想要進入人工智能行業，學歷還是有作用的，至少能夠做為敲門磚，快速的獲取更多的面試機會，所以有機會的話呢，還是可以通過一些渠道提升一下自己的學歷。當然學歷其外，實力其中。實力才是碾壓一切的制勝法寶，一定要分清楚主次。沒有學歷，但有實力，多就是前期找工作的時候面試機會較好，工作之后幾乎沒有太大影響；如果反過來，沒有實力，只有學歷，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，因為老板也不傻，雖然不懂技術，但是懂的看結果。二者孰輕孰重，一定要掂量好了。另外編程不好一定要勤學苦練，多找一些題來做。數學不好的多看一些AI算法的應用，嘗試理解算法的作用是什么，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，至于推導可以先不著急，寫學會使用，空閑了再去嘗試研究推導。人工智能機器人取代銀行大堂經理？陜西人工智能零基礎書籍
肯·詹寧斯的幽默話語就是人們對待人工智能的負面影響所能給出的比較好的總結。先不考 慮澳大利亞那個穿著皮夾克試圖掌管世界的機器人，人工智能系統給我們帶來的直接、真實的威脅是對我們工作的威脅。“技術性失業”一詞先是由英國經濟學家約翰·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 代的經濟前景》中預測，世界正處于革命的邊緣，眾多產業在生產速度、效率和“人類成 就”方面都將發生革命。“我們都患上了一種新的疾病，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。”凱恩斯在談論節約人工的機器興 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域的廣闊性。人工智能已經能夠完成許多信息化任 務，這些任務曾經都是醫生或律師等高認知專業技術人員擅長的。舉例來說，法律在線服務 網站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客 戶，從起草合同到申請離婚均包括在內。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“發現”之類的日常工作來學習——“發現”就是搜集庭審上用作證據 的文件。有了電子取證公司以后，這一工作就由機器來完成，其成本遠低于支付給年輕律師 的工資。因此，許多律師事務所都有可能不再同時招聘年輕律師和實習律師。
計算機科學家們可能會側重于研究人工智能助手的其他聲音特性，進而完善 這一優良效果。可以通過改變人工智能助手發聲的音量、音高和語速來展示內向或外向等不 同的性格。此外，不僅可以改變人工智能助手說什么，還能夠決定它怎么說。它可以對“男 性”人工智能助手進行編程，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。人們普遍認為，女性的聲音比男性更有“影響力”，這意味著女性更關 注個人感覺等情感領域，而不是特定的具體信息。女性更愿意使用“我”和“你”等人際關系詞 匯，這樣顯得更加關心聽者。另一方面，男性在談話時會更多地使用“它的”這樣的詞匯，并 包含更多有關時間和地點的詳細信息。人工智能的成熟，社會對效率提升的強烈需求，促成了人工智能行業大爆發。
技術的發展總是帶來失業。隨著新技術的問世，社會上現有工作的數量、類型和組成都 要發生改變以適應新技術。例如有一份聽上去可笑的“敲窗人”工作在工業革命之前存在，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醒來。毋庸置疑，1847年法國發明家安東尼·勒迪耶（Antoine Redier）發明的可調節機械鬧鐘注定了敲窗人將永遠失去優勢。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書籍
深度智谷科技告訴你入門人工智能并不難。陜西人工智能零基礎書籍
而且不僅包括深度學習通用內容，還包括CV、NLP和推薦系統的相關內容。如果只能選擇一本入門參考書，那非"動手學深度學習"莫屬。如果能把書中的內容都掌握，達到入門標準毫無問題。除此之外，吳恩達在coursera的"deeplearning"專項課程，斯坦福大學的"CS231n"，Pytorch官網上的入門課程都是入門非常好資料。入門學習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，這種情況歸根結底是不熟練，我經常給初學者推薦一種"笨辦法"：背！特別是一些常用的經典代碼，例如ResNet的Pytorch官方實現，數據預處理，損失函數的實現等，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人工智能和深度學習匯聚了世界上質量的人才，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展欣喜的同時，也會給很多同學帶來很大壓力。以計算機視覺中的目標檢測為例：你還正在學YOLOv3，YOLOv4出來了，YOLOv3剛看完，YOLOv5出來了，更不要提PP-YOLO、Tiny-YOLO等等，這才是只是計算機視覺之中目標檢測的單目標檢測算法之一，還有Anchor-Free分支又是一大堆模型，新的方法NLP中的Transformer又開始應用在目標檢測了。陜西人工智能零基礎書籍
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