人工智能好学吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-03 02:50 标签： 人工智能研究生学校排行

想必大家也都知道，现在是一个逐渐智能化的社会，随着科技的不断进步，越来越多的智能化产品开始进入到人们的生活中。而近些年，相信大家经常会听到人工智能四个字，人工智能这个行业比较吸引人，同时薪资待遇也较好。因此，很多的大学毕业生毕业之后都想要进入这个行业，但进入这个行业并不容易，如果是零基础的话更是需要学习很多东西才行。那么人工智能入门需要我们学习什么呢？

需要我们了解的一点是人工智能是一个综合学科，其本身涉及很多方面，比如、机器识别、机器视觉、机器人等，因此，我们想要学好整个人工智能是很不容易的。

首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。

然后我们需要的就是对算法的累积，比如人工、遗传算法等。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟，最后做出相应操作的一种智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以说是不可或缺的一部分。

最后需要掌握和学习的就是编程语言，毕竟算法的实现还是需要编程的，推荐学习的有Java以及Python。如果以后想往大数据方向发展，就学习Java，而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言。当然，只掌握一门编程语言是不够的，因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式，即采用多种编程软件及语言组合使用，在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++，此外还有MATLAB、VC++等，总之一句话，编程是必不可少的一项技能，需要我们花费大量时间和精力去掌握。

人工智能现在发展得越来越快速，这得益于计算机科学的飞速发展。可以预料到，在未来，我们的生活中将随处可见人工智能的产品，而这些产品能为我们的生活带来很大的便利，而人工智能行业的未来发展前景也是十分光明的。所以，选择人工智能行业不会错，但正如文章开头所说，想入行，需要我们下足功夫，全面掌握这个行业所需要的技能才行。

导读：随着5G时代的发展，我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展。人工智能是新兴产业，虽然技术和产业发展迅猛，但专业技术人才缺乏，未来人工智能会有很大的发展潜力。这不看到这个发展契机，就有小伙伴想要在这段时间修炼自己的内功，于是来询问小编北京哪里有人工智能工程师培训班?怎么收费？小编对小伙伴进行回访，根据小伙伴的求学需求，推荐了如荷学CDA的人工智能工程师培训课程，课程收费如何？让小编来为你们揭秘一下~

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人工智能之数学基础（约6小时）

02数据库基础——关系型数据库（约8小时）

4.SQL商业应用案例

03数据库基础——非关系型数据库（约5小时）

04人工智能之Python基础篇（约5小时）

05人工智能之Python进阶篇（约5小时）

06人工智能之机器学习基础篇（约10小时）

3.SVD分解与主成分分析

5.岭回归、Lasso和弹性网

10.案例：泰坦尼克号生存预测

07人工智能之机器学习进阶篇（约20小时）

1.KNN最近邻元素分类器

8.感知机模型基本原理

11.案例：上市公司股价预测

12.案例：客户风险评级

13.大型案例：上市公司营收状况预测

08人工智能之复杂网络分析（约10小时）

2.复杂网络的拓扑结构性质

6.案例：北京市快速轨道交通的有效性

7.案例：社交网络数据分析

3.TensorFlow实现代码结构和开发步骤——回归问题

4.TensorFlow深度学习基础--神经网络——分类问题

5.手写数字识别的突破---卷积神经网络Tensorflow实现

10人工智能之深度学习基础篇（约15小时）

收 起获取详细课程大纲

11人工智能之深度学习进阶篇（约15小时）

1.神经网络算法基础(1)

2.神经网络算法基础(2)

3.迁移学习和强化学习

4.自然语言处理（NLP）

12识文断字：人工智能实战之文本分析（约6小时）

3.文本分析应用与Python语言实作

13火眼金睛：人工智能实战之图像识别（约6小时）

1.深度学习与图像识别及经典数据集

2.图像识别的突破--卷积神经网络简介

3.使用卷积神经网络对经典数据集cifar进行分类识别

4.使用自己的数据集训练卷积神经网络

14耳听八方：人工智能实战之语音识别（约5小时）

15运筹帷幄：人工智能实战之对抗生成网络（约5小时）

16冰雪聪明：人工智能实战之智能问答系统（约5小时）

1.从与机器的沟通方式开始

2.对话：问题的理解与答案的生成

4.专家：指定领域的问答助手

5.百科全书：开放式的问答系统

ProEdst机器学习课程导师

清华大学EE专业博士学位

荣誉：硅谷人工智能科学家

毕业于复旦大学数学科学学院

用AI让优质的教育人人可得

2006年 开展数据统计、计量实战，学术研究等相关培训视频和现场班

2007年 开展数据统计、数据分析相关培训班

2011年 随着大数据热潮的来临，依托累计上万类共享资料，多年沉淀师资团队，论坛召集多位专家，研发CDA数据分析师体系

2013年CDA数据分析师品牌成立，提供系统化的大数据、数据分析人才培养和认证

2015年第 一届中国数据分析师行业峰会（CDAS）在9月11日成功举办，参会人数逾3000人

2016年 CDA汇聚海内外大数据、数据分析专家上千人，推出就业班、数据科学家训练营、企业内训、CDA俱乐部等多个项目

2017年整合论坛与CDA数据分析师业内资源，形成数据分析领域生态圈，并进一步升级CDA企业内训体系，正式推出大数据实验室

2018年北上广深等多个城市均有校区；拥有200多位专业师资；培养学员超过3万人，每年6月/12月全国28个城市举办CDA认证考试

2019年已举办九届数据分析师认证考试，得到业界广泛认可，学员遍布各大知名企业。人工智能产品“好学AI”问世，引领DT时代新一波技术培训浪潮

有多少智能，背后就有多少人工。

“抬头是山，低头是煤。”曾在山西传统煤矿工作8年， 整天盯在电脑屏幕前监测矿井瓦斯浓度的郭梅从来没有想过，有一天自己的工作会和人工智能有了联系。

两年前，因为孩子来省会城市太原上学，郭梅在附近求职，做起了数据标注。同样是盯在电脑屏幕前，现在郭梅每天的工作是给图片、文本或者声音进行标注，再把它们交给机器训练和学习。从一开始每天只能标注两三百张，到现在的日均完成1300多张，郭梅按件计酬的收入逐渐提升，已高于当地平均收入水平。

人工智能行业里有句话：有多少智能，背后就有多少人工。像郭梅一样，AI数据标注师成为了随着人工智能发展而出现的新兴就业岗位。2020年2月，“人工智能训练师”正式成为新职业并纳入国家职业分类目录。

他们被称为人工智能背后的人。数据采集和标注是他们的主要工作，目的就是要教会AI认识数据，转化成AI能消化和吸收的“语言”。有了足够多、足够好的数据，AI才能够学会像人类一样去感知、思考和决策，更好地为人类服务。

这项工作看起来简单枯燥，但意义非常。“就像一台车没有汽油走不了，数据就是人工智能发展的燃料。有了我们的数据，机器（算法）不断迭代，就能推动人工智能往更好的方向发展。” 从事数据标注的山西麟诺公司总经理李应维对第一财经表示。

“从没想过做人工智能”

20出头的李宇龙从未亲眼见过自动驾驶汽车，但他的工作却和自动驾驶的AI算法息息相关。

他曾经在生产电子类产品的工厂工作，转做AI数据标注后，老板交给他的第一个项目就是“车道线打点”。

简单来说，就是给无人驾驶进行车道线标注。当无人车行驶到一段路时，会自动连续拍摄图片，李宇龙要做的，就是对图片上车辆所行驶的车道旁边两侧的线进行标注，识别虚线还是实线，匹配所对应的属性，从而告诉人工智能遇到虚线时车辆可以进行变道，实线不可以进行变道。

 当时的李宇龙，还不知道数据标注师到底是什么，更对人工智能没有具体概念，老板只交给他一套规则，让他按照规则在电脑上认车道线。好学的他在短时间内就掌握了规则和难点，总结出了标注车道的规律。

他把自己的工作比作“幼教“，当他拿出一个红苹果给机器并教会它识别，再拿一个绿苹果给它时，因为颜色差异，机器就无法认出了。李宇龙的工作就是不断地帮助机器识别不同的颜色、大小，甚至是被咬了一口的苹果或是坏苹果，直到随便拿出一个苹果，它都能认出来。

李宇龙告诉第一财经记者，数据标注的工作是“按件计酬”，他的日均收入在300元左右。数据显示，2019年，太原市的城镇居民全年人均可支配收入36362元。他说，自己的工资水平在整个基地标注师日均收入中处于中等水平，“据我了解，有人日均收入甚至能破千。”

对于自己的工作，李宇龙说，刚开始接触时，只把它看做一个重复性的工作，并没有想太多。直到后来接触项目多了，涉及的领域包括教育、安防、金融、交通医疗和电商等，每天都在挑战学习能力，也会想要更深入了解自己标注的内容可以应用到的行业。 虽然还没有坐过无人车，但他说，现在看到无人驾驶的时候，会想到这里面也包含了自己的标注成果。

像李宇龙、郭梅的工作一样，第一财经记者看到，在每一间数据标注的办公室里，都是类似的工作场景：一排排电脑屏幕前，年轻的数据标注师根据各自分配的任务，对文本、图片、语音和视频做标记、标重点、打标签、框对象、做注释等方式对数据集作出标注，他们可能在为无人车标注车道线、红绿灯，也可能是在为肺部影像标注病毒数据。

以人脸为例，目前能实现对约150个特征点的标注。疫情期间，采集大量的戴口罩的人脸照片后，数据标注师对人脸的眉毛、眼镜、颧骨等人脸关键点进行精准标注，标注特征点越多，AI就越能精确识别出戴口罩场景下的人脸。最终实现即使不摘口罩，也能精确测量体温，或是通过人脸闸机。

是不是“AI富士康”？

数据标注产业促进了不少城镇和农村就业，在河南、河北、贵州等地，还出现了一些特色的“数据标注村”。

据IDC统计，全球每年生产的数据量将从2016年的。

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