人工智能培訓(xùn)是隨著人工智能的發(fā)展而興起的。由于大部分大學(xué)課程中并沒有系統(tǒng)的人工智能學(xué)習(xí),導(dǎo)致了市場上的人工智能人才需求無法滿足。
人才缺口越來越大,人工智能相關(guān)崗位的薪資也水漲船高。因此也吸引了很多人加入到人工智能的學(xué)習(xí)中來,人工智能開發(fā)培訓(xùn)學(xué)校選哪家?
相信大家選擇人工智能開發(fā)培訓(xùn),都是為了找到一份好工作,所以選擇一家就業(yè)服務(wù)較好的機(jī)構(gòu),就顯得非常重要。我們還知道,機(jī)構(gòu)的學(xué)習(xí)氛圍、講師水平也是大家關(guān)注的重點(diǎn)。因此,去實(shí)地進(jìn)行考察試學(xué)不失為一種很好的選擇。
我們知道,科技的發(fā)展并不會(huì)因人的意志而改變,人工智能是大勢無疑,不過,人類應(yīng)在這一新的進(jìn)程中找到發(fā)展自己的新風(fēng)口,從事更有創(chuàng)意性、創(chuàng)造性、更有體驗(yàn)感的工作,馬云認(rèn)為,服務(wù)業(yè)會(huì)成為未來就業(yè)的主要來源。
人工智能有兩個(gè)學(xué)習(xí)方向:
第1種,和學(xué)術(shù)界一樣,需要讀懂每個(gè)算法,學(xué)習(xí)算法背后的數(shù)學(xué)原理,能夠自己把算法實(shí)現(xiàn)一遍,甚至加以改進(jìn)。大學(xué)高等數(shù)學(xué)是基礎(chǔ)。
第2種,從科普層面理解這些算法的概念。然后學(xué)會(huì)調(diào)用科學(xué)家封裝好的類庫、框架。并掌握什么時(shí)候該用什么算法解決問題。不必把已經(jīng)忘光的數(shù)學(xué)知識重新學(xué)習(xí)一遍。
比如,libsvm就是個(gè)經(jīng)典。使用SVM分類器,并不需要讀懂libsvm源碼,更不需要掌握了解其背后的數(shù)學(xué)公式。只需學(xué)會(huì)如何調(diào)用libsvm就可以了。
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