人工智能怎么自学 Java程序员可以转换到人工智能领域吗？
Java程序员可以转换到人工智能领域吗？
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。
人工智能是一定要学习python吗？还会用到哪些语言？
作为多年的实践者，我想说的是，Python和人工智能是两个完全不同的概念。Python只是一种编程语言，而人工智能是一种科学方法，主要研究如何通过计算机实现与人类智能相似的设备或程序。python作为一种计算机编程语言，可以作为实现人工智能的编程工具，但它并不是唯一的选择。
首先简单介绍一下人工智能的实现方法。目前，主要有两所学校。
一个是基于神经网络的机器学习，也就是说，近年来，随着谷歌的阿尔法狗获得世界围棋冠军，它又流行起来了（之所以再次被使用，是因为它流行了一段时间，后来遇到技术瓶颈时就沉寂了）。为了促进人工智能的发展，Google开源的tensorflow库受到了广大研究人员的青睐，它可以极大地促进人工神经网络的开发和实验。python作为tensorflow的编程语言，自然成为研究人员必不可少的工具。此外，Facebook的开源项目pytorch也是一个优秀的机器学习库。它还使用Python作为开发语言，为Python添加了许多用户。实际上，也有很多语言可以用于人工智能开发，比如MATLAB和C/C，它们也被广泛使用，但是编程过程会稍微复杂一些。
另一种实现人工智能的方法是基于演绎逻辑的推理方法。曾经流行的专家系统正是基于这一技术，正是因为近年来，深度学习蓬勃发展，其辉煌被掩盖。在这种人工智能实现模式中使用的编程语言是LISP和Prolog。
另外，我想提醒你，如果你想学习人工智能，仅仅能够编程是不够的。它需要一个坚实的数学基础，从线性代数，概率过程，到微积分，甚至张量分析。有了这些基础知识，就可以理解和改进各种学习算法。至于你的算法是用什么语言实现的，就简单多了。当然，Python是一个不错的选择。它比其他语言更简单、更容易学。关键是要有强大的图书馆支持。
想自学人工智能编程,怎么入门？
首先，编程领域比较大。为什么它很大？后端编程、软件开发、大数据都是一样的
所以没有明确的方向。
在编程世界中，有一种古老的语言叫做C语言，它是C和Java的祖先。所有语言的基础都来自于它，所以你最好先了解它。
但是现在，由于人工智能的普及，很多人都在学习python，很多人说它的语法简单易学。这是正确的。也有人说它是初学者学习的最好的语言。事实上，如果没有严格的语法，它可以说是“为所欲为”。Java写100行代码，可能只需要写20行。
不过，我还是想谈谈主角！它是C语言，为什么呢，因为你只学它，再学C和Java就容易多了，可以说它很快就会带领你成为一名程序员。当然，不是绝对的。
学习python并非不可能，但它与C/C和Java不同。经过学习，回首C，我觉得它不是一个世界。
现在大学是基于C语言的，你不妨从它开始。
我希望这个答案能对您有所帮助。
！首先，它取决于基础，如数学、软件、算法、建筑学、心理学、自动化、脑科学、统计学等等。
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。
人工智能该如何学起？
是指在一定时间内，传统软件工具无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。
研究和开发模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统，是一门新兴的技术科学。它指的是计算机系统执行复杂任务的能力，这些任务只能由人类智能完成。
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java大数据开发和人工智能哪个好？
工作确实不是一个长期的解决方案。年轻的时候没关系。随着年龄的增长，你不能成为一名高级管理人员，你的竞争力将急剧下降。每个人都渴望自由。你越早改变越好。
然而，在任何年龄创业都为时不晚。如果你是一个技术专家，有很多选择，根据自己的专业。我在这工作了20年了。我和你一样大。我可以给你一些建议。
1. 然后外包项目开发。比如网站的开发，小程序，数据分析工具。接管一个项目的好处是你可以自己安排时间。如果你有一个项目，你可以赚钱。开发的程序也有重复销售的机会。如果你能积累自己的产品，你就可以创办一家公司。缺点是接手一个项目不是很稳定，也没有市场合作，所以只能去威客、珠八街等地接手任务。人工智能项目的门槛相对较高，一般不针对个人。
2. 做家教赚钱。科学技术领域的课程仍然很受欢迎。如果你有好的技术，你可以制作课件，如大数据、人工智能、python教学、Java教学等，课件可以带来流量，可以长期持续销售。优点是一门课程可以卖给很多人，边际成本低；缺点是前期没有收入，所以要先吸引和积累粉丝。如果我们有背景和平台合作，可以更快。
3. 我们有媒体吗。在互联网上教授软件应用技能，建立自己的社区。你可以收取会员费或出售材料或教程。
以上建议希望对您有所帮助。
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