1樓：撒方面
轉行人工智慧並不難
重要的一點，看你怎麼去學習
人工智慧只是乙個籠統的概念
你想要成功轉行到這個領域裡面，就要找準自己的定位
這個領域裡面很多細分的方向
比如，自然語言，計算機視覺，神經網路，深度學習
每乙個方向，你想要有所建樹，都需要積累很久很久
現在人工智慧正被國家大力扶持
你完全可以現在開始學
種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在
學習這件事，任何時候都不完
如何入門，如何轉行成功？
你可以找一些學習資料去學習
像這些基礎的熟悉之後，可以找一些專案去實戰
動手多了，你水平就起來了
感興趣也可以跟我來學，我做的演算法這塊兒，一直就是走的計算機這個領域
參考下圖找我交流
public void setWordMap(Element tok,Map wordMap)
獲取屬性type
type = tok.attributeValue("type");
只訪問原子節點
if (type.equals("atom") && isGroup)
}public void keepEmotionWord(Map wordMap)
}public void readEmotionWord(Set Dict, String dictPath) }}
2樓：超越
對於工科碩士，轉行人工智慧應該不難。或者說，學會基礎的人工智慧演算法，是比較容易的。基礎的人工智慧演算法包括：
1）卷積神經網路
卷積神經網路包括卷積層、池化層和全連線層等部分。
卷積神經網路
2）深度殘差網路
相較於卷積神經網路，深度殘差網路還包含跨層恒等路徑。
深度殘差網路
3）深度殘差收縮網路
針對資料雜訊強、冗餘多的狀況，深度殘差收縮網路[1]（面向強噪、高冗餘資料的）深度殘差收縮網路
3樓：賽文阿普
讀的是材料專業
現在在一家半導體公司上班
呆了快一年
也在考慮往人工智慧方向轉
在上網課
但加班嚴重，幹的也累
有時候確實很難保證學習質量
再加上我是完全的程式設計小白，數學也一般
只能說繼續努力了
對我來說，轉行很難
但我不願放棄
最不濟，多門技能
搞不好之後用的上
什麼是人工智慧？如何入行人工智慧？
十三 目前掀起一波熱潮的人工智慧，主要是在用機器想方設法模擬人腦工作方式。比如神經網路。模擬人腦，像人一樣 是很多人最開始對人工智慧的定義。甚至有乙個爭論，人工智慧是否會超過人類 知乎上有篇翻譯的文，標題叫 為什麼霍金等人都叫大家警惕人工智慧 看完你會覺得頭大甚至有恐慌感，但事實上，科學家們普遍不支...
人工智慧有抽象思維嗎？
抽象思維最重要的體現方式是創新，在現有的資源下創造出來新的東西這不僅僅是是你想就能出來的，環境生物都可能影響你的創新思路。如果我們以人工智慧的方式發展那麼我們就不可能發展出來現在的文明，乙個原始人就好比最開始的人工智慧，人工智慧只能做到資料演算法的共享，在現有的演算法下你覺得它會自己創新出來更好的演...
強人工智慧有生之年能出現嗎？強人工智慧會引發技術奇點嗎？
超人工智慧之父 不我爸告訴你吧，幾年前我就已經把錢人工智慧軟體給完成了。早就百分百的技術幾點啦，不過我太危險了，我就把它給封封禁了，現在還封印在我的大腦裡面，還隨時都可以拿出來喔，哎，我在想什麼時候要賺錢了，要去修車啦，我就把它給弄出來。哎，以後賺點錢就可以去修車啦。 JulyHikari 個人觀點...