想要進(jìn)入人工智能行業(yè)，學(xué)歷還是有作用的，至少能夠做為敲門磚，快速的獲取更多的面試機(jī)會，所以有機(jī)會的話呢，還是可以通過一些渠道提升一下自己的學(xué)歷。當(dāng)然學(xué)歷其外，實(shí)力其中。實(shí)力才是碾壓一切的制勝法寶，一定要分清楚主次。沒有學(xué)歷，但有實(shí)力，多就是前期找工作的時候面試機(jī)會較好，工作之后幾乎沒有太大影響；如果反過來，沒有實(shí)力，只有學(xué)歷，也就只能忽悠一些不懂行的老板，在每個公司都待不了一兩月就要走人，因?yàn)槔习逡膊簧?，雖然不懂技術(shù)，但是懂的看結(jié)果。二者孰輕孰重，一定要掂量好了。另外編程不好一定要勤學(xué)苦練，多找一些題來做。數(shù)學(xué)不好的多看一些AI算法的應(yīng)用，嘗試?yán)斫馑惴ǖ淖饔檬鞘裁?，為什么要用這個算法。時間久了，慢慢的就對算法有一定的理解了，至于推導(dǎo)可以先不著急，寫學(xué)會使用，空閑了再去嘗試研究推導(dǎo)。人工智能機(jī)器人取代銀行大堂經(jīng)理？陜西人工智能零基礎(chǔ)書籍

肯·詹寧斯的幽默話語就是人們對待人工智能的負(fù)面影響所能給出的比較好的總結(jié)。先不考 慮澳大利亞那個穿著皮夾克試圖掌管世界的機(jī)器人，人工智能系統(tǒng)給我們帶來的直接、真實(shí)的威脅是對我們工作的威脅?！凹夹g(shù)性失業(yè)”一詞先是由英國經(jīng)濟(jì)學(xué)家約翰·梅納德·凱 恩斯（John Maynard Keynes）在1930年提出的。凱恩斯在一篇極具前瞻性的文章《我們后 代的經(jīng)濟(jì)前景》中預(yù)測，世界正處于**的邊緣，眾多產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)速度、效率和“人類成 就”方面都將發(fā)生**?！拔覀兌蓟忌狭艘环N新的疾病，有的讀者可能還沒有聽說過它的名 字，但在未來幾年里這個名字將不斷縈繞在人們的耳邊?！眲P恩斯在談?wù)摴?jié)約人工的機(jī)器興 起這個話題時這樣寫道。吉林比較好的人工智能零基礎(chǔ)課成都深度智谷科技有限公司帶你了解人工智能。

真正令人吃驚的是人工智能涉及領(lǐng)域的廣闊性。人工智能已經(jīng)能夠完成許多信息化任 務(wù)，這些任務(wù)曾經(jīng)都是醫(yī)生或律師等高認(rèn)知專業(yè)技術(shù)人員擅長的。舉例來說，法律在線服務(wù) 網(wǎng)站LegalZoom和Wevorce等工具的問世搶走了律師的許多工作，這些工具使用算法指導(dǎo)客 戶，從起草合同到申請離婚均包括在內(nèi)。這類自動化對年輕工作者工作的影響比較明顯，例 如年輕律師之前通過完成“發(fā)現(xiàn)”之類的日常工作來學(xué)習(xí)——“發(fā)現(xiàn)”就是搜集庭審上用作證據(jù) 的文件。有了電子取證公司以后，這一工作就由機(jī)器來完成，其成本遠(yuǎn)低于支付給年輕律師 的工資。因此，許多律師事務(wù)所都有可能不再同時招聘年輕律師和實(shí)習(xí)律師。

計算機(jī)科學(xué)家們可能會側(cè)重于研究人工智能助手的其他聲音特性，進(jìn)而完善 這一優(yōu)良效果。可以通過改變?nèi)斯ぶ悄苤职l(fā)聲的音量、音高和語速來展示內(nèi)向或外向等不 同的性格。此外，不僅可以改變?nèi)斯ぶ悄苤终f什么，還能夠決定它怎么說。它可以對“男 性”人工智能助手進(jìn)行編程，使他說起話來更像個男人，同樣，也可以使“女性”人工智能助 手說起話來更像女人。人們普遍認(rèn)為，女性的聲音比男性更有“影響力”，這意味著女性更關(guān) 注個人感覺等情感領(lǐng)域，而不是特定的具體信息。女性更愿意使用“我”和“你”等人際關(guān)系詞 匯，這樣顯得更加關(guān)心聽者。另一方面，男性在談話時會更多地使用“它的”這樣的詞匯，并 包含更多有關(guān)時間和地點(diǎn)的詳細(xì)信息。人工智能的成熟，社會對效率提升的強(qiáng)烈需求，促成了人工智能行業(yè)大爆發(fā)。

技術(shù)的發(fā)展總是帶來失業(yè)。隨著新技術(shù)的問世，社會上現(xiàn)有工作的數(shù)量、類型和組成都 要發(fā)生改變以適應(yīng)新技術(shù)。例如有一份聽上去可笑的“敲窗人”工作在工業(yè)**之前存在，但 人們對其聞所未聞。敲窗人的工作就是叫醒睡著的人們，確保他們能夠按時上班。為 了叫醒人們，敲窗人會用一根長棍子（通常是竹子）敲打客戶臥室的窗戶；他們會一直敲， 直到確定里面的人已經(jīng)醒來。毋庸置疑，1847年法國發(fā)明家安東尼·勒迪耶（Antoine Redier）發(fā)明的可調(diào)節(jié)機(jī)械鬧鐘注定了敲窗人將永遠(yuǎn)失去優(yōu)勢。人工智能和人類將以怎樣的方式共存。陜西人工智能零基礎(chǔ)書籍

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    而且不僅包括深度學(xué)習(xí)通用內(nèi)容，還包括CV、NLP和推薦系統(tǒng)的相關(guān)內(nèi)容。如果只能選擇一本入門參考書，那非"動手學(xué)深度學(xué)習(xí)"莫屬。如果能把書中的內(nèi)容都掌握，達(dá)到入門標(biāo)準(zhǔn)毫無問題。除此之外，吳恩達(dá)在coursera的"deeplearning"專項(xiàng)課程，斯坦福大學(xué)的"CS231n"，Pytorch官網(wǎng)上的入門課程都是入門非常好資料。入門學(xué)習(xí)中的一個常見問題是別人的代碼看著都會了，但自己動手寫不出來，這種情況歸根結(jié)底是不熟練，我經(jīng)常給初學(xué)者推薦一種"笨辦法"：背！特別是一些常用的經(jīng)典代碼，例如ResNet的Pytorch官方實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)預(yù)處理，損失函數(shù)的實(shí)現(xiàn)等，多敲N遍，直至爛熟于心，正所謂"熟讀唐詩三百首，不會做詩也會吟"。06人工智能和深度學(xué)習(xí)匯聚了世界上質(zhì)量的人才，每天都有新的論文和方法出來，讓人目不暇接，我們在為人工智能快速發(fā)展欣喜的同時，也會給很多同學(xué)帶來很大壓力。以計算機(jī)視覺中的目標(biāo)檢測為例：你還正在學(xué)YOLOv3，YOLOv4出來了，YOLOv3剛看完，YOLOv5出來了，更不要提PP-YOLO、Tiny-YOLO等等，這才是只是計算機(jī)視覺之中目標(biāo)檢測的單目標(biāo)檢測算法之一，還有Anchor-Free分支又是一大堆模型，新的方法NLP中的Transformer又開始應(yīng)用在目標(biāo)檢測了。陜西人工智能零基礎(chǔ)書籍

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