- 人工智能和軟件技術哪個好學
- 人工智能與軟件工程哪個更容易學
- 人工智能的就業資薪怎么樣
- 前端和人工智能哪個發展更好
- 是做設計的工資高還是做編程的工資高啊
- 大數據和人工智能方向怎么選擇，哪個前景更好
- 人工智能與軟件開發專業如何選擇
人工智能和軟件技術哪個好學
軟件技術好學！因為軟件技術的成熟度相對高很多，同時可供學習的領域（包括編程開發，應用維護，系統整合等），以及學習的途徑都想當廣泛，不論在個人提升或是就業，都比較占優勢。人工智能是一門專業的學科，如果沒有經過專業的數學，高階計算機以及行業方的訓練，連入門都不容易。
人工智能與軟件工程哪個更容易學
軟件工程是比較早就有的專業，比較成熟，大多數院校都有完備的師資力量和實驗設施，主要是軟件工程管理的理論和軟件編程的實踐相結合。人工智能是近幾年火起來的新型熱門專業，但普通的本科類院校這方面的師資力量和實驗設施都還不夠成熟，不少學校跟風湊熱點申辦的專業，人工智能肯定也離不開計算機編程，但是不像軟件工程偏向工程管理。
人工智能的就業資薪怎么樣
這是一個非常好的問題，也是很多學生和家長比較關心的問題，作為一名教育工作者，我來回答一下。首先，長期以來人工智能領域的人才培養主要以研究生教育為主，雖然近幾年部分高校陸續在本科階段設立了人工智能專業，但是由于這部分學生目前還在求學階段，所以還沒有具體的薪資待遇數據。從近些年來人工智能方向研究生的就業情況來看，整體的薪資待遇水平還是比較高的，雖然這兩年人工智能領域的一些創業公司遇到了一些落地難的問題，這在一定程度上影響了就業，但是由于大型科技公司也紛紛布局人工智能領域，所以整體的就業形勢還是比較好的。當前人工智能領域的人才需求還是以研發型人才為主，隨著大型科技公司紛紛推出自身的人工智能平臺，未來行業領域對于高端應用型人才的需求量會逐漸提升，這也會促進研究生，尤其是專碩，走進傳統行業發展。從近兩年人工智能領域的人才需求情況來看，主要的變化有三點，其一是算法崗位的需求量在相對萎縮，而開發崗位的需求量在提升，所以當前人工智能方向的學生應該注重開發能力的提升。其二是創業型公司的起始薪資待遇有所下降（相對），但是產品設計更注重落地應用前景，所以當前選擇創業型公司依然可以選擇。在選擇創業型公司的時候，除了要考慮到薪資待遇之外，還需要重點考慮一下該公司的技術研發氛圍，能不能推動自己在研發的道路上走得更遠。其三是傳統行業開始陸續釋放出人工智能方面的人才需求，相對于互聯網科技公司來說，傳統行業的人才需求潛力還是比較大的，而且傳統行業企業背靠行業資源，在人工智能領域的研發可能會走得更遠。我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
前端和人工智能哪個發展更好
作為一名科技從業者，我來回答一下這個問題。首先，從當前的產業生態來看，前端已經形成了一個比較豐富且相對完善的技術體系，整個IT行業內也有大量的前端從業人員，而且在移動互聯網、云計算和大數據等技術的推動下，前端技術領域也逐漸形成了“大前端”的概念，目前前端開發全棧化也是一個比較明顯的發展趨勢。從產業互聯網的平臺化趨勢來看，未來在生產環境下，前端開發的應用場景會非常多，而且大量的行業創新都離不開前端開發。實際上，隨著云計算、大數據、物聯網等技術逐漸實現平臺化，很多行業創新應用（程序）完全可以基于前端技術來進行打造，不僅開發門檻低、開發的周期也會明顯縮短，這對于云計算等技術實現落地應用有非常積極的意義。從這個角度來看，未來前端技術的應用前景還是非常廣闊的。人工智能是當前的科技熱點領域，人工智能本身也會打開一個新的價值空間，而且在工業互聯網和產業結構升級的共同推動下，未來人工智能領域將是一個創新、創業的熱點領域，基于人工智能技術也很有可能會誕生一些大型科技公司。所以，從發展前景來看，人工智能領域的發展前景無疑是非常廣闊的。但是，人工智能本身也離不開前端，二者之間也存在比較緊密的聯系。對于知識結構比較豐富，同時具有較強學習能力的人來說，當前進入人工智能領域是不錯的選擇。最后，從技術發展的大趨勢來看，人工智能領域未來會有更多的發展機會，而人工智能本身的落地應用也離不開前端技術，所以對于當前的前端開發人員來說，積極學習人工智能技術（重點是平臺）也會帶來更多新的發展機會。我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
是做設計的工資高還是做編程的工資高啊
作為一名IT行業的從業者，我來回答一下這個問題。首先，在IT行業內不少崗位既需要做設計也需要完成一定的編程任務，所以二者之間的聯系還是比較緊密的，通常在技術研發領域，具備設計能力的研發人員工資要更高一些。一個軟件產品的研發過程通常需要兩個大的環節，一個是設計環節，另一個是實現環節。設計環節通常是研發級程序員要完成的工作，包括架構設計、接口設計、功能設計等內容。通常情況下，架構設計和接口設計往往是研發專家的主要工作內容，能力較強的開發團隊通常會有自己的開發平臺，而普通中小型團隊往往會選擇開源平臺，或者是第三方商業平臺。實現環節往往是應用級程序員的工作內容，根據功能設計的細節來完成具體業務邏輯的實現，實現過程通常需要調用平臺的接口來完成。雖然應用級程序員的工作量比較大，但是工作難度相對較小，通常也并不需要關心一些系統級問題，比如性能、安全、資源管理等等。通常情況下，應用級程序員的薪資待遇要低于設計人員（研發級、架構師等）。但是如果程序員加班比較多的話，收入也可能會超過架構師等設計人員。在互聯網開發團隊中，還包括UI設計人員，UI設計人員通常分為交互設計和視覺設計兩個部分，隨著用戶對于互聯網產品的使用體驗度有越來越高的要求，UI設計人員的重要性也逐漸提升，目前不少UI設計人員的薪資待遇并不比程序員低，有的甚至高于普通程序員。總的來說，不管是從事設計工作還是從事編程工作，薪資待遇都與自身的工作能力有直接的關系，另外與所處的行業也有直接的關系，比如在大數據領域從事編程的程序員往往就有較高的薪資待遇。我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以咨詢我，謝謝！
大數據和人工智能方向怎么選擇，哪個前景更好
這是一個非常好的問題，作為一名科技從業者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下。首先，當前大數據和人工智能都是不錯的選擇，在工業互聯網和“新基建計劃”的推動下，大數據和人工智能將發揮出更大的作用。從這個角度來看，當前選擇大數據和人工智能方向不僅能為自己帶來更多的發展機會，同時也是順應時代發展的選擇。從技術體系結構來看，大數據和人工智能之間有非常緊密的關系，大數據也可以看成是人工智能技術的重要基礎之一，可以說沒有數據也就不會有智能，而人工智能也是大數據應用的重要出口，如果沒有人工智能這個出口，大數據的價值邊界會有很大的局限性，從而限制大數據的價值空間。從學科體系來看，大數據和人工智能都是非常典型的交叉學科，大數據涉及到數學、統計學和計算機三大基礎學科，而人工智能則還涉及到控制學、哲學、經濟學、神經學和語言學等學科，所以人工智能涉及到的學科更多，難度也更大一些。長期以來，人工智能領域的人才培養一直以研究生教育為主，雖然當前一部分高校也陸續在本科階段開設了人工智能專業，但是相對于大數據專業來說，人工智能的技術體系遠未成熟，所以當前選擇學習人工智能方向，最好讀一下研究生。另外，選擇人工智能方向一定要具有較強的學習能力，同時要有專業人士的指導，由于人工智能領域的很多實驗對于場景（數據中心）也有比較高的要求，所以學習人工智能方向最好能在科研（實踐）環境下進行。最后，由于當前大數據技術體系已經趨于成熟了，所以如果未來沒有計劃繼續讀研，那么選擇大數據方向則是一個比較現實的選擇。從近兩年大數據領域的人才招聘情況來看，大數據開發人才的崗位需求量還是比較大的。我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
人工智能與軟件開發專業如何選擇
謝謝邀請！作為一名計算機專業的研究生導師，我來回答一下這個問題。首先，對于學習能力比較強的學生來說，當前選擇人工智能專業是不錯的選擇，雖然目前在本科階段開設人工智能專業的高校比較少，但是這其中不少高校在資源整合能力方面還是比較強的，而且在研究生教育階段也積累了豐富的人工智能方向的人才培養經驗。當前選擇人工智能專業具有以下幾個方面的優勢：第一：就業前景廣闊。當前整個IT行業對于人工智能人才的需求量是比較大的，不少大型科技公司均開始布局人工智能領域，這個過程陸續釋放出了大量的人才需求。從近些年的就業情況來看，人工智能相關方向的研究生在崗位級別和薪資待遇方面還是比較可觀的，而且不少畢業生會同時拿到多家科技企業的offer，選擇空間也比較大。第二：行業前景廣闊。人工智能當前是比較熱門的方向，一方面傳統行業結構升級在促進人工智能技術的發展，另一方面大數據、物聯網和云計算的發展最終也指向了人工智能，所以人工智能行業未來將有廣闊的發展前景。目前在一些特定場景下，一部分人工智能產品已經得到了應用。第三：崗位適應能力強。人工智能是一個典型的交叉學科，涉及到數學、計算機、控制學、神經學、經濟學和語言學等，所以畢業生會具有較強的崗位適應能力，比如人工智能專業的畢業生從事軟件開發也會相對比較容易，而且由于具備扎實的數學基礎，走向研發級崗位也會相對比較順利。最后，選擇人工智能專業的同學最好讀一下研究生。我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言！
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