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探索、利用与思考--Josh（一名英国科技公司的数据与人工智能负责人）--------------------------我研究AI与机器学习已十年。最令我惊喜的是，这些技术里的概念常常能照进生活。强化学习里有个永恒的拉锯：探索vs利用。探索是尝试新事物，利用是死守已知奏效的策略。优秀的学习者先大量探索，等知识足够后再转向利用；若跳过探索，就会陷入局部最优，把最初偶然奏效、实则平庸的方案反复执行。人类亦然。我们也需要一段探索期，在挣扎中亲手拆解问题，才能长出判断力的“肌肉”。太早把思考外包，肌肉就永远练不出来。AI让局面更复杂。用得好，它是放大智慧的计算器——就像我们先学会加法，再用计算器攻克更难的数学。问题是，AI把“挣扎”直接抹平了，而挣扎正是学习的核心。研究显示，过早依赖AI的人思考更浅、记忆更少，久而久之出现“思维萎缩”。AI本可助人探索，却被多数人用来提前“利用”。许多学生和职场新人因此被困：用即时的轻松答案，换取了长期思考能力的债务。年龄越小，代价越大，因为他们可能彻底跳过探索阶段。正确的顺序应像强化学习：先探索，后利用。现实中两者永远并存，即便最老练的智能体也会保留少量探索。对我们而言，只需明确目标——若只为产出，放心用AI；若为了学习，就让AI介入，但别逃避挣扎。跳过探索的智能体学不会环境；跳过探索的一代人，可能学不会思考。

你知道人工智能专业到底学什么吗？是神秘的算法，还是高大上的机器人技术？今天，我们就来揭秘人工智能专业的核心学习内容及其就业方向！首先，基础理论是人工智能的基石，包括数学中的线性代数、概率论和微积分，以及计算机基础中的编程和数据结构。有了这些基础，你才能深入理解人工智能背后的数学原理和计算机实现。接下来，核心技术是人工智能专业的重头戏。机器学习算法和模型训练，深度学习中的神经网络，以及TensorFlow和PyTorch等热门工具，都是必学的。此外，自然语言处理和计算机视觉也是人工智能领域的重要方向，它们让机器能够理解和感知世界。除了核心理论和技术，人工智能专业还注重交叉应用。机器人技术、语音识别、智能推荐系统等实践课程，让你能够将所学知识应用于实际场景中，提升动手能力和创新思维。说到就业，人工智能专业的毕业生可是香饽饽。技术岗上，你可以成为算法工程师、AI开发工程师或数据科学家，负责模型研发和落地。应用岗上，智能产品经理和AI解决方案顾问等职位，则需要你对接行业需求，推动技术落地。此外，互联网大厂、科技公司以及传统行业的数字化转型，都是人工智能专业毕业生的热门去处。学透算法与技术，进可搞研发，推动人工智能领域的前沿发展；退可做落地，满足各行各业对智能技术的需求。人工智能专业，覆盖多行业高薪岗位，等你来挑战！如果你对人工智能专业感兴趣，欢迎在评论区留言讨论哦！

上证报中国证券网讯（记者孙小程）近期，国际数据公司（IDC）发布的《中国人工智能软件2024年市场份额：智能体是未来》显示，2024年，中国机器学习平台市场规模达34.5亿元，同比增长22.7%。其中，范式集团市场份额排名第一，...

一项创新型研究基于循环游离DNA特征构建机器学习模型区分胃良恶性病变，无创化助力胃癌早筛早诊。胃癌是我国高发的消化道恶性肿瘤，其发病率位居我国第四位。由于其异质性较高，胃癌患者普遍预后较差。尽管近年来我国胃癌患者...

#人工智能专业需要学习什么#学人工智能的同学看过来！这个专业的核心都学什么基础必须打扎实：高等数学和线性代数那可是重中之重，算法推导全仰仗它们呢；Python/C++编程也不能落下，这可是写代码的基本功；还有数据结构与算法，它就像是处理海量数据的“骨架”，少了可不行。专业课更是要学得够硬核：机器学习得好好钻研，从决策树到SVM，每个算法的逻辑都得搞明白；深度学习也很关键，CNN、RNN、LSTM这些都是训练神经网络的核心内容；自然语言处理也不能忽视，学会了它就能让机器“听懂”人话；计算机视觉同样重要，掌握了它就能教会机器“看”世界。实践练习也必不可少：去参加Kaggle竞赛，或者做做那些大模型微调项目，现在企业可看重实战经验了；另外，硬件基础也得懂点，像GPU的原理之类的，不然模型都跑不起来。别被人工智能“高大上”的外表给吓住，只要一步一个脚印，把这些内容都啃透，人工智能的大门自然就会为你敞开啦！#人工智能##人工智能技巧#