而随着后续的研究和投入，人工智能领域开始在美国迅速生根萌芽，随之孕育出多所人工智能领域顶尖院校，例如此坦福大学、麻省理工学院、卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校等。

会议原址：达特茅斯楼

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同时，人工智能领域也在不断取得进步。
2016年，AlphaGo在围棋领域屡次击败环球顶尖人类棋手，人工智能开始进入大众视野，并逐渐变成了最炙手可热的领域之一。

根据天下经济论坛报告显示，到2025年，将有8500万个人工事情岗位被机器取代，重复性事情和体力劳动类事情最随意马虎受到威胁。
同时，自动化的发展将创造9700万个事情机会在大数据、人工智能、云打算等领域。

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而本日为大家先容的领航吴学长，便是在领航导师团队中浩瀚研究人工智能领域事情的一位。
他在环球AI领域排名前四的院校——加州大学伯克利分校取得硕士学位后，于美国初创公司从事深度学习的事情，事情一年后，毅然加入领航导师团队，开始以学长的身份来为学弟学妹们分享关于人工智能领域的履历和心得。

导师先容

如何学习人工智能

① 大学课程中的人工智能或数据科学课程是入门人工智能领域的不二选择。
人工智能与数据科学是紧密相连的，人工智能常日须要大数据的支持。
而在大学中，很多数据科学的课程已经在教人工智能的内容，以是，我们可以在大学中选修人工智能，或者数据科学的课程，这些课程都可以学习到人工智能的核心内容。

② 学习人工智能必须学好Python。
在美国进行AI的日常事情中，我的大部分代码是用Python完成的。
虽然我知道海内很多学校还在利用Java作为编程入门，但Python是人工智能领域唯一的编程措辞，以是，学好Python非常主要。
并且，在美国Python是很热门的编程措辞，无论是未来去找前端或后台的事情，Python都能通过美国口试的哀求。

③ 如果想学年夜大好人工智能，须要把数学学好。
现阶段的人工智能，是把无法通过人力打算的繁芜数学模型，利用打算机编码后进行打算的。
以是，较强的数学根本，可以帮助你更快速的确定最适宜的数学模型，节约算力和韶光，更快产出结果。

吴导师 PPT内容

人工智能的分支

分支一: 机器学习--传统的数据统计

Machine Learning：Traditional Statistics

常日是转专业进入AI领域事情的同学会做此类事情，比如统计，或者数学背景的同学。
由于这个岗位哀求数学能力更强，编码能力相对较弱，不太哀求学历，以是这个分支的事情相对竞争较大，但报酬回报远超一样平常程序员的收入。
并且,由于大多数公司均存在大量数据,以是利用机器学习进行传统的数据统计的事情机会非常多，是未来不错的就业机会。
这个分支常见的事情内容是：用线性回归（linear regression）剖析数据，聚类剖析（cluster），或者更高真个一些的事情会用到支持向量机（Support Vector Machine）等内容。

分支二：深度学习--神经网络

Deep Learning Neural Networks

目前深度学习有两个热门领域是：打算机视觉（Computer Vision）和自然措辞处理（Natural language processing）。
打算机视觉和自然措辞处理已经是非常成熟的领域，打算机视觉卖力用电脑识别打算机上的图片，而自然措辞处理则是用打算机去理解人类的措辞和语义。
在实际的事情中的运用：用打算机去识别肿瘤的良性或恶性。
抖音、小红书的推举算法等都是深度学习的运用处景。

分支三：强化学习

Reinforcement Learning

强化学习是我们普通人常日理解的人工智能，即电脑能智能学习新的内容。
比如AlphaGo，便是强化学习技能的一种表示。
在AlphaGo的模型中，可以大略的理解为，如果每次AlphaGo输掉的围棋模型被标记为“0”，赢的围棋模型会标记为“1”，AlphaGo可以不断自我反馈练习，并会仿照出最佳的围棋模型，以此来对抗并打败人类棋手。
另一个例子是机器人学走路的这一过程中，除了机器方面的改良，机器人须要不断自我调度，学习走路的姿势，并淘汰掉可能会摔跤的姿势，终极做到可以像人一样平稳的走路，不会摔跤。

吴导师 PPT内容

在领航操持的互动研讨课上，吴导师还为同学们分享了入门人工智能推举的课程。
并回答了同学们关于人工智能的常见的问题，比如：

1. 现在CV，NLP方向的工程师特殊多，是否建议连续选择这个方向就业？

2. 为了方便就业，Java或C++该当学到什么程度？

3. 如何兼顾学业以及科研的安排？

4. 如果找演习的话，须要节制多少知识？

等问题,吴导师均进行了详细的回答。

当然，如果你也有类似的问题，后台理解关于【CS-Seminar互动研讨课】或领航操持的干系内容理解详情哦。

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