各位网友好，小编关注的话题，就是关于易学人工智能的问题，为大家整理了4个问题易学人工智能的解答内容来自网络整理。

ar人工智能好学吗

AR（增强现实）和人工智能（AI）是两个不同的技术领域，但它们经常一起使用来创建丰富的交互式体验。学习AR和AI的难易程度取决于多个因素，包括个人背景、学习方法和投入的时间。
对于有一定编程基础的人来说，学习AR和AI可能会更容易一些，因为这些技术通常需要编程技能。然而，即使没有编程背景，也可以通过参加在线课程、阅读书籍和参加培训项目来学习这些技能。重要的是要保持耐心和恒心，因为学习新的技术领域需要时间和实践。
总的来说，AR和AI是复杂但有趣的技术领域，需要不断学习和实践才能掌握。如果你对这两个领域感兴趣并愿意投入时间和精力，那么学习它们将是非常值得的。

编程哪个专业最>勤学/h2>

     编程一般情况下学习这个三个专业比较容易。

1.计算机科学与技术   计算机科学与技术这个专业,可以说是现在国内最热门的一级学科了,原因也很简单,因为这个专业不仅代表着毕业后高薪资,而且也很容易找工作。而且这个专业所学的知识更是全方面地覆盖你所想要学的有关电脑编程的内容。

2.软件工程    软件工程顾名思义,是针对计算机行业里面软件产业所去学习的专业。基本上,这个专业本身就是靠着编程来创造价值的,若是对电脑软件编程十分感兴趣的话,那你选这个专业是不会错的。

3.人工智能     人工智能这个专业是从2019年以来开始设立的,依国家的发展大势所趋。

想从事人工智能方面的职业，但是又没学过相关的专业，怎么办？求高人>辅导/h2>

谢谢邀请！

作为一名IT行业的从业者，同时也在带大数据、机器学习方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

首先，当前人工智能领域的热度还是比较高的，在产业结构升级以及5G通信的推动下，未来人工智能领域将释放出大量的发展机会，所以从事人工智能领域是个不错的选择。

要想从事人工智能领域的相关工作，而且要想走技术研发的路线，那么需要一个系统的学习过程。人工智能领域的方向比较多，目前热点集中在计算机视觉、自然语言处理和机器学习领域，如果具有扎实的数学基础，完全可以向人工智能领域发展。

如果计算机基础知识比较薄弱，要想从事人工智能方向，可以先从编程语言开始学起，由于Python语言比较简单易学，而且在人工智能领域有广泛的应用，所以从Python开始学起会相对容易一些。学习Python之后可以接着学习一下大数据分析知识，机器学习是大数据分析的常见方式之一，所以从大数据转向机器学习进而全面进入人工智能领域是比较不错的路线。

在采用机器学习进行数据分析的过程中，也能够比较全面的补学一下算法的相关知识，算法知识对于从事人工智能研发是非常关键的，因为决定人工智能发展的三个要素就包括算法、数据和算力。数据可以由大数据技术来提供，而算力则需要云计算平台来提供。所以，大数据和云计算的发展能够全面促进人工智能的发展。

对于条件允许的职场人来说，通过读研的方式来进入人工智能领域是一个比较现实的选择，通过读研不仅能够全面丰富自身的知识结构，也能够通过读研提升自身对于人工智能研发的认知能力，目前人工智能相关方向的研究生在就业岗位和薪资待遇方面都具有较为明显的优势。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

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！

建议报个培训班

人工智能发展越来越趋向成熟，较之人工智能的初级发展阶段，其广度和深度如果自学的话都有一定难度。

日常可以关注相关微信公众号或头条等相关资讯。即使报培训班学习，也是师傅领进门，学习靠个人。自己的主动学习非常重要。

人工智能相关专业，离不开电脑，计算机需要，还需要稍微懂一些英语，和数学思维能力。如果你有一定基础的话，会相对好学的。

以上，希望对你有帮助，喜欢请点赞！

大数据据说很难学，是不是呀，那我转行的能学会吗

大数据相关技术还是具有一定难度的，但是随着大数据领域的生态体系逐渐完善，大数据技术逐渐从研发领域向应用领域过渡，所以对于零基础的学习者来说，也能够找到适合自己的切入点。

目前大数据领域的岗位包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，这些岗位也有诸多的细分岗位，以大数据运维岗位为例，就涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据传输、大数据平台部署、大数据平台维护等岗位，学习这些岗位的相关知识对于初学者的基础并没有太多的要求

大数据无处不在，比如疫情地图实时数据报告，我们可以看到全国疫情动态、新增确诊或疑似趋势等疫情信息；输入***号，即可查询近14日内是否到达过疫情严重地区，是否与确诊患者同乘坐一辆交通工具；利用采集挖掘到的近期车辆轨迹数据，可在应用软件上为运送防疫物资的司机提供优选路线推荐......很多人对大数据也产生了浓厚的兴趣，也想转行大数据方向，但是不知道该学哪些内容，我给你介绍一下：大数据需要学习哪些技术？1、Java——Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序，是大数据学习的基础；2、Linux——大数据开发通常在Linux环境下进行；3、Hadoop——分布式系统基础架构，用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储；4、Avro与Protobuf——数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型；5、HBase——分布式的、面向列的开源数据库，是一个适合于非结构化数据存储的数据库；6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要组件；7、Hive——基于Hadoop的一个数据仓库工具 ；8、phoenix——用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎；9、Redis——key-value存储系统；10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统；11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架；12、Kafka——一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；13、Spark——专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 ；14、Scala——大数据开发重要框架的编程语言；15、Azkaban——可完成大数据流任务调度；16、Python与数据分析——可用于数据采集、数据分析以及数据可视化；对于没有基础的人来说，学大数据难吗？如果是计算机专业的学生，学大数据相对来说还是有一定基础的，会比非计算机专业的人士好很多。由于现在各大高校几乎没有大数据专业，想学大数据的话，到计算机培训机构学习效果会更好。而没有任何计算机相关基础的，想要学习大数据，难度还是很高的。因为培训机构的培训学习期一般都是4-6个月，要想在这短短的时间内学有所成，要付出的努力肯定要比别人多非常多！一旦在学习中有怠慢心理，那么培训结束后的学习成果肯定会比别人差很多。

大数据包含的知识点比较全面，大数据可以理解成一种分布式处理器，首先，需要编程语言基础，

首先是编程语言：大数据面比较广，但是现在主流的框架还是比较集中：hadoop，spark，strom等。主要支持语言有Python，JAVA，scala等。如果没有开发经验建议学习Python，易学，在后续的数据分析深度学习等方面也比较好过度。

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

首先，大数据技术本身确实存在一定的学习难度，通常需要学习者具备一定的知识基础，主要涉及到数学、统计学和计算机三大块知识。另外，大数据还涉及到经济学、社会学等一系列学科内容，所以大数据整体的知识量还是比较庞大的。

虽然大数据的技术体系比较庞大，但是大数据领域的细分方向也比较多，对应的不同岗位也需要组织不同的知识结构，初学者可以根据自己的知识基础和能力特点来选择学习的切入点。目前大数据技术体系结构已经趋于成熟，而且有大量的案例可以参考，这会在很大程度上降低学习的难度。

从大数据领域的岗位划分来看，当前大数据开发、大数据分析和大数据运维等岗位的人才需求量比较大，初学者可以选择其中的一个岗位方向来制定学习计划。

如果自身具有一定的计算机基础，而且对于编程比较感兴趣，那么可以考虑向大数据开发方向发展，目前大数据开发岗位的人才需求量还是比较大的。大数据开发可以从大数据应用开发开始做起，主要基于大数据平台来完成各种行业应用软件的开发，随后可以进一步向大数据平台开发岗位发展，从而不断提升自身的岗位附加值。

如果自身具有较好的数学基础，可以考虑向大数据分析方向发展，大数据分析作为大数据价值化的重要方式，未来的发展空间还是非常广阔的。大数据分析岗位不仅可以在大数据行业发展，未来也可以向人工智能行业发展，从事算法设计相关岗位，这些岗位的附加值还是非常高的。

如果对于编程并不感兴趣，但是动手实践能力又比较强，那么可以考虑向大数据运维方向发展，大数据运维岗位的发展空间也是比较大的。在大数据技术逐渐落地到传统行业的过程中，大数据运维岗位的人才需求量会持续扩大。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

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，或者私信我！

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