在大学学习人工智能的利与弊(人工智能在大学学什么)

#头条创作挑战赛#

1. 注意力和无聊

Khader解释了学习人工智能可能不适合注意力不集中或讨厌无聊的人。他分享了自己参与的一个人工智能研究项目的经历,该项目涉及开发一个模拟器,占用了他大部分时间,与人工智能关系不大。直到最后一个月,他才开始研究遗传算法。Khader建议学生们要为这个领域中不那么华丽的方面做好准备。

在大学学习人工智能的利与弊(人工智能在大学学什么)

2. 数学技能和理论数学

Khader强调了数学在人工智能研究中的重要性,指出许多标榜为人工智能的计算机科学课程实际上非常侧重于数学。他回忆起在大学本科机器学习课程的第一个作业中遇到了六页纯数学。Khader认为,适应这种理论数学的形式对许多学生来说可能是具有挑战性的,即使他们在分析数学或问题解决方面很擅长。

3. 承诺和长远眼光

根据Khader的说法,在人工智能领域取得成功需要长期的承诺和对长期游戏的意愿。他建议渴望成为人工智能专业人士的人可能需要追求多个学位,并且对于实现期望的结果需要有耐心。Khader强调了持续学习和不确定性的重要性。文章还提到了在科技行业追求不同道路的专业人士,强调人工智能并不是唯一通往成功的途径,仍然有很多科技工作并不直接涉及人工智能。

总之,在大学学习人工智能可以提供宝贵的机会,但并不适合每个人。注意力持久力、数学技能和承诺等因素在确定人工智能学习是否合适方面起着重要作用。然而,重要的是要注意,在科技行业中还有其他成功的途径,人工智能并不是唯一一个提供有前景的职业的领域。

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