2020年了，大数据、人工智能专业还值得报考吗
大数据，人工智能专业是新工科，是国家未来战略发展的专业，前景发展非常好，那么2020年还值得报考吗？我只能告诉你，目前这两个专业人才缺乏上百万，你说值得报考不！
就像软件工程专业一样，很多学生说软件工程人才太多了，但每年软件工程就业率高居第一，毕业月薪第一，你能说软件工程不能报考么？
现在随着科技发展，4G向5G发展，未来肯定会进入智能时代，大数据和人工智能是两个较为火爆的专业，值得期待！
早前，关于新增专业中，人工智能增加了180所大学，高居新增专业数量第一，大数据紧随其后，新增了138所，可见这两个专业人才是多么匮乏，及需要高校培养一批科研人才啊！
不过，两个专业需求人才较大，但他们属于“学霸”专业，两个专业每年报考人数较多，竞争激烈，招生分数非常高，211大学的大数据、人工智能专业招生分数至少在600分以上吧，学生们要谨慎报考！
但付出就会有回报的，大数据、人工智能需要人才大，就业率高，工资真的非常高，这两个专业人才就业一般都是年薪制，如果能考研，那工资更有可能年薪50万以上，而且属于越有经验越吃香专业，前景非常可观，感兴趣的学生可以报考！
人工智能翻译靠谱吗
人工智能翻译还是蛮靠谱的
要知道翻译其实就是语言
而语言就是人类用来记录世界的一种形式
说白了语言就是数据
而人工智能最擅长于处理数据了
因而对于人工智能做翻译
其可靠性还是比较有保障的
当然目前人工智能还无法与人类匹敌
可是要知道如果给人工智能喂养大量语言数据
那么人工智能在语言上的发展会非常迅速
目前像科大讯飞在人工智能语音上
已经有很多可以达到应用水平
本人也下载了科大讯飞智能语音
其功能非常强悍
基本上可以满足生活中许多需求
比如除了基本语种外
还有很多地方方言
玩起来也蛮有意思
推介大家可以下载一个
体验一下就知道了
现在人工智能翻译已经是什么水平
连地方方言都可以准确地识别
那么未来实现人机交互将突破了语言障碍
而且现在新技术也不断在抓取各种语言数据
去喂养人工智能
有了人类日常生活中各种语言对话这些大数据
作为人工智能的支撑
那么人工智能日后超越人类也指日可待了
因为从数据处理上人类是无法与人工智能所匹敌的
只要让人工智能掌握了基本地学习方法
人工智能通过互联网不断获取所需数据
那么惊人的学习速度会令人工智能
成为世界上顶级翻译大脑
所以说人工智能做翻译是非常靠谱的
而且人工智能突破了语言障碍之后
真正意义上的人机交互便可实现了
那时的机器不再显得很笨拙
因为语言赋予了它灵魂
有了灵魂的机器
与之对话才更加有趣
要不然就像siri一样跟个傻瓜一样
一旦人工智能突破了语言障碍
人类也可以从鼠标中解放双手
那时候人类就像跟朋友一样交流地指挥机器干活
而不再像是操控傀儡一样地工作
还是很期待这一天早些到来
中国目前的人工智能在全球处于什么水平
中国应该属于第二阵营。
根据中国信息通信研究院发布的报告数据，截至2019年3月底，全球活跃人工智能企业达5386家；美国的科技全球领先，自然AI企业数量也是最多，有2169家；中国排第二，AI企业数量是美国的一半多点，有1189家。
人工智能被看做是下一个时代当中极具影响力的技术，如今全球范围内包括微软谷歌苹果等一系列科技巨头都在加紧研发当中。中国的人工智能也已经硕果累累。其中中国的AI芯片研发进度是非常快的。如今已经在出现了云知声AI芯片，中天微AI芯片等等，尽管半导体方面中国处在劣势，但是加入了人工智能技术之后，就连华为麒麟处理器也非常响亮。
人工智能用考证么
题主你好，我就是做图形图像处理方面的AI工作的。目前取得了谷歌公司的Tensorflow开发者证书。
人工智能目前使用的框架较多，各大科技巨头都在开发自己的人工智能框架。目前做人工智能有使用TensorFlow的，有使用Keras的，有用python原生开发的，还有用百度飞桨的，涉及到的语言框架太多，再加上门槛比较高，考核困难，目前我们国家还没有国家层面上的证书。但是有许多科技公司会出一些考试来颁发证书。
下面我给题主列举一些科技公司的证书：首先是科技巨头谷歌公司。今年三月份，谷歌推出了TensorFlow开发者证书。该等级的证书考试主考查开发人员将机器学习集成到工具和应用程序中的基本知识。要获得证书需要理解如何使用计算机视觉、卷积神经网络、自然语言处理以及真实世界的图像数据和策略来构建TensorFlow模型。证书长这样，就是我开篇说的证书：微软也有自己的AI证书。主要开叉Azure机器学习方面的知识：3.百度飞桨平台携手LF开源软件大学推出国内首个深度学习联合认证证书，主要考察考生机器学习及深度学习基本理论，熟练开发、修改和运行深度学习代码，并进行工程化层面上的改造，具备面向初等的业务应用复杂问题，有初步转化为合适的机器学习及深度学习问题并解决的能力。
华为人工智能V2.0认证，该认证主要培养具有人工智能基础、Python编程开发、深度学习、TensorFlow框架和华为云ModelArts平台的才能，并且能运用这些人工智能技术解决实际问题的人才。这些证书的是否有用？这些证书考证的平均报名费用在700元左右，可以说是价格不菲了。然而这些证书最多只能做一个参考，因为许多证书的考试方法都是远程网络考试的，所以其真实性要打个折扣，招聘企业在招聘人才的时候最多只是做个参考，更重要的是要有这些方面的真实实力。证书只是次要，有能力才是根本，当你能力超越大部分人的时候，有没有证书已经不重要了。
想要学习人工智能需要什么条件
我认为对于学习条件来说并无硬性要求，人工智能涵盖面比较广泛，学什么，怎么学这个必然要视你的学习目的而定。下面，我将出于我自己的学习经验对这个问题进行简要解答。
细分的话，我认为人工智能可以分为两个学习方向。其一，是出于科研目的的理论知识学习；其二，是出于应用目的的开发技能学习。当然，两个方向并非完全独立，选择一个学习方向，必然也会涉及另一个方向的学习，只不过学习侧重点不同。
以科研为目的的理论知识学习
顾名思义，人工智能就是以机器模拟人类的思考方式去处理一系列比较复杂的任务。但是，机器真的就有智慧吗？对计算机运行原理稍微了解的人都明白，答案是否定的！机器永远都是机器，它不可能有智慧，最起码就目前的计算机体系结构而言，它的智慧也只是在强大的算力上模拟来的，机器并不会思考！但是，就人工智能产品而言，它确确实实在进行一些列复杂的思考……而这又怎么解释呢？答案是“人类规定了机器在处理问题时的一系列规则”，而这个规则的定制就属于人工智能学习方向上的以科研为目的的理论知识学习。
通过上述解释也可以看出，人工智能理论知识的学习并不简单，最起码对于全国99%的人来说这是一个比较抽象的学科领域。作为学习者，我认为应当具备以下几个学习条件:
1.良好的英文文献阅读能力。就目前情况来看，不管是国内专家还是国外专家，都更倾向于通过英文期刊来发表自己的研究成果，所以，良好的英文文献阅读能力对于了解和学习领域前沿成果，培养自己的科研思路是非常重要的。
2.扎实的数学基础，对高等数学、线性代数、离散数学等应具有最基本的掌握。人类对于机器智能化运行规则的规定正是通过一些列复杂的数学公式完成的，以卷积神经网络为例，如果我们不懂最基础的卷积运算，那怎能搞懂什么是卷积神经网络？我认为，这也是学习人工智能最难的一部分。
3.良好的计算机知识体系。人工智能虽然不是因计算机而生，但却是因计算机而火。所以，掌握基本的计算机知识，有基本的编程基础对于学习人工智能理论知识有很大的帮助，马克思说实践是检验真理的唯一标准，只有在不断的应用、测试中，我们才能更好的理解其基本运行原理。
当然，以科研为目的的人工智能理论学习所要满足的条件远不止以上三个，但是上述三个条件确实是最基本、最难搞定的要求，换句话说，就这三个条件，我认为就可以劝退百分之99的意向学习者了，如果有兴趣有毅力，能坚持，那就开始吧，学到之后，你将打开剖析世界真理的大门，更精彩的世界在前方等着你。
出于应用目的的开发技能学习
相对来说，这种学习方式相较于理论学习要简单的多。但是，有一点我们需要清楚，虽然优秀的人工智能理论研究者不一定是优秀的人工智能应用开发者，但优秀的人工智能开发者，一定会是一位熟练掌握人工智能理论基础的理论研究者。但世事无绝对，相对于凤毛麟角的技术大牛，如果我们放低自己的要求，将自己定位为一名普通的人工智能开发者，那么，我们的学习条件要低很多。可以总结为以下几点:
1.基本了解所学人工智能领域的基本原理。对于以开发为目的的学习方式来讲，基本了解所学领域的基本原理是非常有必要的。同样的，我们以卷积神经网络为例，如果我们要以卷积神经网络开发一款识图工具，那么我们最起码要懂得如何在代码中设置卷积核的大小，要懂得设置几层神经网络效果最好，要知道什么是特征向量，并懂得如何通过特征向量计算两张图片的相似度。
2.掌握以python为主的计算机编程语言。因为就我自己而言，python是我在人工智能领域的主力开发语言，但这并不意味着其它语言不行。比如，如果熟练使用java，也是可以的。我之所以推荐python，那是因为用python做人工智能开发的人太多太多了，相对来说基于python的来源工具和教程也是非常的多，对于我们的学习，会有比较大的帮助。
3.要懂得充分利用以github为主的代码托管平台，并养成勤查好问的好习惯。对于这一条我就不细说了，总结一句话，不会查找现成的开源代码的程序员不是一个合格的程序员。
总而言之，不管是理论学习还是应用开发学习，在人工智能领域都是不简单的，当然，有志者事竟成，如果真的感兴趣，我相信没有什么能够阻挡你学习的步伐。
最后插一句，我认为研究生更适合从事人工智能领域的工作，因为有一个好的指导老师对于学习人工智能是非常有帮助的，在这一资源上，我相信大多数人是无法和研究生相比的。