各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享人工智能复习，以及人工智能考点的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

本文目录

1. 人工智能+教育会是教育行业的发展趋势吗？大家对其有何看法？
2. 物理专业跨考人工智能方向研究生的难度如何以及该怎么准备？
3. 一个对人工智能毫无了解的计算机应用专业人士，自学人工智能的话，可行吗？
4. 如何学习人工智能？

人工智能+教育会是教育行业的发展趋势吗？大家对其有何看法？

人工智能+教育会是教育行业的发展趋势。作为教师，我对人工智能有以下看法：

一、人工智能技术已经在教育行业得到广泛应用。

一个是人工智能技术（AI)已经进教材，如：小学到高中阶段的信息技术都有相关内容；二是教师的备课、上课、批改作业、试卷检测等环节、班主任工作中的学生习惯养成、家校沟通等已经在使用该技术；三是学校内部的管理也在使用人工智能技术，智慧校园的建设如火如荼；四是部分校外培训机构、AI教育企业、教育行政部门也在使用。当然，目前人工智能技术除了教学和检测复习部分大公司投入多，AI算法开发的比较先进外，其他应方面用还比较初级。

二、人工智能对学习有很大的促进，已经在深刻地推动到学生学习方式、课堂方式的变革。

举一个例子来说吧，在初中高中，在广泛使用学某网（避广告嫌疑），对学生的阶段性学习开展检测。对老师来说，测试完毕该网给出该单元学习的整体情况和具体知识点能力点掌握情况和复习建议，教师就可以针对性开展复习工作，有针对性的改进教学。学生测试完后，该网会对学生阶段学习的情况进行评估，分析哪些知识点能力点是该生的薄弱环节，有针对性的出题反复让学生练习，直到烂熟于心。除了这些，在小学阶段目前使用的智能书包已经在改变学生的学习方式和教师的授课方式，新冠病毒期间，教师在线教学就是把现有的AI技术应用到极致。

三、人工智能只是技术手段，代替不了教师的作用。教育是门艺术，以心育心、以德育德、以人格育人格，立德树人是教育的根本任务。学生的成长当然不是只是掌握知识那么简单，学生习惯的养成，心智的培养、道德品质的形成，健全人格的养成离不开专业人士——教师，立德树人是人工智能完成不了的任务。

物理专业跨考人工智能方向研究生的难度如何以及该怎么准备？

这是不少同学都比较关心的问题，我结合当前人工智能方向的考研和科研现状来回答一下。

首先，虽然当前人工智能方向的热度非常高，而且2023年大概率会迎来一个创新的高潮，但是我并不建议更多同学跨考人工智能方向研究生，一方面考研过程会遇到很大的障碍，另一方面在读研期间也会遇到很多的困难。

对于数学、物理专业的同学来说，如果以后明确要往人工智能方向发展，选择跨考人工智能方向研究生确实也是一种顺应时代发展的选择，而且基础学科专业的同学读研人工智能方向还存在一定的优势。

目前多个专业都可以培养人工智能方向的研究生，包括计算机、数学、控制等专业都有人工智能相关方向的课题组，所以可以结合自己的知识基础来选择在不同的专业读研。

我在计算机专业带学生，所以我就以计算机专业的考研流程为例，来说一下跨考生需要如何准备考研。

考研计算机专业要从准备初试开始，目前很多学校的专业课都会考408（数据结构、操作系统、计算机网络、计算机组成原理），所以建议按照408来准备初试，这样也会给自己构建一个更完整的知识结构。

计算机专业的专业课不仅内容比较多，学习难度也相对比较大，所以不建议完全采用自学的方式，建议在专业老师的指导下开展复习，这样不仅会提升学习效率，也会少走不少弯路。

除了初试之外，复试往往是跨考生劣势比较明显的环节，很多跨考生就是因为复试没有发挥好而丧失了上岸的机会，而要想在复试环节有更好的发挥，就一定要在备考期间重视科研和项目经验的积累，如果能够参加一些计算机专业相关的竞赛也是有积极影响的。

如果没有参加项目的机会，可以多做几个成熟案例的复现，比如我个人对于复现案例也是认可的，但是要至少复现两个有明显差异的案例。

从当前产业领域的创新趋势和人才需求趋势来看，人工智能方向研究生未来的就业前景还是非常值得期待的，拿到高附加值岗位的机会也比较多。

最后，如果有考研计算机专业相关的问题，或者需要我的帮助，都欢迎与我交流。

一个对人工智能毫无了解的计算机应用专业人士，自学人工智能的话，可行吗？

自学当然可以，不过难度确实有点大：

人工智能（ArtificialIntelligence）定义：使用机器代替人类实现识别、认知、分析、决策等功能的技术，其本质是对人类的意识和思维的过程进行模拟。人工智能是一个综合学科，涉及到计算机科学、数学、生理学、哲学、心理学等交叉学科。

因此学习人工智能，首先需要学习的是编程语言python、数据库、数据结构、高数、算法等等多门学科，仅仅学习其中之一是远远不够的。而自学的情况下，很难形成专业化、体系化的知识体系。

而AI是一门综合性的学科，建议您报一个靠谱线下培训班更为合适，在这里推荐一些书和学习资料来扩充知识面：

《achineLearningYearning》：吴恩达著《DeeeeeeepLearning》：权威著作《深度学习：方法及应用》：有数学知识别深究《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》《人机情感交互》：人工智能时代势必会出现新的交互方式《未来简史》《奇点临近》《如何创造思维》《大智能时代》《大数据云图》

人工智能确实是基于目前计算机系统的，但是与大学里面教的知识还有很大差距，大学学习的都是基础，不仅要及格还要良好的掌握。在此基础上学习人工智能的知识才不会显得手无足措。

另外也要多多与行业内的人士进行交流，多多进行实践，相信在一段时间的努力下，掌握人工智能方面的一技之长是没有问题的！

如何学习人工智能？

人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。

机器学习的算法有比如：

非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。

监督式学习中常见的有：

回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）

了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。

如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。

关于人工智能复习，人工智能考点的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。