大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于人工智能与早期教育，人工智能与学前教育这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. 本科人工智能专业和非人工智能专业考人工智能专业研究生有什么优势？
2. 会计工作很快被人工智能取代，会计人员该何去何从？
3. 初学者应该如何从零开始学习人工智能？
4. 计科和人工智能专业相比，学哪个好？

本科人工智能专业和非人工智能专业考人工智能专业研究生有什么优势？

本科人工智能的话，我个人觉得话现在的话很多学校像我们湖北师范大学。华中师范大学，然后都有了这一个专业的设置。相对于不是人工智能的一些专业呢，自买起行业这个作为当下的一个热点。我觉得就是考研的话，人工智能的话以后趋势是更大，这个我不敢去反驳，这是我个人的一个关点，然后国家政策尽量也相对这个领域的话嗯，提供了很大的帮助，如果就是嗯人工智能这块的话，我觉得，未来五年啊，前景是特别火爆，近两年的话我们就用头条。抖音快手微博相对来说比较火爆，也是我们当下年轻那一个选择

会计工作很快被人工智能取代，会计人员该何去何从？

会计工作很快被人工智能所取代吗？？？

我认为未必吧！

财务人员不要自己吓自己，也不要让财务工作变得这么无关痛痒，这么的不重要。如果人工智能能够完全的代替会计人员，那么在信息化时代开始的时候就可以完成代替掉了。

人工智能能够取代会计的一部份核算工作。

会计的工作都是按照法规和规则去做，所以一些重复的核算工作，可以交给软件去工作。比如我们目前早已实现了的：登记凭证、日记账、转账、结转损益，出具报表等。

但是：你想让人工智能做成怎么样的结果，背后还是人工去设置。需要人的思维能力去思考为什么这样去做。

三大报表是我们财务中是最基础的报表，但是我们仅靠这三张表还不行，我们在工作中会运用到很多分析和统计报表，那么，如何去分析，如何去统计，这又得看人工如何去想，还要看企业的基本情况，哪些对于企业是最重要的。

就象招人一样，总想招个有与行业相关工作的人员，这样子，进入角色也快。

所以财务工作也不是一成不变，这里面可以用万变来形容我们的财务工作。

财务工作工资低，风险高？

确实相比于公司的其他部门，财务人员是离法规最近的一个部门，能做什么，不能做什么，书上都写得清清楚楚明明白白。

但是，这些法规有时候也只有财务人员了解清楚，如果一切按照规定来，很多部门不懂而且还会觉得财务人员太麻烦了，做事想太多，流程太复杂。这让财务人员很头痛。

有时候业务才不管财务，他们怎么方便怎么来，很多事后就要财务人员善后，如果业务上的不合规，就会导致财务上的不合规，但是一旦出现不合规的情况，最终要去处理的还是财务人员。、

所以财务人员总是一种风险高的状况工作着，但是工资又没有比其他部门高，如果申请加工资，又似乎觉得做什么都是你的职责所在，也没有可以量化的为公司创造利润的指标。

所以，这是目前存在的对财务人员误解的一种职业状态。

财务是一个有价值的工作，我们要努力让我们的价值体现出来。

我总是认为，财务是一个有价值的工作。不仅要自己认识到这个价值的存在，还要让公司认识到这个价值的存在性。

这几年，我们一直在讲业财融合，财务即是管理，用财务的视觉得去做管理。我们也发现，有些企业，行政管理人员都是由财务人员去做工作，这是对财务人员的一大认可。

我也相信会越来越多的企业认识到财务的重要性。

总之：每个岗位都会遇到迷茫的状态，我们要做的是，做好自己，让自己成为一个有价值的人。我相信，做为财务人员，是有前途的。

加油吧！！！该考证还是去考，别想太多！

初学者应该如何从零开始学习人工智能？

此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。机器学习

有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的AndrewNg机器学习课程。它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。

有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”。

“ProgrammingCollectiveIntelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML算法在Python中的实际实现。它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。

这些不错的资源你可能也感兴趣:

PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）

TomMitchell在卡梅隆大学教授的AnothercourseonML（另一门ML课程）

YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk

深度学习

关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是DeepLearningWithPython。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。

在Google上也有一个greatintroductoryDLcourse，还有SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks。

之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：

GeoffreyHinton的coursera课程“NeuralNetworksforMachineLearning”。这门课程会带你了解ANN的经典问题——MNIST字符识别的过程，并将深入解释一切。

MITDeepLearning（深度学习）一书。

UFLDLtutorialbyStanford（斯坦福的UFLDL教程）

deeplearning.net教程

MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络和深度学习）一书

SimonO.Haykin的NeuralNetworksandLearningMachines（神经网络和机器学习）一书

人工智能

“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：现代方法）是关于“守旧派”AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。

来自加州大学伯克利分校的ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。

大脑如何工作

如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。

JeffHawkins的OnIntelligence（有声读物）

G?del,Escher,Bach

我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。

其他资源：

RayKurzweil的HowtoCreateaMind（如何创建一个头脑RayKurzweil）(有声读物)。

PrinciplesofNeuralScience（神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。它谈论的是核心科学，神经解剖等。非常有趣，但也很长–我还在读它。数学

以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：

微积分学

KhanAcademyCalculusvideos（可汗学院微积分视频）

MITlecturesonMultivariableCalculus（MIT关于多变量微积分的讲座）

线性代数

KhanAcademyLinearAlgebravideos（可汗学院线性代数视频）

MITlinearalgebravideosbyGilbertStrang（GilbertStrang的MIT线性代数视频）

CodingtheMatrix?（编码矩阵）–布朗大学线程代数CS课程

概率和统计

可汗学院Probability（概率）与Statistics（统计）视频

edxprobabilitycourse（edx概率课程）

计算机科学

要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。

如果你刚刚开始，我建议阅读DiveIntoPython3（深入Python3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。

要更深入地了解计算机编程的本质–看这个经典的MITcourse（MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于CS-结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。

其他资源

Metacademy?–是你知识的“包管理器”。你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。

kaggle?–机器学习平台

以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流~我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！

计科和人工智能专业相比，学哪个好？

按照目前的发展前景来看，人工智能专业的发展空间将更为广阔，国内一些著名高校也陆续开设了人工智能专业或单独的人工智能学院，这是一个必然的趋势。

就计科专业来说，目前也在与时俱进。最近几年计科专业和软件工程专业的毕业生，在毕业答辩的时候也有做大数据、云计算等方向的研究，而且有的同学做的还不错，在我看来这是一个传统专业与时俱进的表现。

计科专业是一个传统的计算机专业，大部分高校都开设了计科专业，目前大量的IT从业人员也都是这个专业毕业的。计科专业的特点比较重视基础学科的教育，尤其是数学，同时辅助物理、电子电路以及操作系统、算法设计、编程语言、数据库等专业课。

计科专业的方向性没有后来的很多专业那么明确，比如嵌入式、数字媒体、计算机网络等专业，但是由于有扎实的基础，所以如果计科的同学读研的话，有一定的优势。由于计科专业对基础知识的重视，从而使计科专业的毕业生未来的成长空间非常大。

人工智能在最近几年受到了广泛的关注，尤其是随着大数据的发展，人工智能进入了一个全新的发展阶段。相对于计科专业来说，人工智能专业要学习的内容更多，但是有一点是相同的，那就是在本科阶段，人工智能专业也同样非常重视基础学科的教育。

人工智能专业需要整合多个学科的内容，包括计算机、数学、哲学、经济学、工程控制等诸多学科，可以说是目前交叉型学科的典型代表。对于人工智能专业的学生来说，学习难度和学习压力都是比较大的，但是未来的发展前景也更为广阔。

现在是大数据时代，未来一定是智能化时代，所以人工智能专业在未来的发展前景将十分广阔。

我的研究方向是大数据和人工智能，我目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条上写一些大数据、人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有相关的问题，也可以咨询我。

谢谢！

文章到此结束，如果本次分享的人工智能与早期教育和人工智能与学前教育的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！