1樓：大江東去
估計題主已經大
三、或者大四了吧。其實在大一學習了高等數學之後，就可以開始學習基礎的人工智慧演算法。
① 卷積神經網路
卷積神經網路僅需要微分、矩陣相乘、卷積方面的一些知識，並不難。
卷積神經網路
② 深度殘差網路
如果神經網路的層數過多，那麼經常遭遇訓練失敗的問題。深度殘差網路通過引入恒等連線，更利於梯度的反向傳播，基本上解決了這個問題。
深度殘差網路
③ 深度殘差收縮網路
深度殘差收縮網路所針對的是資料中含有較強雜訊、較多冗餘的問題，解決方案是在網路中加入了軟閾值化層，通過對特徵進行軟閾值化，消除冗餘雜訊資訊[1]
[2]。
軟閾值化層
（面向強噪、高冗餘資料的）深度殘差收縮網路
2樓：Duke Yu
大一：隨便學個語言，出去打工，別太Care工錢，但也不能不Care工錢。耍朋友
大二：經過一年的歷練，選擇自己感興趣的方向，打工。耍朋友大三：
重新審視自己選擇的方向，必要的修正，打工。耍朋友大四：如果你前面打了三年工，第四年繼續打工的同時，你可以考慮是否該創業。
如果不想創業，你可以憑藉這些年的打工經歷，你可以找到你感興趣領域的很好的工作了。耍朋友
補充：本人，某211、985高校人工智慧研究所優秀碩士畢業生！！！！
3樓：李呵呵
作為乙個目前大三，學機器學習，並且走過無數彎路的人我覺得至少有以下幾件事是可以做的：
1.學好第一門程式語言(多半是C)：學好一門之後其他語言都比較好學了2.重視資料結構和演算法：這是計算機的靈魂
3.提高英文水平：這可能決定了你的上限
4.可以嘗試學學python：你會發現這門語言能夠讓你比較容易的做很多事情（爬蟲，Web開發，機器學習，資料分析），畢竟能夠做出來什麼對自己算是較大的鼓勵。
5.找到乙個導師：這在我看來是很重要的一點，你需要乙個老師，或者乙個厲害的學長。有這樣乙個導師意味著你可能會少走很多的彎路以及潛在的實戰機會。
暫時想到這些......
計算機專業分方向，要不要選擇人工智慧？
位元組頻道 作為一名資料 智慧型化方向的產品經理，我也來說說我的建議。人工智慧是個大產業，也很熱門，但是具體到職業，肯定有很多細分方向，比如研發類有 資料探勘，機器學習，語音語義，影象識別等，偏產品運營類有 資料標註，產品經理，模型訓練等，大學裡提的人工智慧一般是研發方向，這個就像剛剛說的，具體看細...
非計算機專業學人工智慧有啥用呢
人工智慧都是為了解決具體的傳統的問題，例如文字閱讀，語音識別，思維訓練等等。計算機專業的人是不懂這些東西的，計算機專業的培訓頂多搞一些演算法，最終還是要要解決和傳統問題相結合的部分。參考上面舉的例子，沒有語義學的知識怎麼能搞語言理解呢？怎麼搞語言識別？看看人工智慧大師李飛飛是學啥的吧。當前對於非計算...
馬上上大學，意向學計算機專業，偏人工智慧方向，不打遊戲，預算5000以內有沒有合適的筆記本推薦？
GhostIT男 大學中，雖然是計算機專業，而且是人工智慧方向，但是我想說的是，大學的大一大二甚至到了大三上半年，幾乎都是學基礎知識，這部分的效能，隨便一台電腦基本上都可以滿足需求，到了真正用到人工智慧計算的時候，需要跑模型或者深度學習，神經網路的那會兒，任何一台筆記本都不能滿足你的需求了。目前來說...