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【轉(zhuǎn)型必看】Java到AI,程序員的逆襲秘籍,轉(zhuǎn)行人工智能不再是夢(mèng)!

華清遠(yuǎn)見工控 ? 2024-07-31 14:42 ? 次閱讀

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隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,人工智能AI)已經(jīng)成為當(dāng)今科技領(lǐng)域最熱門的話題之一。許多開發(fā)者開始考慮從傳統(tǒng)的軟件開發(fā)領(lǐng)域,如Java,轉(zhuǎn)向人工智能領(lǐng)域,今天小編和大家一起來探討Java開發(fā)者是否可以轉(zhuǎn)型到人工智能,轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢(shì),薪資對(duì)比,以及轉(zhuǎn)型所需的知識(shí)和學(xué)習(xí)路線等。

01Java開發(fā)者能否轉(zhuǎn)型人工智能?

答案是肯定的。Java作為一種廣泛使用的編程語(yǔ)言,擁有強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)和豐富的庫(kù)支持。許多人工智能框架和庫(kù),如Apache Mahout和Deeplearning4j,都是基于Java開發(fā)的。因此,Java開發(fā)者具備轉(zhuǎn)型到人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)。

Java 開發(fā)者轉(zhuǎn)向人工智能具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。首先,Java 程序員通常具有良好的編程基礎(chǔ)和邏輯思維能力,這對(duì)于理解和編寫人工智能算法的代碼是非常有幫助的。其次,在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和系統(tǒng)集成方面,Java 開發(fā)者積累的經(jīng)驗(yàn)可以在人工智能項(xiàng)目中發(fā)揮作用,例如構(gòu)建數(shù)據(jù)處理管道和整合不同的組件。

02 Java與人工智能對(duì)比分析?

?(1)崗位需求對(duì)比

人工智能崗位需求持續(xù)增長(zhǎng)

崗位多樣性:

人工智能相關(guān)的崗位非常廣泛,包括算法工程師、NLP算法工程師、視覺算法工程師、圖形算法工程師、深度學(xué)習(xí)工程師等。這些崗位不僅需求量大,而且技術(shù)含量高,薪資待遇也相對(duì)優(yōu)厚。

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市場(chǎng)需求量大:

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2023年1-8月,人工智能(AI)崗位的平均月薪已經(jīng)超過了4.6萬(wàn)元人民幣,但人才供需比僅為0.39,表明AI領(lǐng)域的人才非常緊缺。特別是在純互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),新發(fā)AI崗位量占比最高,達(dá)到了20.78%。

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AIGC(人工智能內(nèi)容生成)人才需求也在持續(xù)增長(zhǎng),特別是在2023年4月,新發(fā)崗位量出現(xiàn)了近2倍的大幅增長(zhǎng)。

Java開發(fā)崗位競(jìng)爭(zhēng)壓力增加

近年來,受經(jīng)濟(jì)下行影響,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)整體發(fā)展放緩,Java開發(fā)相關(guān)崗位同步也受到了一些影響。另一方面,隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,許多編程任務(wù)可以通過ChatGPT等自動(dòng)完成,這也對(duì)傳統(tǒng)的Java開發(fā)崗位產(chǎn)生了一定的沖擊。同時(shí),Java作為一種穩(wěn)定成熟的編程語(yǔ)言,對(duì)比新技術(shù)方向,在市場(chǎng)人才供應(yīng)方面相對(duì)要飽和些,企業(yè)對(duì)Java開發(fā)崗位的能力及經(jīng)驗(yàn)要求也逐步提高,Java崗位競(jìng)爭(zhēng)激烈,壓力也越來越大。

(2)薪資水平對(duì)比

人工智能行業(yè)薪資

薪酬報(bào)告:

人工智能作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),全球范圍內(nèi)對(duì)相關(guān)人才的需求不斷增加。根據(jù)智聯(lián)招聘發(fā)布的2024年第二季度《中國(guó)企業(yè)招聘薪酬報(bào)告》,人工智能行業(yè)招聘薪資領(lǐng)先,平均招聘月薪高達(dá)13594元,薪酬中位數(shù)為10501元。這表明人工智能領(lǐng)域的人才需求旺盛,市場(chǎng)對(duì)這類高端技術(shù)人才的渴求不斷上升。

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典型崗位薪資:

在人工智能領(lǐng)域,一些典型崗位如算法工程師、自然語(yǔ)言處理專家、計(jì)算機(jī)視覺工程師等,其薪資水平普遍較高。例如,算法工程師的月薪在2萬(wàn)元以上,而自然語(yǔ)言處理專家和計(jì)算機(jī)視覺工程師的薪資也普遍在1.5萬(wàn)元以上。

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Java開發(fā)薪資

與人工智能行業(yè)相比,Java開發(fā)崗位的薪資水平、薪資增長(zhǎng)速度、增長(zhǎng)幅度顯得較為平穩(wěn)。而人工智能行業(yè),則因?yàn)榻陙砑夹g(shù)的迅猛發(fā)展,新技術(shù)的引入和應(yīng)用激增,加上技能稀缺性,市場(chǎng)人才缺口大,推高了人工智能的薪資水平。另外,作為很多企業(yè)未來核心的競(jìng)爭(zhēng)力,人工智能薪資提升空間也遠(yuǎn)比Java開發(fā)崗位大。

(3)發(fā)展前景對(duì)比

人工智能前景廣闊

人工智能是未來技術(shù)發(fā)展的重要方向,2024年,人工智能行業(yè)繼續(xù)處于發(fā)展的黃金時(shí)期。隨著5G技術(shù)的普及、物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)的積累,AI在智慧城市、智能制造、智能醫(yī)療、金融科技等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛,對(duì)專業(yè)人才的需求激增。據(jù)報(bào)告,人工智能行業(yè)的職位供需比同比增長(zhǎng)顯著,顯示出強(qiáng)勁的就業(yè)勢(shì)頭和薪資增長(zhǎng)潛力。

Java開發(fā)面臨挑戰(zhàn)

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,許多傳統(tǒng)的Java開發(fā)任務(wù)可能會(huì)被自動(dòng)化工具替代,這使得Java開發(fā)人員面臨更大的職業(yè)挑戰(zhàn)。為了保持競(jìng)爭(zhēng)力,Java開發(fā)人員需要不斷更新自己的技能,學(xué)習(xí)新的編程語(yǔ)言和技術(shù),以適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)需求。

總體來看,人工智能行業(yè)的薪資水平和職業(yè)發(fā)展前景都優(yōu)于Java開發(fā)。對(duì)于正在考慮職業(yè)發(fā)展路徑的個(gè)人,尤其是那些面臨職業(yè)瓶頸或希望拓展技能的Java開發(fā)人員,轉(zhuǎn)型到人工智能領(lǐng)域是一個(gè)值得考慮的選擇。即使是自身 Java 技術(shù)非常專業(yè)且工作穩(wěn)定的人員,從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看,拓展學(xué)習(xí)人工智能技能棧,也能夠?yàn)槲磥淼穆殬I(yè)發(fā)展創(chuàng)造更多機(jī)會(huì)。?

03 轉(zhuǎn)行需要補(bǔ)齊哪些知識(shí)?

如果決定從Java轉(zhuǎn)向人工智能,需要補(bǔ)充學(xué)習(xí)一些關(guān)鍵的知識(shí)基礎(chǔ)。

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

線性代數(shù)、概率論、微積分?jǐn)?shù)學(xué)知識(shí)是理解和應(yīng)用人工智能算法的基礎(chǔ),不管是計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理還是機(jī)器學(xué)習(xí),都要具備較強(qiáng)的算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)能力。所以Java程序員要想在人工智能領(lǐng)域取得突破,補(bǔ)齊數(shù)學(xué)知識(shí)是不可或缺的一步。對(duì)于從事編程工作的人來說,他們通常已經(jīng)具備了一定的數(shù)學(xué)知識(shí)和邏輯思維能力,所以能夠更快地適應(yīng)和掌握。

Python

Python編程語(yǔ)言目前在人工智能領(lǐng)域中被廣泛使用,因?yàn)樗?jiǎn)潔易讀的語(yǔ)法能極大提高開發(fā)者的效率,而且有豐富的庫(kù)和框架,簡(jiǎn)化了復(fù)雜的人工智能算法實(shí)現(xiàn),Java工程師由于具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)和豐富的編程經(jīng)驗(yàn),因此在學(xué)習(xí)Python時(shí)能夠更快地掌握其編程技巧。

實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)

實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)對(duì)于轉(zhuǎn)型至關(guān)重要。?開發(fā)者可以從簡(jiǎn)單的項(xiàng)目開始,?逐步熟悉人工智能領(lǐng)域的知識(shí),隨著經(jīng)驗(yàn)的積累,?可以嘗試更復(fù)雜的項(xiàng)目,?如開發(fā)工業(yè)智能分揀系統(tǒng)、智能駕駛系統(tǒng)或智能聊天機(jī)器人系統(tǒng)等。

Java開發(fā)者通常在軟件開發(fā)領(lǐng)域有著深厚的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),他們熟悉軟件開發(fā)的整個(gè)生命周期,包括需求分析、設(shè)計(jì)、編碼、測(cè)試和維護(hù)。這些經(jīng)驗(yàn)使他們能夠更好地理解項(xiàng)目需求,設(shè)計(jì)高效可靠的系統(tǒng),并解決開發(fā)過程中遇到的各種問題。?

04 轉(zhuǎn)行學(xué)習(xí)路線推薦

第一步 基礎(chǔ)理論

針對(duì)轉(zhuǎn)行Java開發(fā)工程師,在進(jìn)行人工智能算法學(xué)習(xí)之前,我們會(huì)講解人工智能的一些基本理論知識(shí),幫助他們構(gòu)建起對(duì)人工智能的宏觀認(rèn)知,掌握常用工具。其次講解Python基礎(chǔ)語(yǔ)法、高級(jí)技巧、Python第三方庫(kù),為轉(zhuǎn)行人群打下堅(jiān)實(shí)的編程基礎(chǔ)。同時(shí)還會(huì)講解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及Git教程,更好的提高編程效率和解決復(fù)雜問題的能力。

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注:人工智能的學(xué)習(xí),需要補(bǔ)齊一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。結(jié)合本階段課程,數(shù)學(xué)基礎(chǔ)教學(xué)部分,我們主要講解線性代數(shù)的基本知識(shí),并通過Python第三方庫(kù)Numpy進(jìn)行實(shí)踐,Numpy庫(kù)可以使得線性代數(shù)的操作變得簡(jiǎn)單且高效。

第二步核心課程

核心課程部分,主要是為了幫助轉(zhuǎn)行者們理解人工智能通用的底層邏輯與原理,掌握以后,不僅能夠理解各種算法背后的邏輯和數(shù)學(xué)基礎(chǔ),還能大大提升設(shè)計(jì)和用好這些算法的能力,后續(xù)更深層次的人工智能學(xué)習(xí)也將會(huì)變得更加順暢簡(jiǎn)單。

基礎(chǔ)核心課程內(nèi)容主要包括數(shù)據(jù)的預(yù)處理與實(shí)踐、機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與實(shí)踐、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐等。數(shù)據(jù)的預(yù)處理與實(shí)踐部分,通過結(jié)合圖像認(rèn)知與OpenCV實(shí)踐,學(xué)習(xí)圖像預(yù)處理、特征提取等關(guān)鍵技術(shù),并通過傳統(tǒng)視覺項(xiàng)目與車道線檢測(cè)的實(shí)踐,將理論知識(shí)應(yīng)用于解決實(shí)際問題。機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與實(shí)踐部分,學(xué)習(xí)2012年后的深度學(xué)習(xí)的通用結(jié)構(gòu):線性+激活來逼近所有系統(tǒng)為基礎(chǔ),幫助學(xué)習(xí)者搭建這個(gè)過程中所有的通用性知識(shí)與原理。深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐部分,學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)原理及動(dòng)手實(shí)操,并實(shí)踐具體的深度學(xué)習(xí)任務(wù),進(jìn)行模型的構(gòu)建、訓(xùn)練與性能優(yōu)化等。

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注:結(jié)合本階段課程,數(shù)學(xué)基礎(chǔ)教學(xué)部分,我們主要講解微積分、概率論與統(tǒng)計(jì)的基本知識(shí)。微積分是理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法如何通過優(yōu)化過程“學(xué)習(xí)”的關(guān)鍵,就是理解機(jī)器為什么能學(xué)習(xí)。概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)則是AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ),整個(gè)人工智能都是基于統(tǒng)計(jì)的思想。

第三步 深度課程

深度開發(fā)核心課程涵蓋了多個(gè)核心方向的算法與經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的學(xué)習(xí),這一階段課程對(duì)計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理(NLP)、語(yǔ)音識(shí)別以及AI大模型(AIGC)這四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論進(jìn)行了詳細(xì)的解析。舉例來說,在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,課程會(huì)深入剖析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行法則、視覺經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與復(fù)現(xiàn)等內(nèi)容;在自然語(yǔ)言處理方面,會(huì)詳細(xì)講解NLP-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)棧與深層次的原理,并結(jié)合Word-Embedding理解語(yǔ)言對(duì)于模型的概念;對(duì)于大模型(AIGC),則會(huì)探討Transformer、注意力機(jī)制、位置編碼、生成式人工智能的原理,從而知道如何更好的使用大模型。

可以毫不夸張地說,人工智能的落地應(yīng)用型算法大多是以這個(gè)階段課程所傳授的知識(shí)為基礎(chǔ),進(jìn)而拓展出來的垂直領(lǐng)域。完成這一階段課程的學(xué)習(xí)之后,能夠與市場(chǎng)上90%的就業(yè)崗位需求相匹配。

通過這一階段的課程,轉(zhuǎn)行者能夠全方位、多角度地掌握人工智能的核心知識(shí)和關(guān)鍵技能,具備應(yīng)對(duì)各種實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的能力。

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第四步進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)

在掌握了上面的基礎(chǔ)開發(fā)技能后,就可以練手一些人工智能的項(xiàng)目。這一階段的課程提供一些全棧式的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,按照“數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)標(biāo)注-數(shù)據(jù)增強(qiáng)-模型訓(xùn)練-模型預(yù)測(cè)-模型部署-項(xiàng)目上線”各環(huán)節(jié)全覆蓋模式,完整模擬整個(gè)項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)流程,幫助轉(zhuǎn)行者提前熟悉人工智能領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目推進(jìn)流程。

項(xiàng)目?jī)?nèi)容包括PyQT界面開發(fā)、數(shù)據(jù)集標(biāo)注與制作、工業(yè)流水線產(chǎn)品分揀與目標(biāo)檢測(cè)精講、垃圾分揀實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、目標(biāo)分割的原理與實(shí)戰(zhàn)、大模型的部署與上線、大模型的RAG、微調(diào)與Agent等多方面內(nèi)容。通過實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,可以快速積累人工智能的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),加深對(duì)人工智能領(lǐng)域的理解與應(yīng)用能力。

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邊學(xué)邊實(shí)踐:虛擬仿真,沉浸式學(xué)習(xí)體驗(yàn)

完整體系化課程及內(nèi)含項(xiàng)目都在華清遠(yuǎn)見提供的“人工智能虛擬仿真平臺(tái)”進(jìn)行,該平臺(tái)為轉(zhuǎn)行人士提供了沉浸式學(xué)習(xí)環(huán)境,具有多方面優(yōu)勢(shì)。

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其一,虛擬仿真平臺(tái)自身具備強(qiáng)大的實(shí)驗(yàn)可視化功能,它能夠?qū)⒊橄蟮膶?shí)驗(yàn)概念和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具體的、可見的圖像,讓實(shí)驗(yàn)者能夠身臨其境地感受實(shí)驗(yàn)過程,從而更好地掌握實(shí)驗(yàn)知識(shí)和技能。

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其二,虛擬仿真平臺(tái)將理論與實(shí)踐完美結(jié)合。課堂上,資深講師深入淺出地講解每一個(gè)項(xiàng)目的核心概念、技術(shù)要點(diǎn)及其實(shí)現(xiàn)邏輯,課下,虛擬仿真平臺(tái)為學(xué)員提供一個(gè)對(duì)應(yīng)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)項(xiàng)目。學(xué)員可以在虛擬環(huán)境中自由地嘗試、調(diào)試代碼,無(wú)需擔(dān)心操作失誤問題。這種"課上講解+課下練手”的模式,大大增強(qiáng)了學(xué)習(xí)的實(shí)效性,讓理論知識(shí)迅速轉(zhuǎn)化為動(dòng)手能力。

其三,平臺(tái)采用“3D應(yīng)用場(chǎng)景案例實(shí)戰(zhàn)”教學(xué)。邏輯與算法可接入系統(tǒng)里預(yù)設(shè)的3D場(chǎng)景中,實(shí)現(xiàn)可視化交互體驗(yàn),覆蓋從數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、模型訓(xùn)練、預(yù)測(cè)、部署到測(cè)試的整個(gè)項(xiàng)目周期,打造人工智能沉浸式實(shí)操環(huán)境。學(xué)員既能體驗(yàn)全鏈路落地實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,填補(bǔ)理論與實(shí)踐之間的鴻溝,又能提高實(shí)際操作能力和解決問題的能力。

從Java到人工智能的轉(zhuǎn)型是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)但極具前景的過程,通過不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐,Java開發(fā)者完全有能力在人工智能領(lǐng)域取得成功。為了支持轉(zhuǎn)行學(xué)習(xí)者,我們特別推出了一個(gè)為期五天的虛擬仿真平臺(tái)免費(fèi)體驗(yàn)活動(dòng)。在五天有效期內(nèi),不僅可以免費(fèi)收聽試講課程,還可以親身體驗(yàn)平臺(tái)的功能,感受體系化、系統(tǒng)化的教學(xué)優(yōu)勢(shì),以及虛擬仿真平臺(tái)帶來的沉浸式學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

有任何問題可以私信或在文章下方留言哦,小編都會(huì)一一解答~

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    AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第6章人AI與能源科學(xué)讀后感

    和國(guó)際合作等多個(gè)層面。這些內(nèi)容讓我更加認(rèn)識(shí),在推動(dòng)人工智能與能源科學(xué)融合的過程中,需要不斷探索和創(chuàng)新,以應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)和機(jī)遇。 最后,通過閱讀這一章,我深刻感受到人工智能對(duì)于能源科學(xué)的重要性。
    發(fā)表于 10-14 09:27

    AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第4章-AI與生命科學(xué)讀后感

    很幸運(yùn)社區(qū)給我一個(gè)閱讀此書的機(jī)會(huì),感謝平臺(tái)。 《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第4章關(guān)于AI與生命科學(xué)的部分,為我們揭示了人工智能技術(shù)在生命科學(xué)領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用和
    發(fā)表于 10-14 09:21

    AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第二章AI for Science的技術(shù)支撐學(xué)習(xí)心得

    ,推動(dòng)科學(xué)研究的深入發(fā)展。 總結(jié) 通過閱讀《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第二章,我對(duì)AI for Science的技術(shù)支撐有了更加全面和深入的理解。我深刻認(rèn)識(shí)
    發(fā)表于 10-14 09:16

    AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第一章人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)創(chuàng)新學(xué)習(xí)心得

    。 5. 展望未來 最后,第一章讓我對(duì)人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)創(chuàng)新未來充滿了期待。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展,AI將在更多領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用,從基礎(chǔ)科學(xué)到應(yīng)用科學(xué),從理論研究實(shí)踐應(yīng)用,都將迎來前所未有
    發(fā)表于 10-14 09:12

    人工智能ai 數(shù)電 模電 模擬集成電路原理 電路分析

    人工智能ai 數(shù)電 模電 模擬集成電路原理 電路分析 想問下哪些比較容易學(xué) 不過好像都是要學(xué)的
    發(fā)表于 09-26 15:24

    人工智能ai4s試讀申請(qǐng)

    目前人工智能在繪畫對(duì)話等大模型領(lǐng)域應(yīng)用廣闊,ai4s也是方興未艾。但是如何有效利用ai4s工具助力科研是個(gè)需要研究的課題,本書對(duì)ai4s基本原理和原則,方法進(jìn)行描訴,有利于總結(jié)經(jīng)驗(yàn),擬
    發(fā)表于 09-09 15:36

    名單公布!【書籍評(píng)測(cè)活動(dòng)NO.44】AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新

    ! 《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》 這本書便將為讀者徐徐展開AI for Science的美麗圖景,與大家一起去了解: 人工智能究竟幫科學(xué)家做了什么?
    發(fā)表于 09-09 13:54

    報(bào)名開啟!深圳(國(guó)際)通用人工智能大會(huì)將啟幕,國(guó)內(nèi)外大咖齊聚話AI

    8月28日至30日,2024深圳(國(guó)際)通用人工智能大會(huì)暨深圳(國(guó)際)通用人工智能產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)將在深圳國(guó)際會(huì)展中心(寶安)舉辦。大會(huì)以“魅力AI·無(wú)限未來”為主題,致力于打造全球通用人工智能
    發(fā)表于 08-22 15:00

    人工智能輔助編程工具的定義和工作原理

    隨著人工智能(Artificial Intelligence, AI)技術(shù)的飛速發(fā)展,其在各行各業(yè)的應(yīng)用日益廣泛。在編程領(lǐng)域,人工智能輔助編程工具作為一種創(chuàng)新的技術(shù)解決方案,正逐漸改變著程序員
    的頭像 發(fā)表于 07-05 18:00 ?2342次閱讀

    探討AI編寫代碼技術(shù),以及提高代碼質(zhì)量的關(guān)鍵:靜態(tài)代碼分析工具Perforce Helix QAC & Klocwork

    令軟件開發(fā)人員夜不能寐的事情比比皆是。如今,他們最關(guān)心的問題不再是如何用自己喜歡的語(yǔ)言(C、C++、Erlang、Java 等)表達(dá)最新的算法,而是人工智能AI)。 本文中,我們將介
    的頭像 發(fā)表于 06-05 14:10 ?659次閱讀

    扎心靈魂小拷問:有了AI編寫代碼之后,軟件工程師會(huì)被AI取代嗎?

    軟件開發(fā)者們有很多讓他們焦慮的事情。他們最擔(dān)心的不再是如何用他們最喜歡的編程語(yǔ)言(C、C++、Erlang、Java等)表達(dá)最新的算法。相反,這種擔(dān)憂正逐漸被人工智能AI)所取代。
    的頭像 發(fā)表于 05-24 19:17 ?1170次閱讀
    扎心靈魂小拷問:有了<b class='flag-5'>AI</b>編寫代碼之后,軟件工程師會(huì)被<b class='flag-5'>AI</b>取代嗎?
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