首先,你需要数学基础:高等数学、线性代数、概率论、数理统计与随机过程、离散数学、数值分析
其次,你需要算法的积累:人工神经网络、支持向量机、遗传算法等;当然,在各个领域也需要算法,比如slam研究如果你想让机器人在定位环境中导航和地图的话,简单来说,很多算法需要时间去积累;
那么,你至少需要掌握一种编程语言,毕竟算法的实现还需要编程;如果深入硬件,一些基础的电工课程是必不可少的;
人工智能一般需要研究生学习,本科生只需要泛泛而谈,毕竟基础课太大了。
在故障排除和编写代码方面,如果你一小时只能尝试一种方法,但其他人可以尝试10次,那么其他人就比你强。世界武术只能是快的。你在编写演示、检查问题和工具方面的熟练程度将决定你学习和尝试新事物的速度。
学习需要系统化。这不仅仅是一篇有意义的文章。
视频有一些无法用文字表达的功能:书中只粘贴一段代码,需要输入视频中的这些代码。这时,你会发现作者有很多黑技术或黑技能,你也可以学习。例如,在react的入门书中,只会对Redux进行解释或引用,而在教学视频中,会打开相应的网站,为您列出一些关键功能。另外,一些书中容易忽略的东西,也可以在视频中得到很好的补充。而且,很多视频制作人本身都是来自框架和技术开发团队,而不是第三方图书作者,所以新鲜感和技巧非常明显。
上述书籍、文件和视频教学使我们能够理解和深化某种技术。处理这项工作应该没有问题。但如果你想跟上潮流,获得灵感,你可能还需要关注一些科技新闻,比如follow twitter上的科技牛市。--我1998年毕业于计算机科学。我来回答这个问题。
如果我们要安排订单,我想是这样的:人工智能>网络安全>计算机科学与技术>软件工程。
自计算机科学与技术诞生以来,普及度一直很高,随着社会的进步,分为四个子学科,如上所述。宽带技术不断突破技术瓶颈,走进寻常百姓家。3D打印、机器人智能、黑客技术、棱镜门事件等技术的应用,使人们认识到网络安全的重要性,人们开始谈论软件工程的高收益。
一般来说,这四个专业是相互联系的。目前,各高校的课程设置基本相同,90%的内容相同,各专业在各自领域的侧重点略有不同。!计算机科学与技术是其他三个专业的基础。类似于万金油专业。如果你很好地学习基础,将来就很容易转到其他专业。你只需要进一步学习。软件工程是一门面向软件的学科。它主要是编写各种程序代码,俗称编码器。一般来说,他们都是年轻人。他们经常加班写代码,熬夜是很平常的事。收入高、经济条件差的家庭可以优先考虑。一般来说,他们从大三到大四就开始在计算机上实习,并和企业一起写代码。一毕业,技能好的就直接到单位工作,经验丰富,熟悉企业的工作模式,不再需要磨合,更受企业欢迎。随着年龄的增长,每天加班加点写代码,身体越来越强大,如华为、阿里巴巴、腾讯等。但到了35岁,就有了转型的要求,他们通常会跳槽到比现在规模小一点的企业做技术经理。网络安全更适合于喜欢从事专业研究和科学研究的学生。他们对底层计算机技术有深入的研究,对网络安全和网络攻击有一定的重视。在互联网如此发达的今天,个人隐私和专利技术越来越受到重视,这与网络安全的保护密不可分。人工智能主要应用于广泛的工业领域,工业4.0有很大的发展机遇。各国都处于起步阶段,没有成熟的技术。人工智能不仅需要计算机技术,还需要精通其他学科的知识,如数学、物理、机械等,这些学科要求很高,只适合少数人。
网络安全和人工智能是国家重点发展领域。希望对你选择专业有所帮助。
1. 数学基础:
高等数学,线性代数,概率论,数理统计和随机过程,离散数学,数值分析,博弈论;
2。算法积累:神经网络、支持向量机、贝叶斯、决策树、逻辑回归、线性模型、聚类算法、遗传算法、估计方法、特征工程等。编程语言:掌握至少一种编程语言,越精通越好,毕竟算法实现还是编程;
4。技术基础:计算机原理、操作系统、程序设计语言、分布式系统、算法基础;首先,它依赖于什么基础,如数学、软件、算法、建筑学、心理学、自动化、脑科学、统计学等等,所有的缺点都需要填补。
其次,要看你想解决哪些问题,比如视觉识别、自动驾驶、天气预报、语音语义学、定量金融、图像处理、金融分析等,每个领域的要求都不一样。例如,那些做医学碰撞诊断的人需要学习一些影像学知识。
需要找一位有学问的专业老师,如果自学,就必须进入专业交流圈。
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