导读：很多朋友问到关于青海人工智能编程怎么样的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
编程这个专业怎么样？
很不错的。如今已经是一个计算机的时代了，随着人工智能的发展，大批职业在未来将会转型升级，会编程的人自然是有更广的发展前景。可以从以下几方面分析一下：
1、软件编程发展前景怎么样?在信息化发展的几十年里，软件编程技术功不可没，软件编程的发展带动了我国各行各业的发展，也改变了人们的一些生活方式，也提高部分行业的工作效率。而软件编程技术的发展也是需要大量软件开发人员和软件项目管理人员来完成。
2、软件编程技术好学吗?其实也是我们长久以来的心理作用，因为软件编程行业我们怎么理解都觉得他是把事物从无变有，在一般人看来就很不可思议，而且又提到编程，肯定涉及到英语，这样看来软件编程肯定不好学，学起来十分困难。还有周围有从事过软件编程的人，都知道软件编程是一个比较辛苦的工作，比较累，而且还必须持续不断的学习，不然就被淘汰，从而使得很多人心生畏惧。
我们说软件编程本身处于高端行业，不可能一点难度都没有。而且这个行业确实是需要持续不断的学习，因为现在信息化社会中，想要不被淘汰就必须学习。还有软件编程本身就需要思维很开阔，知识面很广才能有所作为，所以我们不得不多努力，这样就导致了一般人们眼中的软件编程累，软件编程天天要学的理论。
人工智能专业怎么样
我是河池学院一名大四毕业生，人工智能挺好玩的，在我们学校经常可以看见人工智能的同学的成果。让我真的是好羡慕。我有一个好朋友就是人工智能专业的，他说这个专业非常的有趣。经常给我发一些他们小组专业的成果，真的是一整个爱住了。
据我了解未来十年，急缺人才的五大行业，人工智能就排第二，目前随着新技术革命不断推进，全球人工智能人才紧缺，据了解目前我国人工智能人才缺口就达到500万，而从业者薪资大部分月薪超过2万元。未来随着我们国家国际地位不断提高，以及技术更新换代的，人工智能行业领域人才缺口将持续扩大！腾讯、阿里巴巴、拼多多、华为等知名企业均不惜重金求才。所以说明这个专业非常的缺人才，就业还是挺好就业的吼。
我的损友跟我讲，人工智能主要就业方向在于科研机构、高校讲师、互联网企业软硬件开发人员三个主要的方向。科研机构主要对人工智能技术进一步的探究，为真正的人工智能实现储备技术力量。高校讲师以及培训机构讲师主要是为人工智能的应用储备人才力量，为人工智能的普及应用提供强有力的人才支撑。相对于前面两个就业方向而言，互联网企业软硬件开发是目前人工智能学习者的主要就业方向。
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整体来看，目前人工智能在语音识别、图像识别等领域已经逐渐走向城市，但是距离真正的人工智能还有很长的距离。虽然机器学习作为人工智能的技术支撑已经普及到目前人工智能的学习之中，但是深度学习的进一步实现，还需要由不断涌入的人才进一步探索。
你的努力在未来一定不会辜负你的，作为学姐的我希望你是真的热爱这个专业所以才会选择报考这个专业，不然你大学四年过的可能会非常煎熬。
人工智能专业怎么样？
1——个人感受
我认为人工智能是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能这个专业前景非常广阔，所以说这个专业是很好的选择。
还有，我觉得这个专业适合所有对人工智能有兴趣的同学去选择，该专业的课程难度不是很高，不过也不能随便摆烂，也得认真去学。
说到学习这个专业的首选那肯定是清华大学，其次是北京大学、国防科技大学、浙江大学和哈尔滨工业大学等。如果你真的对人工智能有着浓厚的兴趣，那么选择这个专业不会有错的。
02——专业介绍
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学，也是计算机科学的一个分支。它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。
一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。
三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势
03——主修课程
人工智能专业的核心课程有：专业导论、人工智能数学基础、线性代数 A、概率论与数理统计、程序设计与问题求解、电路与电子技术基础、面向对象编程、算法及数据结构、人工智能基础、数据科学导论、计算机组成原理、机器学习、信息论、机器人学概论、数字信号处理、模式识别、自然语言处理、现代控制理论等。
我们在学习中需要注意的是：要认真学习智能的基础理论、基本方法和基本技能，掌握相关应用领域基础知识。还需要具有系统的计算思维和数据思维，具有创新创业意识和国际视野，具有良好的社会人文素养、职业道德和团队精神。
04——就业前景
人工智能专业就业方向主要包括科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，趁着这个机遇，人工智能专业是一个很好的选择。
05——小结
人工智能专业相当的不错，未来必定是一个人工智能的世界，掌握了人工智能技术，就是一笔不可描述的财富。人工智能不仅能带动国家的发展，还能够方便世界上所有的人，所以，相信自己的感觉，对人工智能感兴趣的同学，来选择这个专业肯定没错的。
人工智能软件就业前景怎么样？
首先，当前人工智能专业的本科阶段教育才刚开始开展，就业情况尚不得而知，但是从目前人工智能方向研究生的就业情况来看，人工智能专业未来的就业前景还是非常值得期待的。
长期以来，人工智能领域的人才培养一直以研究生教育为主，一方面人工智能领域的学习对于基础知识的要求比较高，另一方面人工智能相关方向的学习对于教育资源的要求也比较高，这是导致人工智能领域人才培养难度大的重要原因。由于研究生培养能力有限，所以在人工智能成为科技领域热点的同时，人才短缺的现象就比较突出了，这也是一部分高校（重点高校）在本科阶段设立人工智能专业的重要原因。
虽然人工智能专业当前的就业前景比较广阔，而且人工智能领域的发展空间也非常大，但是近两年的岗位释放量并不算大，尤其是算法岗位，甚至出现了一定程度的萎缩（数量和待遇均有不同程度的萎缩），这与当前人工智能产品落地应用困难有较为直接的关系。在2019年的秋招中，也有不少人工智能方向的研究生选择了大数据相关岗位，这是之前很少出现的情况。
虽然当前人工智能领域的人才招聘没有前几年那么多，但是从人工智能行业发展的基本面来看，这种情况应该是一种阶段性波动，未来人工智能领域的人才需求依然会出现一个长期的增长态势。
人工智能就业怎么样，好找工作吗？
学人工智能好找工作吗？现在的就业前景怎么样？人工智能前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是热点，而且正好是在3~5年以后的时间。但是，也有一个问题大家要注意：
学习的难度比较高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力也重要)。
学人工智能就业前景怎么样？学人工智能好找工作吗？
只有这样，你才是人工智能行业的人才，你也是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。但是!!!如果你没有这些喜好和特长，或者没能学好这些学科，现在做别的选择还来得及。
人工智能的持续火热，无疑吸引了大量资本和企业布局，而作为承载人工智能运行的芯片，无疑成为最大蓝海，一场为占领产业制高点的战争已经打响。因此，人工智能发展前景不可限量。
因此人工智能学习的就业前景非常好，人工智能正在一步步的渗透并改变我们的生活方式。李彦宏就曾经在互联网大会上做出了掷地有声的结论：下一个时代是人工智能时代!
近年来，人工智能技术在各行各业中的应用越来越普及，相关专业技术人才也是供不应求，各大公司或是创业公司不惜重金招募AI人才。
因此，大家一定要抓紧时间学习人工智能。如果真的想好了要入行，可以选择专业的学习方式。
人工智能专业怎么样？就业前景怎么样？
前景可以的。
人工智能工程技术人员是指从事与人工智能相关算法、深度学习等相关的多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。人工智能专业就业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化通信、机械制造等。
人工智能是国家战略的核心方向，影响着国民经济的很多领域，已成为一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志。
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