當(dāng)你在選擇一所學(xué)校時,你必須先了解學(xué)校的專業(yè)設(shè)置,看你是否有興趣去學(xué)習(xí),然后再考慮是否要選擇這所學(xué)校。由此,本網(wǎng)老師為大家整理了的相關(guān)信息,后期若有變化,一切以官方發(fā)布為準(zhǔn) 長沙北大青鳥學(xué)校 學(xué)費多少
為什么會這么多人考慮轉(zhuǎn)行IT?
其實,小編不太建議大家轉(zhuǎn)行IT因為,怕你后悔轉(zhuǎn)行太晚了
讓我們一起來看看轉(zhuǎn)行IT行業(yè)都有哪些原因
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01 IT行業(yè)薪資待遇佳
在IT行業(yè)或許你想一夜暴富很難,除非你能研制出一款爆火的應(yīng)用,但是養(yǎng)家糊口是夠的,工作一兩年,薪資上萬基本不是問題,工作經(jīng)驗有兩三年的,月薪平均也在20K左右,其他行業(yè)想要達(dá)到這么高的工資,基本上很難,需要的一般是數(shù)十年的沉淀。
IT可能是不需要拼爹的行業(yè)。跟很多傳統(tǒng)行業(yè)相比,IT行業(yè)相對是公平的,有很多行業(yè)一般有兩種升職途徑,一、會做事的人,二、會做人的人,這也是人情社會在職場上的延續(xù),許許多多在職業(yè)技能上可能比不過人家,但是能成功升職,但是在IT行業(yè),你不需要擔(dān)心這個,技術(shù)在IT領(lǐng)域永遠(yuǎn)為王。
沒有什么不需要付出的行業(yè),即便是現(xiàn)在很火爆的試吃行業(yè),也不過是消耗自己的身體健康在賺取回報,IT行業(yè),它只是一個普通的回報率很高的行業(yè)而已,試問身邊做建筑、銷售、物流的同學(xué)朋友,誰的工作不累呢,關(guān)鍵在于,你付出與你收獲的是否成正比。
04 市場需求大
隨著全行業(yè)的智能化、互聯(lián)網(wǎng)化,IT行業(yè)不在只是圈內(nèi)的技術(shù)能才,而是全行業(yè)的通用型人才,走到哪都能找到一份合適的工作。目前一般有一定規(guī)模的企業(yè)都會有自己的IT,有的對信息需求量大的企業(yè)更是如此,所以IT人即便之后考慮換一個行業(yè)發(fā)展,依舊有很高的價值,不用擔(dān)心求職風(fēng)險。
05 對轉(zhuǎn)行人士友好
俗話說窮不讀金融,社會上很多行業(yè)并不適合一部分家庭條件處于一般水平的人,比如金融行業(yè),對從業(yè)人員的家庭背景、成長見識、綜合素質(zhì)有很高的要求,否則很難入門,或者入門便輸在起跑線,因為許多金融知識,人情往來是書本上學(xué)不會的,而IT圈很多都是普通畢業(yè)生甚至高中*畢業(yè)的從業(yè)人員也不少,學(xué)習(xí)IT可以讓你掌握一門實實在在的技術(shù)。
隨著人工智能的興起,這門技術(shù)已經(jīng)逐漸融入我們的日常生活,那么人工智能是什么呢?
人工智能就是能夠在各類環(huán)境中自主地,或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)(anthropomorphic tasks)的一類機器。它是計算機科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一個分支,其近期主要目標(biāo)在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能,探究相關(guān)理論、研發(fā)相應(yīng)技術(shù),如:判斷、推理、證明、識別、感知、理解、通信、設(shè)計、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動。
發(fā)展階段:
1956年夏季,以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見卓識的年輕科學(xué)家在一起聚會,共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關(guān)問題,并提出了“人工智能”這一術(shù)語,它標(biāo)志著“人工智能”這門新興*的正式誕生。IBM公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的國際象棋更是人工智能技術(shù)的一個完美表現(xiàn)。
人工智能的發(fā)展是以軟硬件為基礎(chǔ),經(jīng)歷了漫長的發(fā)展歷程。20世紀(jì)三四十年代,以維納、弗雷治、羅素等為代表發(fā)展起來的數(shù)理邏輯,和以丘奇、圖靈等人為先驅(qū)提出的計算思維,促進(jìn)了智能計算方法的萌生。1956年夏,人類歷史上次人工智能研討會在美國的達(dá)特茅斯(Dartmouth)舉行,標(biāo)志著人工智能*的誕生。
1969年,召開了屆國際人工智能聯(lián)合會議,此后每兩年召開一次。次年,《人工智能》國際雜志(International Journal of AI)創(chuàng)刊。這些對開展人工智能國際學(xué)術(shù)活動和交流、促進(jìn)人工智能的研究和發(fā)展起到積極作用。隨后,20世紀(jì)七八十年代,知識工程的提出和系統(tǒng)的成功應(yīng)用,確定了知識在人工智能中的地位。近年來,機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、演化計算、群智能等研究深入開展,形成高潮
