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本文由創(chuàng)新互聯(lián)(www.cdcxhl.com)小編為大家整理，本文主要介紹了人工智能專業(yè)需要英語好相關(guān)知識，希望對你有一定的參考價值和幫助，記得關(guān)注和收藏網(wǎng)址哦！
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人工智能專業(yè)需要英語好，如在AI領(lǐng)域從事專業(yè)的研發(fā)工作，英語還是比較重要的一個工具，一方面當(dāng)前AI領(lǐng)域大量的資料都是英文撰寫的，另一方面要想?yún)⑴cAI的全球研發(fā)，也需要具有一定的英語交流能力。
人工智能專業(yè)需要英語好嗎？
人工智能專業(yè)需要英語好，如在AI領(lǐng)域從事專業(yè)的研發(fā)工作，英語還是比較重要的一個工具，一方面當(dāng)前AI領(lǐng)域大量的資料都是英文撰寫的，另一方面要想?yún)⑴cAI的全球研發(fā)，也需要具有一定的英語交流能力。
近些年來，隨著國內(nèi)大型科技公司（互聯(lián)網(wǎng)）紛紛開始進行全球布局，掌握英語也更容易進入大廠。
幾乎眾所周知AI人工智能將會是下一個風(fēng)口？
簡單發(fā)表一下看法，希望對你有幫助！
想入門人工智能，首先要搞懂人工智能是什么、學(xué)什么。
1、人工智能是什么機器能思考嗎？1950年，艾倫·圖靈（Alan Turing）提出了這個問題，他甚至發(fā)明了一個著名的測試，來評估機器給出的答案是否與人類的答案相似。從那以后，對人工智能的幻想就開始了，重點在于模仿人類行為。
你做過那個測試嗎？
人工智能不是《銀翼》中的復(fù)制人，也不是《太空堡壘卡拉狄加》中的賽昂人。我們可以把人工智能定義為任何具有某種智能行為的機器或軟件。
什么是智能行為?
問得好！這就是有分歧的地方。隨著機器不斷被開發(fā)出新功能，以前被認(rèn)為是智能的任務(wù)也從人工智能環(huán)境中剝離了出來。
我們可將人工智能定義為能夠從其環(huán)境中正確解釋數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，并在不斷變化的環(huán)境中使用所獲得的知識來執(zhí)行特定任務(wù)的機器或軟件。
例如：一輛會自行停車的汽車不是智能汽車；它只是按照常規(guī)測量距離和移動。我們認(rèn)為能夠自動駕駛的汽車就是智能的，因為它能夠根據(jù)周邊發(fā)生的事件(在完全不確定的環(huán)境中)做出決定。
人工智能領(lǐng)域包括幾個分支，它們目前正處于鼎盛時期。將其可視化后就能準(zhǔn)確地知道我們在說什么：
2、人工智能學(xué)什么真正學(xué)的，是看的懂網(wǎng)絡(luò)，知道原理，可以根據(jù)目的自己改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，甚至創(chuàng)新
而只會調(diào)包實現(xiàn)功能的，這個東西只是一個黑匣子，不會有更高的提升空間。
最重要的，就是數(shù)學(xué)，好好學(xué)數(shù)學(xué)好好學(xué)數(shù)學(xué)，特別是線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計，高數(shù)，一定一定一定要好好學(xué)，感覺所有的東西，不管是機器學(xué)習(xí)還是模式識別，都是在數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上，沉下心來看公式。
至于編程，大部分都是python，畢竟python好，那個的語法很簡單，可以直接上手，不用花太多的時間。
機器學(xué)習(xí)，推薦李航老師的《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》
模式識別，推薦張工全的《模式識別》
看完了這個之后，看深度學(xué)習(xí)，推薦feifeiLi的課件，這個時候就基本能看懂VGG，AlexNet，GoogleNet等……
之后最好能進實驗室，自己做點東西，如MINIST手寫識別，人臉識別之類的。
如果可以就開始上手做項目了，鍛煉自己的動手操作能力。
以上。
部分參考：日月
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我們一起分享AI學(xué)習(xí)與發(fā)展的干貨
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怎么學(xué)習(xí)python數(shù)據(jù)分析？
利用Python進行數(shù)據(jù)分析，既可以做常規(guī)的統(tǒng)計分析，也可以利用機器學(xué)習(xí)算法進行數(shù)據(jù)挖掘。
下面分享一個Python數(shù)據(jù)分析案例：用Python爬取騰訊課堂“前端開發(fā)”品類下的課程數(shù)據(jù)，然后做數(shù)據(jù)分析，并進行可視化。
整個數(shù)據(jù)分析過程，主要做了以下3件事情：
數(shù)據(jù)采集：利用requests實現(xiàn)Python爬蟲數(shù)據(jù)清洗：正則表達(dá)式、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)分析：分組統(tǒng)計、數(shù)據(jù)可視化。在騰訊課堂首頁，選擇“前端開發(fā)”品類，打開頁面如下所示。1.數(shù)據(jù)采集：利用requests實現(xiàn)Python爬蟲利用Python爬蟲爬取騰訊課堂“前端開發(fā)”品類下33頁的課程數(shù)據(jù)。
以上代碼執(zhí)行完畢后，查看數(shù)據(jù)。
從上面看到，共采集到792條記錄。
2.數(shù)據(jù)清洗：正則表達(dá)式、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換針對上述采集到的數(shù)據(jù)，需要做以下事情：
購買人數(shù)：只關(guān)心其中的數(shù)字，需要把其中的非數(shù)字符號去除。
價格：只關(guān)心其中的數(shù)字，需要把免費替換為0，有價格的里面的符號￥去除。
清洗思路：利用正則表達(dá)式替換。
有了思路后，下面通過for循環(huán)處理所有數(shù)據(jù)。
以上只是把無關(guān)的符號去除了，但是數(shù)據(jù)類型還有問題，通過type查看可以發(fā)現(xiàn)，購買人數(shù)及價格雖然是數(shù)字，但其實是字符串類型，所以還需要通過astype進行類型轉(zhuǎn)換。
經(jīng)過以上處理，可以看到購買人數(shù)、價格都被轉(zhuǎn)換成了數(shù)值型。
3.數(shù)據(jù)分析：分組統(tǒng)計、可視化首先通過describe函數(shù)對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析。
說明：加上include參數(shù)可以讓所有字段都顯示，包括非數(shù)值型字段。
對該品類（前端開發(fā)，以下簡稱該品類）的描述性統(tǒng)計分析可以看出：
總共有10個教育機構(gòu)提供了792門課程。報名人數(shù)最多的一門課程有6156人報名，最貴的一門課程價格為15698元。該品類下的課程的平均報名人數(shù)為1451人，平均價格為681元。以下按照“機構(gòu)”進行分組統(tǒng)計。
還可以通過matplotlib進行數(shù)據(jù)可視化。
以下展示的是報名人數(shù)前10的教育機構(gòu)。
以下通過餅圖展示每個機構(gòu)的課程數(shù)。
還可以通過折線圖展示每個機構(gòu)的報名人數(shù)。
回答完畢！
零基礎(chǔ)學(xué)人工智能可以學(xué)會嗎？
謝謝邀請，零基礎(chǔ)真不好界定，學(xué)習(xí)人工智能零基礎(chǔ)可以從學(xué)習(xí)Python開始！
要想學(xué)好的話最重要的兩方面要注意：
1.學(xué)好Python
軟件開發(fā)技能最好的學(xué)習(xí)方法就是做實戰(zhàn)小項目，邊做邊學(xué)習(xí)相關(guān)知識點，我的頭條號上就有許多我錄制的上課視頻，就是一直用案例與項目去教學(xué)生學(xué)習(xí)的，效果還不錯。
2.掌握數(shù)學(xué)與統(tǒng)計基礎(chǔ)，尤其是統(tǒng)計
不過不是科班出身，走人工智能方向要費勁得多，數(shù)學(xué)與統(tǒng)計要好，計算機相關(guān)專業(yè)的話應(yīng)該也學(xué)過高數(shù)、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計吧，就看學(xué)的怎么樣了！
3.Python在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域是霸主
數(shù)據(jù)崗位發(fā)展方向，都是比較新型的職位，數(shù)據(jù)分析員、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)總監(jiān)、首席數(shù)據(jù)官等等，從數(shù)據(jù)分析員、初級數(shù)據(jù)分析師（就是表哥表姐哦）入行，逐步發(fā)展！
我們選擇發(fā)展方向要順勢而為，目前人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析與挖掘無疑是發(fā)展方向，選準(zhǔn)了深耕下去就行了，不管怎么樣Python是非常值得投資的方向，希望能夠堅定你的信心，需要更多相關(guān)資源可以關(guān)注頭條號“語凡提”，里面有大量我上課錄制的相關(guān)視頻，涵蓋Python/機器學(xué)習(xí)入門/深度學(xué)習(xí)入門/PySpark大數(shù)據(jù)開發(fā)/人臉識別項目實戰(zhàn)等等。
本文名稱：人工智能專業(yè)需要英語好嗎？（幾乎眾所周知AI人工智能將會是下一個風(fēng)口？）
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