ai公開課程序員

1. 燃燒吧天才程序員一共幾期

兩期。上下兩期加在一起也不過一個半小時左右，記錄了一場長達48小時的專胡禪業AI比賽。《燃燒吧！天才程序禪乎員2·可信AI》是由螞蟻集團攜手上海交通大學、浙江大學褲襲塵聯合出品的國內首檔原創代碼競技真人秀節目，對可信AI、智能風控、網路攻防等技術展開前瞻性討論，倡導正能量科技精神。

2. AI會不會代替程序員的工作

你好，有人認為人工智慧AI技術，如ChatGPT可能會影響底層程序員的就業前景，因為它們可以自動完成許多重復的、繁瑣的工作。然而，其實事實並非如此。事實上，AI 的發展可能會創造新的就業機會，並對社會和經濟產生積極的影響。閉咐AI 可以為程序員提供一些新的工作領域，如開發和部署 AI 模型、編寫 AI 演算法和模型、管理 AI 平台等。因此，程序員可以獲得新的就業機會。
AI 技術可以讓程序員將更多精力投入到更具挑戰性和創造性的工作中，而不是花費大量時間完成重復的任務。AI 可以提高工作效率，使工作變得更容易和更高效，因此程序員仍然是需求的。
總的來說，AI 可以為程序員提供新的工作領域轎數純，提高工作效率和降低重復性任務的壓力，而不是使程序員失業。因此 AI 可能是一個積極的變革力量。ChatGPT 的出現可能對一些具體的工作造成影響，但不會導致底畢蠢層程序員全面失業。
自動化技術，包括人工智慧，一直以來都在改變勞動力市場，導致一些工作被自動化，而另一些工作需要更高級別的技能。ChatGPT 的出現可能導致一些具體的程序員工作需求減少，但同時也會帶來新的工作機會，例如人工智慧開發、數據科學、以及相關的領域。
此外，人工智慧需要大量的高質量數據、高級演算法以及深入的人工智慧知識才能構建和實施。因此，即使在自動化技術的影響下，仍然需要高級程序員來開發、部署和維護人工智慧系統。

因此， ChatGPT 的出現不會導致底層程序員全面失業，但可能對一些具體的工作造成影響，需要程序員通過不斷學習和提高自己的技能來應對這些變化。

祝你好運！

3. 作為一名程序員，應該如何看待AI

程序員以及其他類型的IT工作無疑是當前最熱門的工作。然而，這種趨勢可能不會一直持續下去。人工智慧的發展可能會打破這一格局。
美國橡樹嶺國家實驗室的一些專家預測，到2040年，AI技術將會強大到足以替代程序員，AI編寫軟體將比人類程序員更好、更快。換句話說，軟體編寫的軟體比人類編寫的更好。
但不會完全替代。在不久的將來，AI和人類程序員將在編程中扮演互補的角色。AI的工作可能是處理重復性的、耗時的任務，這些任務需要機器優異的精確性。機器可以避免由於人為因素而產生的語法錯誤或設計錯誤。例如，AI可以提供幫助的一種方式是自動完成功能，程序員只編寫一小部分代碼，然後AI識別程序員的意圖，並完成剩下的代碼，從而為人類節省大量的工作。
希望可以幫到你，謝謝！

4. AI人工智慧會不會讓程序員失業

事實上目前的智能ai技術還沒有達到可以取代任何一個職業，當然程序員也不會因此而失業。它是需要有依據進行學習的，而代碼編程並不是一成不變的，針對不同目標和內容總是會有不同的程序，這時候chatGPT就無法做到了，當然，chatGPT肯定是能夠實現一些最為基礎的代碼程序編寫，勢必會影響到一些技術水平不高的程序員，但還遠遠無法達到取代的程度。
ChatGPT是一個非常強大的語言模型，但它並不是萬能的，在生成代碼的場景下還需要人工編程和檢查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依賴程序員的護航，才能確保完成應尺孫液用。說替代程序員的，著實是過度解讀了。
chatgpt終究只是ai人工智慧，它即使學會編程也無法掌握所有程序員的技能和知識，硬要說的話只是會影響到一些技術水平較差的程序員。
ChatGPT 和其他人工智慧技術不會導致程序員失業，而是會對工作職責陵物和工作方式產生影響。相反，它們可以幫助程序員解決更復雜的問題和完成更有挑戰性的項目。人工智慧技術可以自動完成一些重復性的任務，讓程序員能夠把精力放在更有價值的工作上。
同時，人工智慧技術的快速發展也會帶來新的職業需求，例如人工智慧工程師和數據科學家。因此，我們不應該擔心人工智慧會使程序員失業，而應該擔心它將如何改變工作職責和工作方式。程序員需要適應新技術的發展，凱歲提高自己的技能，以便在未來的競爭中占據優勢。

5. AI時代是不是意味著程序員會大量過剩

清醒點，不是底層程序員，而是大部分人都將經歷的「結構性失業」，這是一場不可阻擋的機器替代人工的生產力革命，應對辦法是抓住滲透率提升的時代紅利。

一點點來說。

從古至今，人類社會的發展有個基本的條件，就是人（勞動力）本身是生產的要素之一，只不過以前是農業，而現在是工業。

未來，機械化和AI逐漸替代人工，大部分人不再作為「勞動力」而存在，有人說，這不是正好將人們從「生產」中解脫出來，走向了共產主義嗎？

但，「共產主義」實際上是一個終極形態。

而過渡形態中，大部分人對生產活動沒有貢獻，其存在卻會消耗資源和成本，如果不能妥善的安置，甚至會帶來沖突和動盪。

所以一個可能的解，就是通過各種廉價的AI產品、奶頭樂來安置這部分群體，給予他們一些看上去的「工作」，但相對機器的工作來說很可答謹能沒有實際價值，創造的反而是「成本」。

因此，還需搭配另一種措施雙管齊下，細心的讀者能推導出來，就不在文章里說了。

40%-50%甚至更高比例的人口脫離了生產，必然會帶來產業上天翻地覆的變化。

這意味著過去很多產業不再有需求，所以會逐漸消失；而一些新的需求會被創造出來，相應的產業會應運而生。

這種變化是顛覆性的，我們已經站在了變革的清晨。

過去的經驗、思維會被打破，必須更有力度的跟上時代，擁抱變化。

首先，要明確一個基本原則：

在變革的清晨，絕大多數人沒有算力去把握「長期」，所有對長期的判斷都可能是一種「妄談」。

因此，把握「短期」，先撈一把再繼續觀察蟄伏會成為「核心策略」。

目前沒有什麼辦法能把握絕對的優勢，普通人能做的只能是盡力延緩自己「跌落」的速度。成為「後一批下崗的人」。

談兩點把握「短期」，擁抱變革，成為時代弄潮兒的思路：

第一條：

抓住AI滲透率快速提升的紅利期和時前冊間差，利用AI不斷降維打擊人力賺快錢。

比如最近爆火的倒賣ChatGPT賬號。

舉內容行業的例子，就是在ChatGPT尚未普及之前，藉助ChatGPT等AI工具，快速生產大量內容作品，進行信息轟炸，賺取流量收益。

我之前在《羊了個羊的鐮刀大法》中寫過，內容行業最大的問題是不確定性，你不知道哪篇內容會突然爆火。

所以，內容行業從業者的最優策略，是採取R策略，用高頻對抗概率。

過去，高頻是很難做到的，因為內容創作者的精力和產能是有限的，很難做到高頻的生產內容，特別是優質內容。

但注意力經濟的時代，如果你不夠高頻，就會被甩下馬，閱讀量下滑，粉絲粘性下降，意味著商業價值的降低。

越來越多的大V搞工作室，養代筆寫手，降低內容深度，就是這個原因。（另一個原因則是，降低內容深度，受眾反而可以更廣，更下沉，商業價值更高）

但ChatGPT可以將內容的生產成本降的足夠低，使快速高頻的信息轟炸成為可能。

另一方面，ChatGPT生產的內容，雖然不夠優質，但對於中低慧舉宏端下沉市場已經夠用，而把握住中低端下沉市場，就已經把握住了最大規模的群體。

只需稍微潤色成更「爽文」，更「情緒刺激」的文風。

利用ChatGPT等AI工具，內容工作者可以多做幾十甚至幾百個號，並且日更。

快速攫取流量收益。

這將會對反應較慢的普通內容創作者、以及只能夠生產ChatGPT水準創作者形成降維打擊。

總結一下這條思路，說人話就是「打不過就加入」，幫助AI提升滲透率，革其他普通寫手的命，並在這個過程中分一杯羹。

其他行業同理。

這就叫抓住時代紅利。

第二條思路則是：

正面迎接AI挑戰，努力提升自身專業水平，做AI暫時無法取代的存在。

還是以內容行業為例：

道高一尺魔高一丈，在AI內容的瘋狂信息轟炸中，人們最終會陷入信息焦慮和迷茫，難以分辨信息的真偽。

這時候就需要比AI內容更深一層的優質內容，來幫助人們進行分辨、總結和升華。

這就是一種新需求的創造過程。

這個時候卓越的人類內容創作者又有了階段性的優勢。

當然，優勢是階段性的，不排除這部分內容也會漸漸被AI替代，需要啟動下一輪升級。這是一個攻防不斷交替的過程。

還是那句話，目前看不到一勞永逸，絕對優勢的策略。

當然，這種提升自身專業水平，拒絕陷入流水線、模板化狀態，本身也必須建立在擁抱技術和效率上，才能真正做到不被AI取代。

例如，通過ChatGPT等高效率AI工具，快速檢索信息，補充知識。將AI當做老師，利用它們學習英語、外文文獻，甚至自學編程。

第二條建議，可以簡單概括為：「師夷長技以制夷」。

當然，這兩條建議並不沖突，完全可以兩條腿走路，並且跟緊變化發展，靈敏地嗅到新的機會，並及時下注。

與其焦慮恐懼，不如行動起來，積極應對現實。

畢竟，危機總是危中有機，革命也總是有人被革命，有人革別人的命。

6. 有人說，人工智慧將來可替代程序員寫代碼，你怎麼看

你好！我是康哥！ 未來不光是人工智慧會取代程序員寫代碼，我認為很多行業都有可能被取代！

作為80後的我小時候沒有電腦，父母那一輩基本上班的時候也都沒接觸過電腦，那個時候工作文稿都是用手寫，而到我上了大學，短短18年的時間電腦在中國得到了普及。讓我印象最深的是我參加工作的時候公司的老會計，業務能力不在話下，但是金蝶用友玩的不轉。後來也不得不順應時代的發展，學習電腦知識。

所以人工智慧現在看似是一個很新興的產業，但是很可能在未來的十幾年當中滲入我們生活中的方方面面。

那些重復性的工作，例如人力資源中的考勤工資；財務中的基礎做賬工作；程序員中的基礎代碼工作；甚至醫院的醫生都會被人工智慧取代 。

未來不會被渠道的是一些重復性工作不強的職位，我認為這個實際上就是效率的提升，電腦代替手工勞動，機器代替人的大腦和手腳，讓我們的生活更加有效率。

我認為是一件好事情，能讓我們有更多的時間去開發新事物。不斷地開發我們的大腦去 探索 新事物。

但是從另外一個方面來看，未來的確有很多人會失業。不管是現在我們常見的一些崗位，包括一些看似穩定的鐵飯碗，例如公務員或者事業單位人員，一些職能性的但是效率底下的職位也將會被取代。

這就提醒我們每個人都要居安思危，不斷提升自己的技能和附加值，這樣才不會被 社會 所淘汰，二十年時間看似很長，但是實際很短。

AI能代替我們的是一些能夠重復的工作和簡單的開發工作，可是誰來維護這些人工智慧，如何管理這些人工智慧我認為未來是我們人類職位的一個新增項。

作為一名IT行業的從業者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，隨著人工智慧技術的不斷發展，未來大量基礎的編碼工作必然會由智能體來完成，這個過程也會不斷推動程序員的崗位升級，提升程序員的崗位附加值，同時減輕程序員的工作壓力。實際上，人工智慧技術的發展對於未來延長程序員的職業生命周期具有重要的意義。

當前程序員崗位的工作壓力還是比較大的，不僅應用級程序員每天需要完成大量的編碼工作，研發級程序員也需要面對一些毫無能力提升的編碼工作，這在很大程度上降低了程序開發的樂趣，使得程序員感到乏味。隨著當前產品迭代的速度不斷加快（大數據時代的並行迭代），程序員不僅面臨更大的工作量，在工作內容上也得到了一定的拓展（全棧開發趨勢），所以當前從事程序員崗位還是具有一定難度的。

要想讓程序員從當前的工作壓力當中解放出來，採用智能體實現代碼編寫是非常重要的一個解決方案，這不僅會提升程序開發的效率，同時也會保障程序代碼的質量一致性，提升程序的穩定性。實際上，當前在程序開發領域內已經有不少工具可以完成一部分代碼的生成工作，雖然目前功能還不夠強大，但是已經在一定程度上減輕了程序員的編碼負擔。

未來當智能體替代程序員完成基本的編碼工作之後，程序員可以把更多的精力應用在創新方面（演算法設計、模式設計、框架設計等），而且技術驗證的速度也會明顯提升，這些都會提升程序員的工作效率。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

有人說，人工智慧將來可替代程序猿寫代碼，你怎麼看？

好！

科技 這么發達，

完全有可能，

但是，

怎麼發達，

有一些程序還是離不開人的操作，

程序猿，

有些程序必須靠人工才能完，

這個毋庸置疑，

不論智能怎麼發達，

有些人的操作，

永遠取代不了的，

這個倒是真的，

有一些事物，

是人工智慧無法完成的，

到任何時候人，

都不會被智能取代消退，

總有一些程序交給人，

來操作！

都是些不深入ai的媒體炒作概念，讓人覺得ai無所不能。一百二十八年內不可能，有的話也是小打小鬧，滿足不了工業屆千變萬化的需求。ai可以輔助創作，但獨立創作，尤其是代碼，絕無可能。

如果ai將來能寫可執行的邏輯正確的代碼，那麼未來的程序員或演算法工程師，都會大部分失業。如果ai都能按邏輯寫代碼，都可以去嘗試各種邏輯，甚至自己決策。那麼ai可以控制各種帶有晶元的設備，小到手機，大到 汽車 。這還是ai么，這不是上帝之子么。

可能你從github喂海量的代碼給到模型，藉助於大數據和gpu算力出來，理論上來說能訓練出一個號稱能寫代碼的ai.但這個ai寫出的代碼都是基於統計規律的，不能處理突發事故。運氣好的話，生成的代碼能執行，但代碼越長，生成的代碼可運行的概率越低。

即使能運行，代碼的邏輯是什麼？

程序員和產品經理干架，就是因為需求會一直變。你期望ai能寫出滿足千變萬化的需求的代碼？

我們從幾十億年的單細胞生物進化到今天，能不能有點自信？要是ai這么厲害，我覺得我沒臉說我是人了。總之，怎麼可能！

將來我們寫代碼時：

總之，ai可以輔助程序員編程，極大提高編程效率。但如果代替程序員自己編程，根本不可能。如果有那一天，我把我現在的手機吃了。

這幾年，人工智慧被炒的越來越熱了，比如阿里的魯班系統能夠自動生成雙十一海報，一天可能出圖上億張；還有通過機器學習，程序畫的話，被賣到上億元；其實就目前來講，這些都是比較基礎的，人工智慧即使畫畫，也是通過機器學習別人的畫之後，說白了， 組合的。沒有靈魂作為支撐的產品，不能說沒有價值，但是在意義層面來講絕對是非常弱的。

人工智慧在將來可以替代程序員寫代碼嗎？我只能說：有可能，而且即使人工智慧代替程序員寫代碼，也是比較基礎的，其實，隨著現在程序工具化的趨勢，已經解放了程序員，如果人工智慧+工具化，在一些基礎的，機械的編程中，確實能夠讓程序員解放出來，去處理更加復雜的業務邏輯和架構設計。

但是，我感覺人工智慧完全取代程序員是不可能的。因為，機器永遠也不想到人類復雜的需求，尤其是，變來變去的需求變化。如果機器能夠有靈魂的話，估計也會被人類復雜且變來變去的需求，折磨的要死，從而發出一句，感嘆：卧槽，這是什麼玩意的破需求。

但是，去年有一條新聞值得我們關注，那就是：

Repairnator 是由 KTH 瑞典皇家理工學院的軟體技術教授 Martin Monperrus 開發。它會監控開源軟體在持續集成期間發現的 bug，並嘗試自動修復它們。如果它成功合成了一個有效的補丁，那麼 Repairnator 會偽裝成人類身份向人類開發者提交此補丁。到目前為止，Repairnator 已經成功生成了 5 個補丁，並被人類開發者永久地合並到代碼庫中。

這是自動程序修復軟體工程研究中新的里程碑。

所以，現在機器都可以修改 bug 了，將來在一定程度上寫程序，也是有可能的，但是完全取代我認為不現實。

原因如下：

當然了，如果機器能夠完全取代人類編程的話，那非常可怕啊，未來有可能將是被機器控制的時代，而不是人類控制機器的時代。

有人說，人工智慧將來可以取代程序員來寫代碼，這個理由不成立，因為人工智慧就是程序員開發出來的。而且現在所謂的人工智慧遠遠沒有達到真正意義上的智能，大部分還是人工更多一點。

如果以人類的生命成長階段來看，人工智慧目前只能算是嬰兒階段，在嬰兒階段就拋棄喂養自己的母親程序員，那為時也太早了。

人工智慧大體分兩個大的方向，圖像識別和機器學習。目前圖像識別成長的比機器學習更快一點，但也僅限於快一點兒，我們常見的圖像識別場景就是無人駕駛。而機器學習發展相對緩慢，都是在初級階段，如果想要有階段性的變化，在演算法機制上要有突破性的進步，才能引領機器學習進入下一階段。

所以至少在未來幾十年甚至上百年我認為我們程序員都不會失業的，還是有飯吃的。

所謂人工智慧的程序也是由人類開發設定的，它也絕不會取代人的作用，它對美學，結構想像力設計，邏輯多向思維甚至懸思學都無法深入涉足，它就像一個架構師將演算法和公式公布出來，其它基礎部分由代碼來完成一樣，就算將來人工智慧也可以進行相關研發，但審核與檢測仍然需要人類完成，人類的工作只會越來越高級。

所以不用杞人憂天，人工智慧是不可能真正成為人類的思維一部分的，當它的工作目標對人類無意義而虛耗電能和時間的時候，人類是一定會及早發現並介入的，一個簡單的拔電源就可以停止其行為……

人工智慧是近階段大家經常提到的一個話題，其中神經網路深度學習其中一個特點，那麼人工智慧最終真的能達到一般人類這樣去思維么？能夠像程序員那樣的編程么？會不會以後有一天真的能替代程序員了吧，這件事情你是怎麼看待的？針對這事情我來說一下我的看法。

人工智慧會讓程序員的工作效率更高，十年之內不可能完全代替程序員

在CSDN上有一篇報道，有一個名字為Screenshot-to-code-in-Keras的項目可以把一些稿件自動變成一堆html代碼加css代碼，有的前端程序員就可能為此而感覺到恐慌，感覺以後人工智慧要替代自己的飯碗了，這樣的事情也不足為奇，在人工智慧這個概念還沒有興起之前，一些java程序員使用ide開發工具就能生成一堆代碼，節省了開發效率。感覺起碼在近五到十年內感覺人工智慧還不能完全替代人類程序員這樣去編程，就以前端代碼為例，雖然html代碼加效果類css讓人工智慧生成代碼，可能人工智慧在這方面戰術上完勝，但是一些戰略問題它還是遠遠不及人類的。

其一它生成的東西能確保是人類想要的嗎？，如果不符合要求是不是需要人類程序員來調整，人工智慧不可能做出一套適應所有場景的東西出來。

其二前端程序員是要與後端程序員進行對接的，在對接時各個參數，怎麼調用了，相當復雜，兩個人類程序員（前端程序員與後端程序員）還需要溝通好長時間，難道人工智慧就能那麼完美理解人類的意思就不需要溝通了么？

近5到10年內的情況可能是這樣的，一些低級的常規的代碼都可能會是自動生成，一些組織調整的工作交給人類程序員來進行處理，最後項目的質量當然還是有人類進行負責的，由人工智慧的加持，程序員的工作效率可能會大大提高，以往傳統開發需要幾周的工作量可能會縮減到幾天甚至更短。

未來上層領域的程序員數量會減少

隨著時間再往後發展，我想一些上層代碼會逐漸由人工智慧程序自己完成了，可能寫代碼的不再是程序員了，比如說可能是一種操作軟體的形式存在，有著成熟的操作界面，良好的操作體驗，一個非技術人員通過界面輸入自己想要的東西，通過一定的規則描述，然後就會生成相應的代碼並能直接運行。或者比這個更先進，不是一個軟體界面的形式存在，而是一個智能硬體設備，只需要對其說話，像與人類說話那樣，說出自己的需求，智能設備就能在短時間內做出自己想要的東西。

如果真能達到這種程度的話，我想未來參與業務開發的程序員的數量將會急劇減少，但是 不可能減少到為0，因為人工智慧做出的東西也不可能是完全有保證的，起碼需要個別人還需要進行對項目代碼進行負責不是嘛，就想現在的無人駕駛車為啥還留有方向盤一樣。上層開發的人員少了，人工智慧這些底層開發的程序員會更吃香了，甚至數量會多起來。

軟體數量和規模將成倍增長

大家都知道程序做事效率是相對高的，人類做項目是用天，周，年為單位來計算的，那麼這些軟體交給人工智慧處理應該是秒級別的吧，如果是大一點的項目頂多是分鍾了。如果是這樣的話，估計人類世界軟體的發展速度將會達到一個新的高度，軟體的數量和規模將是幾何倍數的增長。

如果真是這樣一天的到來，我想人類在學習和思想上都要有策略上的改變，以前經常在嘴邊說的話，要勤奮，要多動手，未來的人類要做的事情，就是要多思考，勤於思考。動手的事情就交給人工智慧去吧。

那是必然的。不僅程序，看病，甚至很多方面都可以，但是，那種機械的，生冷的東西在幾何級數提高效率的同時也會鑄成，無論如何，這個趨勢不可阻擋，是喜是憂？需要蓋棺定論。

電腦只能處理精確到指令，需求一開始往往是很模糊的，以目前人工智慧自然語言語義理解的發展程度，可能性很低。

7. ai程序員羈絆怎麼選擇掉金幣

隨著AI程序弈子加入你的超級小隊，你可以為自己所選的條件增加更多效果。每種效果都會根據其觸發難度和頻率進行平衡，每種條件所能選擇的效果也有所限制，這都是為了平衡。
每個玩家在每場對局中可以選擇不同的AI程序配置。

(2)可以為[AI程序]弈子選擇程序配置

(4)可以選擇一派隱條額外的程序配置

(6)程序配置效果提高160%
2.英雄：布里茨(1)，卡蜜爾(2)，樂芙蘭(3)，索拉卡(4)

3.程序配置：

戰斗開始時，[AI程序]弈亂野子獲得35法術強度。

每次施放技能，[AI程序]弈子永久獲得12最大生命值。

每5秒，[AI程序]弈子獲得20%攻擊速度。

50%掉落金幣。嘩羨喊

獲得35%最大生命值的護盾。

獲得50永久最大生命值。

8. 天池杯ai領航計劃的課程有哪些

天池杯ai領航計劃的課程有以下幾個：
1、AI領航公開課(9月-12月)由人工智慧學會的院士及專家宣布領航計劃正式啟動，開啟每周一期的中小學信息技術名師的「AI知識公開課」，講述AI發展歷程。
2、AI領航訓練營(10月-11月)基於比賽的初級闖關挑戰的任隱亂務知識點，輔導零基礎學生從零學習Python和演算法初階頃絕知識，掌握參加灶乎檔初級挑戰的編程能力。
3、AI領航闖關挑戰(10月-23年3月)分為初級挑戰和高級挑戰。

9. 如何自學人工智慧

數學知識
我想在大多數學校里，數學都是理工科學生的必修課，微積分、線性代數、概率論與數理統計，這些都比較基礎實用，我覺得這個數學基礎對入門人工智慧足夠了，人工智慧應用數學最多的也就是求導、矩陣的運算和分解、概率的統計與分析。
編程能力
工欲善其事、必先利其器，人工智慧方向編程語言使用最多的應該就是Python了，在很多學校理工科學生應該都會必修一門編程課，有的是C，有的是C++，就算這些都沒用過，也應該對Matlab了解一些，我覺得有一些編程基礎入門Python算是比較簡單的，網上資源很多，社區支持也很強大。
機器學習
我這里所說的機器學習是廣義上的機器學習，涵蓋深度學習。無論是做傳統的機器學習回歸和分類，還是做深度學習，無論是做計算機視覺，還是做自然語言處理，都離不開機器學習，後面我會介紹一些我認為比較好的學習資源，對於機器學習，我劃分為兩個方面：(1) 框架層面；(2) 理論層面。

10. 小學人工智慧編程課學什麼 有什麼用

AI應用領域包括：面向機器人的智能系統、面向網路的智能系統、面向數據的智能分析和面向行業的智能系統等知識單元。各個知識單元有詳盡的知識點。

中小學AI課程學什麼

模塊一、人工智慧概述(AI定義和來龍去脈的歷史故事)

模塊二、工具的進化——從機械化到智能化

模塊三、機器如何感知？(掃地機器人為啥能避障)

模塊四、機器如何識別？

模塊五、什麼是人工神經網路？

模塊六、機器如何處理知識(推理、決策、知識圖譜等)？

模塊七、了解機器學習的基本概念

模塊八、見識機器學習的常用演算法

模塊九、好玩的群體智能(結合生物課中學的知識了解蜂群演算法、蟻群演算法、魚群演算法等優化演算法)

模塊十、了解和體驗遺傳演算法

孩子學人工智慧有什麼用

1. 計算思維實際上包括了數學思維和工程思維，其中最重要的是抽象分析能力和邏輯思考能力。在編寫程序時，首先需要把一件事情抽象出來，再用邏輯化的方法表達出來，所以人工智慧的過程就是鍛煉抽象思維和邏輯表達能力的過程。

2. 根據多元智能理論，學習人工智慧可不僅培養孩子的邏輯思維，而且對數學理解、英語興趣、嚴謹理念、解決問題能力的培養也有促進作用。

3. 孩子通過人工智慧，可以把自己天馬行空的想法親手製作出來。這個過程雖然有艱辛，但是因為是孩子們自己的想法，所以他們都很願意去克服困難。並且在完成過程中，他們又會萌生新的想法，或者進一步將想法具體化。在遇到問題時，他們急於得到幫助，所以提問的問題也會越來越簡短和清楚，思路越來越明確。甚至會主動尋求同學的幫助，也會把自己的心得體會主動地分享給夥伴。

4. 再熟練的程序員也無法確保編寫的程序百分百地正確，同樣，孩子們在編程時會遇到很多意想不到的結果，他們需要去分析為什麼會有目前的效果，原因在哪裡，應該如何去修改……所以說，「出錯」是孩子們最佳的學習機會。