¿Existen requisitos para aprender inteligencia artificial?
En segundo lugar, necesita acumular algoritmos: red neuronal artificial, máquina de vectores de soporte; , algoritmo genético y otros algoritmos;
Por supuesto, también se necesitan algoritmos en varios campos. Por ejemplo, si desea que un robot navegue de forma autónoma en un entorno de posicionamiento y construya un mapa, necesita SLAM;
Hay muchos algoritmos que requieren tiempo para acumularse.
Entonces, debes dominar al menos un lenguaje de programación. Al fin y al cabo, la implementación de algoritmos no deja de ser programación; si profundizas en el hardware, algunos cursos básicos de electricidad son imprescindibles;
2 Inteligencia artificial Dirección principal de empleo
Se puede decir que la inteligencia artificial es una materia sofisticada, una materia interdisciplinaria entre las ciencias sociales y las ciencias naturales, que involucra matemáticas, psicología, neurofisiología, teoría de la información, informática, filosofía y cognición. Ciencia, indeterminismo, cibernética, etc. El alcance de la investigación incluye procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático, redes neuronales, reconocimiento de patrones, búsqueda inteligente, etc. Las áreas de aplicación incluyen traducción automática, comprensión de idiomas e imágenes, programación automática, sistemas expertos, etc.
Para los estudiantes universitarios, no existen carreras especializadas y profundas en inteligencia artificial y ML, porque después de todo, estas direcciones son conocimientos de alto nivel y requieren una cierta base. Sin embargo, debido a la moda de la inteligencia artificial y la fuerte demanda de talentos en este campo en la industria, algunas universidades ya han abierto carreras en ciencias de datos y algunas incluso tienen escuelas de ciencias de datos. Por lo tanto, si estás interesado en dedicarte a trabajos relacionados con la inteligencia artificial, puedes probar las siguientes opciones a nivel universitario:
1. Si no tienes mucha inclinación por el momento, existe. la posibilidad de realizar investigación científica o desarrollo de ingeniería, puede elegir una dirección informática, como "Ciencias de la Computación", Ingeniería de Software (Ciencias de la Computación), Ingeniería de Software (Ingeniería de Software), etc. Ciencias) e Ingeniería de software En lo que respecta a la situación actual, la dirección de inteligencia artificial más seguida por sus pares es de hecho subdivisiones específicas de la inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Minería de datos, etc. También hay cursos correspondientes y direcciones de investigación a nivel superior y de posgrado en informática. El trabajo de inteligencia artificial requiere una base matemática muy sólida y amplia, así como una alta capacidad práctica y la informática se centra en cultivar estos dos aspectos.
2. Si está comprometido con la investigación académica y teórica, se recomienda elegir "Matemáticas Aplicadas" como especialidad. El aprendizaje automático actual es esencialmente un escenario de aplicación en campos matemáticos como ecuaciones diferenciales, teoría de probabilidad, análisis matricial, etc. El aprendizaje profundo, que se ha desarrollado rápidamente en los últimos años, es una rama del aprendizaje automático muy cercana a la inteligencia artificial.
No se descarta que la automatización, las comunicaciones, la maquinaria y otras especialidades se acerquen hasta cierto punto a la inteligencia. Independientemente de la especialidad, se pueden aprender conocimientos relevantes fuera de clase, especialmente en esta era de. fácil acceso a recursos de aprendizaje de alta calidad y aprendizaje permanente, pero en la organización general del curso, la especialidad seguirá siendo diferente de otras especialidades. La ventaja de esto es que obtendrá algunos puntos adicionales al revisar para el examen. La desventaja es: durante el proceso de revisión, la revisión de cursos profesionales será diferente a la de otras especialidades. La ventaja de esto es que obtendrás algunos puntos extra al revisar para el examen, pero la desventaja es: durante el proceso de revisión. , la revisión de cursos profesionales será diferente a la de otras especialidades. Las desventajas son: si no eres admitido en la escuela de posgrado, la situación laboral promedio es más débil que en otras especialidades. Después de todo, esta especialidad tiene un reconocimiento social relativamente bajo y el conocimiento universitario es relativamente superficial, lo que básicamente no ayuda mucho en la profesionalización.