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1、人工智能专业代码是080717T 基础信息 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和拓展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。
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2、C/C++：就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。
3、通过本例我们不难看出，在人工错误的引导下，机器会给出错误的答案 1+1不等于2。所以此类学习方法，一定要在正确引导下实践，否则会得到最坏的结果。
4、语音识别，大体可分为“传统”识别方式与“端到端”识别方式，其主要差异体现在声学模型上。“传统”方式的声学模型一般采用隐马尔可夫模型（HMM），而“端到端”方式一般采用深度神经网络（DNN）。
5、不仅是人工智能应用软件的源程序到底有多少行肯定是无法确定的，而且各类的其它的应用软件的源程序到底有多少行也是无法确定的。因为编写各类应用软件，其源程序到底有少行，这个是和多个因素有关的。
1、java和python其实是各有各的优点，python更加适合于爬虫机器学习人工智能的领域，但是java是更偏向于工程性的领域，所以不会出现取代和优劣的说法，到底学哪门语言还是要看自己的规划与发展方向。
2、Java比Python更复杂，没有技术背景的人学起来并非易事。Java更适合企业级系统开发方向，Python适合数据分析类方向，而且Python在自动化运维和自动化测试方向有很多贡献。尽管如此，Java依旧是市场需求量最大的语言。
3、综合来看，这两种语言各有各的优势，有基础的人可以学Java，零基础的人建议学python。
1、建议先看两类书：（1）计算机原理；（2）数据结构和算法。（看数据结构之前先看C语言）。
2、偏技术的“算法工程师”利用算法手段，构建机器学习模型，解决诸如“人脸识别”、“支付风险管控”等高难度问题。它往往既需要工程师在具体问题上有足够的专注力，也需要对相关的算法有足够深度的了解。
3、深度学习是一类特定的机器学习技术，主要是深度神经网络学习，在之前经典的多层神经网络的基础上，将网络的层数加深，并辅以更复杂的结构，在有极大量的数据用于训练的情况下，在很多领域得到了比其他方法更好的结果。
4、这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。
