大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于没资源做人工智能，没资源做人工智能怎么办这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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物理专业跨考人工智能方向研究生的难度如何以及该怎么准备？
这是不少同学都比较关心的问题，我结合当前人工智能方向的考研和科研现状来回答一下。
首先，虽然当前人工智能方向的热度非常高，而且2023年大概率会迎来一个创新的高潮，但是我并不建议更多同学跨考人工智能方向研究生，一方面考研过程会遇到很大的障碍，另一方面在读研期间也会遇到很多的困难。
对于数学、物理专业的同学来说，如果以后明确要往人工智能方向发展，选择跨考人工智能方向研究生确实也是一种顺应时代发展的选择，而且基础学科专业的同学读研人工智能方向还存在一定的优势。
目前多个专业都可以培养人工智能方向的研究生，包括计算机、数学、控制等专业都有人工智能相关方向的课题组，所以可以结合自己的知识基础来选择在不同的专业读研。
我在计算机专业带学生，所以我就以计算机专业的考研流程为例，来说一下跨考生需要如何准备考研。
考研计算机专业要从准备初试开始，目前很多学校的专业课都会考408（数据结构、操作系统、计算机网络、计算机组成原理），所以建议按照408来准备初试，这样也会给自己构建一个更完整的知识结构。
计算机专业的专业课不仅内容比较多，学习难度也相对比较大，所以不建议完全采用自学的方式，建议在专业老师的指导下开展复习，这样不仅会提升学习效率，也会少走不少弯路。
除了初试之外，复试往往是跨考生劣势比较明显的环节，很多跨考生就是因为复试没有发挥好而丧失了上岸的机会，而要想在复试环节有更好的发挥，就一定要在备考期间重视科研和项目经验的积累，如果能够参加一些计算机专业相关的竞赛也是有积极影响的。
如果没有参加项目的机会，可以多做几个成熟案例的复现，比如我个人对于复现案例也是认可的，但是要至少复现两个有明显差异的案例。
从当前产业领域的创新趋势和人才需求趋势来看，人工智能方向研究生未来的就业前景还是非常值得期待的，拿到高附加值岗位的机会也比较多。
最后，如果有考研计算机专业相关的问题，或者需要我的帮助，都欢迎与我交流。
没有科研经历，如何考人工智能方向的研究生？
作为一名研究生导师，我来回答一下这个问题。
首先，如果要考人工智能相关方向的硕士研究生，即使没有科研经历也是可以考的，而且按照历史经验来看，即使没有任何科研经历也能够考研成功。实际上，对于普通高校的本科生来说，由于高校教育资源整合能力上的差异，不少本科生都没有机会参与到课题组中，自然也就很难会积累科研经验，这也是比较常见的事情。
当前人工智能方向的人才培养依然以研究生教育为主，在当前人工智能大热的背景下，人工智能人才的缺口也相对比较大，所以当前读人工智能方向的研究生是不错的选择，未来的就业空间也相对比较大。从近些年人工智能方向研究生的就业情况来看，大部分毕业生在毕业时都有较多的选择，而且薪资待遇也比较可观。
从近些年研究生最终的就业情况来看，更多的毕业生比较愿意选择大型科技公司和互联网公司，一方面这些大厂的资源整合能力比较强，能够为毕业生提供更好的研发环境，另一方面这些大厂的发展空间也比较大，可以在岗位上不断获得提升。
对于准备考研的学生来说，是否有过科研经验主要会影响考研复试阶段的表现，对于这部分没有科研经验的考生来说，在复试的过程中，应该在三个方面做好准备，其一是认真准备复试的笔试部分，笔试部分一定要争取多拿分，而且一定不能出现任何的不及格现象，因为不少学校会有相应的规定，一旦有不及格现象会马上被淘汰；其二是注重上机考核，上机考核所占的比重也是比较大的，这部分内容应该重点加强；其三是注重丰富自身的知识面。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
个人怎么在人工智能时代赚钱？
谢谢邀请！
作为一名科技工作者，我来回答一下这个问题。
首先，站在技术的角度来看，当今社会已经进入了智能化时代，典型的代表就是人工智能平台的推出，而基于这些人工智能平台能够开辟出一个新的价值空间，而且这个价值空间会不断扩大，个人要想捕捉到智能化时代的红利，就需要在人工智能这个新的价值空间内找到自己的位置。
人工智能开辟的价值空间可以从多个维度来进行认知，不同行业领域对于人工智能也会有不同的诉求，而具备不同知识结构和资源的个人，对于人工智能也会有不同的认知，这些认知是导致能否获得智能化时代红利的关键。
从大的角度来看，要想发掘智能化时代的价值空间，首先要了解人工智能技术都能够承载哪些内容，而且要判断这些内容能否实现价值增量，如果能够找到价值增量的渠道和方式，实际上也就找到了获取红利的方式和方法。从目前已经开放的人工智能平台来看，当前的人工智能领域尚处在资源整合的初期，资源整合初期通常也会释放出两大红利，其一是用户的增量红利，其二是平台的补贴红利，个人可以根据自身的实际情况来选择切入点。
对于个人创业者来说，目前可以基于已有的人工智能平台来完成行业智能化创新，在当前产业结构升级的大背景下，人工智能产品的应用空间还是非常大的。当然，要想完成行业应用创新，一方面需要具备一定的技术基础，另一方面还需要有丰富的行业知识，能够把握住行业的具体需求。
对于普通人来说，要想获得智能化时代的发展红利，应该根据自身的知识结构和资源来加入到大型的智能化生态中。举个例子，比如当前通过智能体能够完成一个价值增量的过程，这种过程可能有很多不同的体现形式，对于普通人来说，通过租用或者购买智能体来实现价值增量，就是一个比较简单的途径。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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零基础学人工智能可以学会吗？怎么学好？
谢谢邀请，零基础真不好界定，学习人工智能零基础可以从学习Python开始！
要想学好的话最重要的两方面要注意：
1.学好Python
软件开发技能最好的学习方法就是做实战小项目，边做边学习相关知识点，我的头条号上就有许多我录制的上课视频，就是一直用案例与项目去教学生学习的，效果还不错。
2.掌握数学与统计基础，尤其是统计
不过不是科班出身，走人工智能方向要费劲得多，数学与统计要好，计算机相关专业的话应该也学过高数、线性代数、概率统计吧，就看学的怎么样了！
3.Python在数据科学领域是霸主
数据岗位发展方向，都是比较新型的职位，数据分析员、数据分析师、数据产品经理、数据总监、首席数据官等等，从数据分析员、初级数据分析师（就是表哥表姐哦）入行，逐步发展！
我们选择发展方向要顺势而为，目前人工智能、大数据、数据分析与挖掘无疑是发展方向，选准了深耕下去就行了，不管怎么样Python是非常值得投资的方向，希望能够坚定你的信心，需要更多相关资源可以关注头条号“语凡提”，里面有大量我上课录制的相关视频，涵盖Python/机器学习入门/深度学习入门/PySpark大数据开发/人脸识别项目实战等等。
好了，本文到此结束，如果可以帮助到大家，还望关注本站哦！
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