人工智能软件开发（人工智能软件开发培训）
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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!
人工智能软件怎么开发?
是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。
要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，先看看51cto学院人工智能的课程，会有不少帮助人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的，当今人工智能所使用的方法。
最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。后来随着计算机性能的提高，计算机工作者，统计学家。
开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。逐步发展成为现在的人工智能局面。现在属于人工智能行业发展初期，各种可用的api函数都比较少，所以自己编写算法是必须要会的。
从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
微软在人工智能方面的缺点
人工智能的劣势
1.高昂的成本
人工智能与普通软件开发的显著区别在于它们的操作规模。由于规模的增大，所需的计算资源将成倍增加，从而推高了操作成本。
2.人才匮乏
由于它还是一个相当新的领域，缺乏经验丰富的专业人员，最好的专业人员很快被公司和研究机构抢购一空。这增加了人才成本，进一步推高了实现人工智能的价格。
3.缺乏现实应用
尽管显著有大量围绕着人工智能的炒作，但它似乎并没有太多可供展示的东西。尽管诸如聊天机器人和推荐引擎之类的应用程序确实存在，但这些应用程序显然远远不够。这使得很难有理由投入更多资金来推动人工智能。
4.缺乏统一的软件开发标准
当不同的人工智能系统联合起来形成一个更大、更有价值的应用时，人工智能才能显现真正价值。但人工智能软件开发缺乏标准，意味着不同系统之间很难“对话”。这也导致人工智能软件开发本身是一个缓慢而昂贵的过程，这进一步阻碍了人工智能的发展。
5.被滥用的可能
人工智能的力量是巨大的，它有潜力实现伟大的事情。不幸的是，它也有可能被滥用。人工智能本身是一种中立的工具，可以用来做任何事情，但如果落入坏人之手，就会产生严重的后果。在人工智能发展的影响尚未完全被理解的这一新生阶段，滥用的可能性更高。
6.高度依赖 AI
现在，大多数人已经高度依赖Siri和Alexa等应用程序。通过不断接受机器和应用程序的帮助，我们正在丧失创造性思维的能力。完全依赖机器，我们就失去了学习简单生活技能的机会，变得更加懒惰。
7.需要监督
AI 算法运行良好，效率高，能按程序执行任务。然而，缺点是我们仍然需要不断地监督 AI 程序运作。因为虽然这项任务是由机器完成的，但我们需要确保不会犯错误。一个需要监督的例子是微软的人工智能聊天机器人Tay。聊天机器人通过在线对话学习，模仿少女说话。聊天机器人从学习基本的会话技巧，发展到由于网络恶搞而在推特上发布高度政治不正确的信息.
人工智能软件开发的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于人工智能软件开发培训、人工智能软件开发的信息别忘了在本站进行查找喔。
