習(xí)的工資，機(jī)器學(xué)習(xí)還處于初級階段。別擔(dān)心工資問題。

java開發(fā)，轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)好還是機(jī)器學(xué)習(xí)？

回顧Android的發(fā)展歷史，從流行到降溫。培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和大學(xué)開設(shè)了Android課程，并交付了大量Android開發(fā)成果。選擇JavaEE的人越來越少。慢慢地，JavaEE的工資上漲了，Android開發(fā)的工資下降了。而高薪領(lǐng)域的JavaEE數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過Android開發(fā)。算法和人工智能的結(jié)合，其前提是基于大量的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)不夠，沒有好的算法可以訓(xùn)練出好的模型。在數(shù)據(jù)部分，如果通過很多中小企業(yè)，就業(yè)率就會降低。所以，如果你轉(zhuǎn)向算法和人工智能。我認(rèn)為主要的考慮因素是：1。就業(yè)城市。三、四線城市基本不建議調(diào)換。再過幾年，即使5g普及，企業(yè)的需求也很少。應(yīng)考慮就業(yè)率。

2. 無論他們的數(shù)學(xué)好，算法學(xué)習(xí)是興奮還是痛苦，是易懂還是難懂。

3. 英語好嗎。

4. 是主動學(xué)習(xí)還是拒絕新技術(shù)。樓主可以去看看招聘要求。從事算法人工智能的人也需要大數(shù)據(jù)、Java、python、R等。這項(xiàng)技術(shù)不亞于Java。

5. 這項(xiàng)技術(shù)是否還有待進(jìn)一步研究。與其與人爭奪大數(shù)據(jù)、算法和人工智能工作，不如深入熟悉的Java領(lǐng)域。如果轉(zhuǎn)換，5年后，主要問題大多是大數(shù)據(jù)、算法、人工智能中級水平。如果你不改變你的職業(yè)，你將熟悉Java領(lǐng)域。五年后，您將成為Java領(lǐng)域的高級專家和架構(gòu)師。你的薪水不低，競爭力很強(qiáng)。你改變管理方式是很自然的。

最后：

一家公司可能需要20個(gè)Java EE開發(fā)，但可能只需要3個(gè)Android開發(fā)。

一家公司可能需要20個(gè)JavaEE開發(fā)，但可能只需要一個(gè)大數(shù)據(jù)算法和人工智能。

本科生從事Java開發(fā)，想轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)或者人工智能，要怎么做？

首先需要注意的是，人工智能不是一項(xiàng)獨(dú)立的技術(shù)，而是一系列與各行業(yè)大數(shù)據(jù)相結(jié)合并應(yīng)用于特定任務(wù)的技術(shù)。

人工智能行業(yè)門檻明顯高于網(wǎng)站開發(fā)、應(yīng)用開發(fā)等成熟崗位。

但是不要害怕。如果程序員或編程愛好者想進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，可以參考以下步驟-

，包括但不限于各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展前景、現(xiàn)階段、誰是公司負(fù)責(zé)人等

最好和業(yè)內(nèi)人士談?wù)劇Ｄ梢粤私飧嘤嘘P(guān)幾個(gè)行業(yè)的信息。一家公司的前景與其所在行業(yè)的前景密切相關(guān)。

確定方向后，開始系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，玩轉(zhuǎn)你的生活。作為一個(gè)博士生，這應(yīng)該是最小的問題。畢業(yè)后，你開始擔(dān)心的不是找工作，而是雇主在為你競爭。

一般的程序員怎么向人工智能方向靠攏？

是指在一定時(shí)間內(nèi)，傳統(tǒng)軟件工具無法捕獲、管理和處理的數(shù)據(jù)集。它是一種海量、高增長率、多樣化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式具有更強(qiáng)的決策能力、洞察力和流程優(yōu)化能力。

研究和開發(fā)模擬、擴(kuò)展和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)，是一門新興的技術(shù)科學(xué)。它指的是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力，這些任務(wù)只能由人類智能完成。

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