大家好，今天来为大家解答从事人工智能这个问题的一些问题点，包括从事人工智能的职业也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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现在适合学习人工智能吗？普通本科学历好找工作吗？
很高兴回答你的问题。
首先针对人工智能这个专业来讲，目前人工智能的发展已经到了可以设立学科的阶段，可见万物互联与智能化的时代正在到来，随着学科的建立与完善，整个社会与人工智能将会互相推动着进步，在下一波产业互联网到来之前，人工智能的学习势必是一个正确的选择。
如今，国内资源丰富的高校们已经设立了人工智能本科专业，这意味着研究生在人工智能方面的课程设置做的比较完善，那么关于这方面的学习完整性是不需要学生们担心的。其次人工智能未来的发展方向非常的广，随着信息交叉专业逐渐向人工智能靠近，许多产业应用有望在信息提速（5G到来时）后得到广泛的落地。
关于人工智能就业的问题，现在绝大多数产业落地面临最多的问题是场景化不精细，技术落地成本高，在整体智能化推动过程中决策尤其不容易，那么在产业规划与发展上面需要本专业的学生拥有很强的行业知识和场景剖析能力。因此现在多数的人工智能职位要求你的工作经验十分的丰富，学历要求虽然放宽至本科，但对于本专业的学生来说，仅仅掌握一定的技术能力并不能很好的去胜任这个职位。因此企业会更看重学历与经历，当然不排除你是dev大佬！
如今，新兴的学科如交互设计，服务设计，物联网等等与人工智能相辅相成，任何产业的发展从来不是单一兴起的，那么在未来如何将人工智能更好的配合其他产业与服务落地是学生们需要长期去关注和学习的！
关注我~让我们一起去探索未来的世界！
35岁想转行做人工智能靠谱吗？
人工智能是我的研究方向之一，我在头条上陆续写了一些关于人工智能领域的科普文章，想了解人工智能、大数据等技术的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果是从事计算机相关研发工作，那么35岁开始转行做人工智能领域还是可以的，因为有一定的基础，做人工智能研发也会更快。我是在29岁开始增加了人工智能的研究方向，之前一直在做动态软件体系结构的研究，主要接触的内容跟模块化程序设计关联紧密，使用的工具语言也以Java、C为主。
我研究的切入点是机器学习领域，机器学习作为人工智能的六大研究内容之一，是目前落地应用比较多的领域，很多行业比如智能诊疗、模式识别、推荐系统等都在使用机器学习的内容。由于我的研究多是以应用为导向，所以我选择机器学习作为入口。大概用了2年时间完成了第一个机器学习的验证项目：智能诊疗系统，主要的职责是辅助医生给出针对性的治疗方案，目前已经收集了超过10万条的智能诊疗数据。
人工智能的学习除了机器学习之外，还包括自然语言处理、知识表示、推理、计算机视觉和机器人学。可以说人工智能涵盖的领域十分广阔，要学习的内容也很多，是一个多学科交叉的领域。
人工智能对数学基础的要求还是比较高的，比如对线性代数、概率、微积分等都有要求，可以说人工智能主要研究的内容就是以各种算法的实现及应用为基础，通过不同的算法完成不同的任务。
当然，除了数学，人工智能对物理、计算机、统计、控制、自动化都有一定的要求，所以需要掌握的内容多且复杂。这也是为什么现在培养人工智能领域人才比较困难的原因，人工智能人才的培养周期普遍比较长。
所以，如果有计算机、数学等学科的基础，或者从事过软件研发等相关工作在35岁开始转行做人工智能还是可以的。如果没有这些基础，建议一定要慎重考虑，毕竟人工智能的学习不是一蹴而就的，需要时间的积累。
如果大家有人工智能方面的问题可以咨询我。
软件工程师如何转行做人工智能？
谢谢邀请！
软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择，但是要根据自身的知识结构进行相应的准备。对于研发级软件工程师（研发级程序员）来说，转行做人工智能是相对比较容易的，因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础。对于应用级软件工程师（应用级程序员）来说，转行做人工智能需要一个系统的准备（学习）过程。
人工智能目前的研究方向比较多，比如自然语言处理、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向，下面就以机器学习为例，说一下作为应用级软件工程师来说，都应该做好哪些准备。
首先，需要系统的学习一下算法知识。机器学习的研发是以算法为核心进行展开的，所以要有一个扎实的算法基础。这个过程需要了解一些比较经典的算法设计过程，逐步培养起解决问题的思路。这部分的学习内容包括随机算法、堆排序算法、快排、计数排序、贪心算法、核算法、势能法、图算法、多线程算法、数论算法和近似算法等，在学习算法的过程中也会连带着把数据结构一并学习一下，因为算法和数据结构本就不分家。
其次，了解机器学习的实现步骤。机器学习的流程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、验证算法和应用算法，数据收集是机器学习的第一步，目前可以用于机器学习的公共数据集并不少，对于实验来说已经够用了。接下来就是了解常见的机器学习算法，目前比较常见的机器学习算法包括NB、k-mean、kNN、SVM、Apriori、EM、PageRank、CART等算法，对于有算法基础的人来说，这些算法的学习并不困难。
最后，选择一门编程语言来实现这些算法并对其进行验证。对于软件工程师来说，这个步骤还是相对比较轻松的，目前使用Python做机器学习的算法实现是一个比较常见的做法。
人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
如果学java，可以进军人工智能吗？
简单回答，那就是能。
如果要复杂回答，JAVA在搜索算法，人工神经网络和遗传编程有应用，在应用端，例如人机界面、网络界面等，JAVA也可以；
当然，目前Python被认为是所有AI开发语言列表中的第一位。
关于本次从事人工智能和从事人工智能的职业的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
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