信息系统开发的核心是,信息系统开发的核心工作

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于信息系统开发的核心是的问题，于是小编就整理了1个相关介绍信息系统开发的核心是的解答，让我们一起看看吧。人工智能主要是学什么的？人...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于信息系统开发的核心是的问题，于是小编就整理了1个相关介绍信息系统开发的核心是的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能主要是学什么的？

人工智能主要是学什么的？

人工智能是一个多技术交叉学科

人工智能不是哪个学科深度细分的学科，它是计算机科学、数学、电子学、统计学、信息处理技术、传感技术等发展到一定成都后，解决用机器代替人类的感觉器官感知环境变化，并对收集到的信息按照人类的需要进行自动、高效的处理的技术。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。

理工科的基础学科，包括：

外语，通常是英语：看懂资料以及编程的需要

数学，包括：高等数学、线性代数、概率论、统计学、逻辑代数、模糊数学，根据专业方向不同，还要学习其他数学课程

计算机专业课程：计算机原理（微机原理、计算机组成原理、计算机系统原理、编译原理、操作系统原理）、计算机网络、软件工程、数据库

计算机语言：汇编语言、高级语言、人工智能高级语言、计算机仿真与计算语言

计算机算法：数据结构、信号分析、模式识别、神经网络算法、深度学习算法

大数据处理：大数据分析、数据挖掘

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，由于人的思维的复杂性，人工智能涉及的不仅仅是计算机科学，还涉及到心理学、哲学和语言学等学科，是一个典型的交叉学科。

对于一个初学者而言，想要入门人工智能领域，可以从机器学习入手，掌握经典机器学习理论算法，如：回归算法、聚类算法、基于实例的算法、基于正则化方法等，学习这些算法自然离不开数学这个工具，高等数学、线性代数、概率论等都需要在一定程度上掌握。当热，既然是计算机科学，当然离不开编程，可以从python语言学起，目前python语言在机器学习领域的应用也比较普遍。

总言而之，人共智能领域是一门交叉学科，涉及到了几乎是自然科学和社会科学的所有学科，想要精通这门领域，需要学习的东西可太多了。但是在IT领域，想要学习这门学科，需要学习数学、机器学习、深度学习、python等编程语言。

现在人工智能已经成为越来越火的一个方向。AI，即人工智能，但又不限于机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。

但是，人工智能并不等同于机器学习，这点在进入这个领域时一定要认识清楚。在学习过程中，你会面对大量复杂的公式，在实际项目中会面对数据的缺乏，以及艰辛的调参等。

程序员学习人工智能分三个阶段: 应用，优化，和定义问题。

应用就是把人工智能应用到业务中，对自己的问题，收集数据，建立模型，可以用传统模型或深度学习模型。这一块程序员去做还是有一定优势的， 做到这一步需要对机器学习和深度学习有一定了解， 熟悉python， 能用tensorflow做一些模型训练。

优化是学习的第二步,需要对卷积神经网络的原理和计算过程很清楚，对tensorflow，caffe，pyTorch等框架比较熟悉，对Inception，Resnet等经典模型的结构有一定研究，能够看懂论文和代码，并能够结合数据进行分析和实验，对模型结构，参数等不断进行优化，达到提高识别率等目的， 这个优化过程需要耗费大量的时间。

定义问题，能够做到这一步应该是大神级的存在了，例如谷歌大脑，AlphaGO等顶级团队和学术界的科学家和资深等。难点是如果用数学语言定义清楚问题，并能够用工程上可行的机器学习算法进行优化求解。

作为程序员可以在掌握了数学、python的基础上多了解机器学习等，并通过项目实操多参与实践。

知识体系

首先要做到应用。这对于熟练python的程序员有一定优势， 同时需要对机器学习和深度学习有一定了解，能用tensorflow做一些模型训练。

到此，以上就是小编对于信息系统开发的核心是的问题就介绍到这了，希望介绍关于信息系统开发的核心是的1点解答对大家有用。