何度か見たものの、もともとこんなことを書くつもりはなかったのですが、人工知能専攻では何を学ぶべきなのでしょうか？人工知能を学ぶにはどの学校に行くべきですか? このような似たような質問には答えませんでした。ただ辞めるよう説得しようとしているだけではないかと思います。しかし今、私の周りの友人が、親戚の子供が人工知能の専攻に興味を持っていると私に尋ね、ため息をつきながら私に様子を尋ねます。まだ試験の申し込みはほとんど終わっていないのですが、私はそうします皆さんにいくつかのアイデアを提供するために、皆さんのお役に立つことを願って、私の見解について話します。
1. 人工知能の進路設定は何ですか?
CSDN はこの問題について多くのことを話し合っているので、私の醜さは示しませんが、一般的には私も同意します。本当に試験に応募したいのであれば、大学院入学試験を受けるべきです。学部卒業後の就職。また、現在成果を上げているcvやnlpのアルゴリズムはディープラーニングが主流となっており、人工知能をやりたい場合は、まず志望校がどれだけのGPUを用意できるのかを確認しましょう。もちろん、これらは学部段階では関係ないかもしれませんが、まず第一に、これらのことを行う経験と教師を持っている大学はそれほど多くないことを皆さんに理解していただきたいと思います。第二に、学部段階で学ぶ内容が基礎的すぎて、就職には十分ではありません。より深い内容に触れたい場合は、大学院に進学するか、学外研修に申し込む必要があります。
2. 別の考え方: 最初に数学や物理学などの基礎科目を学び、十分な理論的基礎を築き、その後人工知能に移行します。
この種の考え方には 2 つの問題があると思います: a. 修士課程の学部 C9 物理実験クラスの友人で、大学院生はアルゴリズムを行うために Top2 に転校しました、彼とのやり取りによると、後輩と先輩が a.コンピュータのコア科目が多く、科目を補うのはかなり大変ですが、アルゴリズムをやる先生は数学科の学生を求めたがりますが、大学院受験の主流は依然として数学科の学生です。コンピューター サイエンス。クラスメートの多くはコンピューターや金融への転向を希望していますが、最終的な成功率は 10% と十分ではありません。b. この種の基礎的な学問が長く続いている理由は、多くの学問の本質が数学であり、特に博士レベルでは論理的思考が非常に重要であるためです。しかし、率直に言うと、「あなたの叔父はいつまでもあなたの叔父です。」誰もが数学や物理学などの科目を学べるわけではありません。特に科学研究に関しては、授業で学ぶちょっとした数学だけでは十分ではありません。高校時代に数学や物理が得意だったとしても、テストの高得点とこの種の基礎科目への適性はまったく別の概念であり、特にこの種の科目は大学院段階を通過した後の蓄積された値しか反映されません。つまり、一言で言えば、あなたは自分がとても上手で好きで、それに大胆に取り組んでいると考えています。基礎科目には非常に優れた才能が必要ですが、私のようなほとんどの凡人は、まだ遠くから見ていてふざけることができないと思います。ピック考慮する必要があるのは、大学院で勉強することができず、別の分野で輝く機会が与えられない場合、どのような仕事を探しているのかということです。
3. 人工知能は雇用に良い。
現在の雇用状況に関して言えば、アルゴリズムは確かに他の多くの専攻よりも優れており、少なくとも給与水準は依然としてオンラインです。
しかし、私が危惧しているのは、AI業界は今後ますます複雑化していくことであり、それは大学院生レベルであり、将来的に学部レベルで人工知能が量産できるようになるのは難しいということです。雇用市場における競争がどれほど熾烈になるかを想像してみてください。私個人としては、人工知能は学部生だけでなく、他専攻から編入してきた大学院生も対象と考えており、「AI for All」については特に楽観視しているわけではありません。実際、業界の方にも何人かお会いしましたが、一般的な反応は「落とし穴がある会社で、履歴書を提出する人もいますが、なかなかマッチングが難しい」ということで、供給が需要を上回っているとは言えませんが、しかし、需要と供給が一致しません。新しく開設された人工知能専攻が需要と供給を一致させることができるかどうかを言うのは難しい。
したがって、本当にこの業界に参入したい場合は、早めに参入し、実際の業界が飽和するまで待たずに協力してください。
最後に、墨跡を付け加えておきます。実のところ、私は人工知能の方向性については楽観的ではありません。この方向性は将来の発展の中核となる競争力であり、国家によって強力にサポートされる力でもあります。アルゴリズムは改善できるものです。」ただ、子どもたちが市場に対して盲目的に楽観的になり、安易にその業界に参入してしまうのではないかと心配です。人工知能に興味がある場合は、学部ではコンピューター関連の専攻を選択することをお勧めします。学部教育は基礎教育であり、大学院生には人工知能を行う時間があります。アルゴリズムを行うほとんどの人はそのような専攻です。人工知能はそうでない場合はプログラマーになれるのが最善です。
最後に、私が無料で編集した人工知能学習教材をいくつか紹介します。これは長期間にわたって編集されており、非常に包括的です。人工知能の基本的な紹介ビデオ + AI 共通フレームワークの実践ビデオ、画像認識、OpenCV、NLP、YOLO、機械学習、pytorch、コンピューター ビジョン、ディープ ラーニング、ニューラル ネットワークなどのビデオ、コースウェアのソース コード、国内外の有名なビデオを含むエリートリソース、AI の人気論文など。
以下はいくつかのスクリーンショットです。記事の最後にあるコードをスキャンして、私を追加して無料で入手してください (AI テクノロジーに関する 1 つまたは 2 つの質問にも答えることができます)
目次
1. AI無料ビデオコースとプロジェクト
2. 人工知能必読の本
3. 人工知能に関する論文集
4. 機械学習 + コンピューター ビジョンの基本アルゴリズムのチュートリアル
5、ディープラーニング機械学習チートシート（計26枚）
人工知能をうまく学ぶには、より多くの本を読み、より多くの実践的な作業を行い、より多くの練習をする必要があります。レベルを向上させたい場合は、落ち着いて体系的にゆっくりと学習して、何かを得ることができるようにする必要があります。終わり。