导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能新手怎么选的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
想进入人工智能领域，该学习哪些东西？
当前学习人工智能是不错的选择，随着人工智能技术的不断发展和应用，整个行业领域会释放出大量的相关人才需求。学习人工智能技术通常要根据自身的知识基础来选择一个学习切入点，对于初学者来说，可以按照三个阶段来学习人工智能技术，分别是基础知识阶段、人工智能平台阶段和实践阶段。
想学好人工智能，这些一定要学好
1. 机器学习
首先要学习机器学习算法，这是人工智能的核心，也是重中之重。
在学习机器学习算法理论同时，建议大家使用scikit-learn 这个python 机器学习的库，试着完成一些小项目。同时关注一下能否各种算法结合使用来提高预测结果准确率。在学习的过程中不必强求自己能够完全掌握各种算法推导，抓住重点理解算法，然后把算法用起来才是王道。
掌握一种编程工具，比如说 PyCharm 或者 Jupyter Notebook，当然工具掌握不难，大约只需要 30 分钟。
2. 深度学习
深度学习是当今非常热门的一个领域，是机器学习算法神经网络的延申，是把机器学习 的拟人更加发扬光大的领域。深度学习工程师也是各大公司需要的人才。
学习深度学习可以从 Google 开源的 tensorflow 框架开始学习如何完成 DNN（深度神经网络）的构建以及应用。然后还是使用 tensorflow 框架来学习如何完成 CNN（卷积神经网络）的构建以及应用。最后来使用 tensorflow 框架来学习如何完成 RNN（循环神经网络）的构建以及应用。
3. Python 数据分析模块
Python 当今作为数据科学的第一语言，熟练掌握 numpy、scipy、pandas、matplotlib 等数据分析的模块不光是作为数据分析师必须的，也是作为人工智能工程师所必须的， 如果大家认为自己的 python 语言掌握的不够熟练，可以从学习这些基础的模块开始，来锻炼自己。因为 scikit-learn 机器学习算法库是基于 numpy、scipy、matplotlib 开发的，所以大家掌握好了这些基础库，对于分析别人封装的算法源代码，甚至日后自己开发一些算法也 有了可能性。
4. Spark MLlib 机器学习库
如果说当今有什么是算法工程师的加分项，那么分布式计算框架 Spark 中算法库MLlib 就是一个，如果想掌握 Spark MLlib首先需要会使用 spark 计算框架， 建议大家还是使用python 语言通过 pyspark 来学习，在掌握了前面的机器学习部分后，这里再来学习里面的算法使用将变得异常容易。
5. 做一个人工智能项目
学了这么多，也做了一些小项目，最后一定要做一些个大项目整合一下自己的知识。做一些个人工智能领域的譬如医疗图像识别、人脸识别、自动聊天机器人、推荐系统、用户画 像等的大项目才是企业很需要的经验。可以将理论结合实际的运用也是成为高手的必经之路， 也是在企业工作所需要的能力。
6. 数学
数学是一个误区，很多人说自己的数学不够好，是不是做不了算法工程师？面对这样的问题，公司里面的算法工程师谁又敢说自己的数学真的好？数学是在学习机器学习阶段算法推导用的到的，但是这里的推导你又不需要非要一步步扣数学计算过程，举个例子，2+2=4， 那么数据基础是 1+1=2，但是咱们需要证明 1+1=2 吗？不需要，对吧，所以在机器学习阶段算法推导这里更重要的还是理解算法证明的思想，能够把讲的算法推导理清楚足够了，而这在讲的过程中如何有好的引导，又何须非自己没头绪的补数学然后走那个弯路呢？
人工智能与软件开发专业如何选择？
个人觉得，把编程基础打好比较重要！眼下人工智能比较火，而且也是未来趋势。
但是人工智能相比软件开发入门门槛要高很多，人工智能跟其他学科交互性强，如高等数学、统计学 、图像识别处理、语音识别、自然语言处理等等，不单单仅掌握计算机编程语言那么简单。
如果你是研究生或是以上是相关方向，当然人工智能！
如果是本科生或是其他行业半路出家还是把编程基础打牢，做几年软件开发（最好是数据开发，大数据开发，python开发）再往人工智能领域转！
不请自来。
我本科毕业后做过一段时间软件开发，当时做的Java后端。薪资也还可以，刚毕业月入1万2，后来考上研究生，研究方向是人工智能，主要是目标识别，读完研后待遇提升了差不多一倍，人工智能硕士基本都是25万年薪起步，平均30万，这是薪资上的差距。
然后详细说说这两个专业的区别吧。软件开发，最热门的应该是Java后端了，Java在后端是霸主地位，有很多成熟的框架和库，Spring系列全家桶足以满足大多数公司的需求。因为成熟，所以门槛低，很多人没学过软件，毕业后去 培训机构培训半年Java ，出来就能拿高薪。所以软件开发竞争是比较大的，而且到后面三十多岁如果升不到管理层，下场就很简单，被 扫地出门 ，但是管理岗就那么几个，大部分人都要好好考虑之后怎么转行。
人工智能是新兴的专业，跟软件开发不一样， 人工智能需要理论比较多 ，软件开发一般不限学历，大专都行，但是人工智能不行， 基本都是硕士起步 。软件开发就是码农，整天搬运代码，人工智能一般做算法，虽然也差不多就东搬西搬，但比起软件开发还是高大上了一些。
目前来看，建议选择 人工智能专 业，这是 历史 的必然趋势，是国家接下来要大力发展的行业，属于 朝阳产业 ，前景无限，资本雄厚。
人工智能是计算机科学的一个分支，是一门新兴的行业，它研究智能的实质，并创造出一种全新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。是一门新兴的专业，自从阿尔法围棋获胜后，该领域得到飞速发展。人才缺口大，博士薪资40-50W，硕士30-40W左右，如下是大公司薪资情况。
软件开发是根据用户要求创造出软件系统或者系统中的软件部分的过程。也是计算机科学与工程的分支，是一门成熟的专业。薪资范围如下
相比来看，人工智能更占优势。发展前景广。但对个人的知识体系要求更大。
分几方面来说。
首先人工智能和 Java 互联网就是两个完全不同的方向。人工智能是新兴产业，如果你学习能力强、发展比较好的话，对于提升职业竞争力是有很大帮助的，然而新兴行业的风险和波动性也比较高。Java 则属于稳妥、没什么大错的选择，基本上不用担心饭碗问题，但想要出人头地也比较难。这个选择要看你自己的性格和职业目标，想要保障稳定还是追求上升空间？
其次，既然进入公司，那么个人发展和公司发展也是有很大关系的。所以建议你主动去了解一下这两家公司的情况——同一个行业，龙头企业和普通小企业的前景是截然不同的。相信你通过面试多少能有所感受，但如果可能的话，最好还是通过网络检索一下有关该公司的信息和评论等，帮助自己决策。
还有，你提到了氛围。我认为氛围应该包括两个层面的东西，一是技术氛围，公司内部有没有技术牛人、对于技术的态度是否开放，这会影响到你能学到多少东西；二是工作氛围，是团结协作还是勾心斗角，部门之间沟通是否顺畅，上下关系和管理制度如何。这些经过面试和你自己的观察应该多少有所了解，但肯定不够深入。那么我建议你能做的就是回想一下你和 HR、主考官或其他人的沟通有无问题，他们的工作方法和流程是否正规。毕竟要长期共事，选一个能愉快沟通的环境也是很重要的。
最后，如果你还年轻的话，那么用不着太过担心自己是否了选错方向。现在在同一家公司干到老的才是少数派，你完全可以过一两年再去调整自己的方向。那个时候你的实力和眼光应该都上了一个台阶，能够做出更适合自己的选择（而且薪酬会更高）。现在就当是在积累经验值吧。
作为一名计算机专业的研究生导师，我来回答一下这个问题。
首先，对于学习能力比较强的学生来说，当前选择人工智能专业是不错的选择，虽然目前在本科阶段开设人工智能专业的高校比较少，但是这其中不少高校在资源整合能力方面还是比较强的，而且在研究生教育阶段也积累了丰富的人工智能方向的人才培养经验。
当前选择人工智能专业具有以下几个方面的优势：
第一：就业前景广阔。 当前整个IT行业对于人工智能人才的需求量是比较大的，不少大型 科技 公司均开始布局人工智能领域，这个过程陆续释放出了大量的人才需求。从近些年的就业情况来看，人工智能相关方向的研究生在岗位级别和薪资待遇方面还是比较可观的，而且不少毕业生会同时拿到多家 科技 企业的offer，选择空间也比较大。
第二：行业前景广阔。 人工智能当前是比较热门的方向，一方面传统行业结构升级在促进人工智能技术的发展，另一方面大数据、物联网和云计算的发展最终也指向了人工智能，所以人工智能行业未来将有广阔的发展前景。目前在一些特定场景下，一部分人工智能产品已经得到了应用。
第三：岗位适应能力强。 人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到数学、计算机、控制学、神经学、经济学和语言学等，所以毕业生会具有较强的岗位适应能力，比如人工智能专业的毕业生从事软件开发也会相对比较容易，而且由于具备扎实的数学基础，走向研发级岗位也会相对比较顺利。
最后，选择人工智能专业的同学最好读一下研究生。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
我有一个表弟非计算机专业出身刚培训完了人工智能，找工作时因为没有实际操作经验不好找，且在学习过程中涉及人工智能方面知识很少，只要讲的是python方面的知识多些，现在找的工作是作为一名python讲师，因此我认为在大学阶段，选择计算机软件开发专业比较合理，毕竟人工智能只能算作计算机学科的一个分支。其次，人工智能是一个门槛比较高的专业，涉及的科学包含哲学和认知科学，如数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论……需要强大的知识体系做支撑，我们可以在大学期间先打好基本功，为之后的转行之路奠定基础；再次，现在的人工智能专业体系还不完善，知识体系不健全，很多东西还是需要自己多多琢磨研究。打好基础之后，自身研究起来就会快很多。
千万别选人工智能，现所有的学校的人工智能都是骗人的，包括南大。人工智能本身根本不成系统，不足以作为专业。
个人观点：人工智能
因为软件开发已经是很多人在从事了
此时你进入 是否为时太晚呢？
然而人工智能必然到来 必然是风口 也是当下时代的人才缺口！
这是从客观角度出发
但是从主观角度来讲，了解两项之后 看你自己的内心选择 你对哪方面更感兴趣！
我的个人建议是 既遵循内心 也尊重客观事实
祝福你 早日成功！
其实两者都是有关联的，但是要我去选择的话我选择前者，我比较喜欢研究吧!
学人工智能应该选什么专业？
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
没基础学人工智能难吗？
负责任地说，没基础学人工智能不简单。
首先，当前学习人工智能是不错的选择，随着人工智能技术的不断发展和应用，整个行业领域会释放出大量的相关人才需求。学习人工智能技术通常要根据自身的知识基础来选择一个学习切入点，对于初学者来说，可以按照三个阶段来学习人工智能技术，分别是基础知识阶段、人工智能平台阶段和实践阶段。
人工智能技术目前有六大主要研究方向，其中计算机视觉、自然语言处理、机器人学和机器学习这几个方向的热度比较高，相关领域正在有越来越多的产品开始落地应用，比如目前大型互联网(科技)公司推出的人工智能平台，多以视觉和语言处理为基础进行打造。对于初学者来说，从机器学习开始学起则是不错的选择。
机器学习本身的定义可以理解为从一堆杂乱无章的数据中找到一定的规律并予以应用，所以机器学习也是目前大数据分析的两种主要方式之一。学习机器学习需要有两方面基础，其一是数学基础(线性代数、概率论)，其二是编程语言基础，目前Python语言在机器学习领域的应用比较广泛。初期学习机器学习知识并不会遇到非常复杂的数学知识，所以即使数学基础比较薄弱，也可以学习。
机器学习的步骤涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以机器学习的基础是数据，而核心则是算法设计，因此要想在机器学习领域走得更远，一定要重视数学相关知识的学习。实际上，人工智能领域的研发对于数学的要求还是比较高的，但是在人工智能平台落地之后，基于人工智能平台进行的应用级开发(行业创新)对于数学的要求会大幅降低。
目前人工智能领域专业人才的培养依然以研究生教育为主，如果自学人工智能知识，通常需要较长一段时间，而且学习效果未必会得到保障，要想有较好的学习效果，最好能在岗位上边用边学，通常在一年左右就能够入门。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能新手怎么选的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。