程序员大战ai视频

1. 程序员会被ai取代吗

AI由机器语言的机器组成，但是人工智能并不会在编写程序方面超过人类，扰轮不会很快变得独立于人类，并且能够创建跨越几行的有用且实用的代码，这需要一定程度的智能，所以AI短时间并不能取代程序员。
AI由机器语言的机器组成，它们在编写程序方面不会比人类更能胜任，AI由机器语言的机器组成，它们在编写程序方面不会比人类更能胜任，相反，将要发生的是“计算机程序员”将成为“AI程序员”。没有人怀疑人工智能在每天编程方面变得更好。事实上，最终，人工智能驱动的工具在编码时会比人类好得多。但是机器不会很快变得独立于人类，并且能够创建跨越几行的有用且实用的代码，这需要一定程度的智能，这种智能接近于着名的奇点。
1，程序员不再手工编写代码。他们已经使用了大量的智能工具，使他们能够自动完成编译工作。这就是AI所做的：它帮助程序员。但是，人工智能将能够做出从头开发软件所需的所有正确决策或解释每个功能的商业价值的未来仍然非常遥远。
2，相反，大多数新的人工智能工具都是通过机器学习来提高其准确性和性能。通过广泛的试验和错误键配，他们的神经网络架构可以帮助他们在自动化任务时变得更好，更精确。这就是他们比人类更好的地方：发现错误并修复错误。但他们不是，也可能永远不会自主，有自己的“意见”，哪一个是解决问题或生成新功能的最佳方法。
3，最终，人类将摆脱“程序员”的工作，并将简单地学习如何“集中”他们的机器学习工具，以更有效地协助他们。由于AI将自动执行以前需要非常专业知识的复杂任务，因此开发人员将有更多时间专注于工作中更“人性化”的方面。总是需要人类稿李指来填补机器永远缺乏的空白，探索解决已知问题的新的大胆解决方案，或者只是将他们的创造力发挥到极致。

2. ai能取代程序员吗

AI时代曾经遥不可及，可转眼间各种人工智能的产物就接连而出。被大众所知，被我们所用。

虽然非常不想用“底层从业者”这五个词来定义最低层次的程序员，不用再自己搭深度学习的框架了，不用到处找工具了，集常用的组件和工具于一体，你只需要专注的干着自己的事情就可以了。只会搭框架、搬运代码的程序员真的会被淘汰掉的。

短短18年的时间电脑在中国得到了普及。让我印象最深的是我参加工作的时候公司的老会计，业务能力不在话下，但是金蝶用友玩的不转。后来也不得不顺应时代的发展，学习电脑知识。

熟练开发工具：

这是程序员的立身之本，其中C/C++和JAVA是重点推荐的开发工具，C/C++以其高效率和高度的灵活性成为开发工具中的利器，很多系统级的软件还是用C/C++编写。

如VB，PowerBuilder，Delphi，CBuilder，则更好，这些开发工具减小了开发难度，并能够强化程序员对象模型的概念。另外，需要掌握基本的脚本语言，如shell，perl等，至少能读懂这些脚本代码。

3. 作为一名程序员，应该如何看待AI

程序员以及其他类型的IT工作无疑是当前最热门的工作。然而，这种趋势可能不会一直持续下去。人工智能的发展可能会打破这一格局。
美国橡树岭国家实验室的一些专家预测，到2040年，AI技术将会强大到足以替代程序员，AI编写软件将比人类程序员更好、更快。换句话说，软件编写的软件比人类编写的更好。
但不会完全替代。在不久的将来，AI和人类程序员将在编程中扮演互补的角色。AI的工作可能是处理重复性的、耗时的任务，这些任务需要机器优异的精确性。机器可以避免由于人为因素而产生的语法错误或设计错误。例如，AI可以提供帮助的一种方式是自动完成功能，程序员只编写一小部分代码，然后AI识别程序员的意图，并完成剩下的代码，从而为人类节省大量的工作。
希望可以帮到你，谢谢！

4. 普通程序员如何向人工智能方向转型

当下，人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员，如何转向人工智能方向，是知乎上的一个问题。

这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。

这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。

如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想发论文。

无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门，修行在个人”。之后的路就要自己走了。

下面是关于每个阶段的具体介绍：

0.领域了解

在学习任何一门知识之前，首先第一步就是了解这个知识是什么?它能做什么事?它的价值在什么地方?如果不理解这些的话，那么学习本身就是一个没有方向的舟，不知道驶向何处，也极易有沉船的风险。了解这些问题后，你才能培养出兴趣，兴趣是最好的引路人，学习的动力与持久力才能让你应付接下来的若干个阶段。关于机器学习是什么，能做什么，它与深度学习以及人工智能的关系，可以看我写的博客从机器学习谈起。

1.知识准备

如果你离校过久，或者觉得基础不牢，最好事先做一下准备复习工作。“工欲善其事，必先利其器”。以下的准备工作不多，但足以应付后面阶段的学习。

数学：复习以下基本知识。线性代数：矩阵乘法;高数：求导;概率论：条件与后验概率。其他的一些知识可以在后面的学习的过程中按需再补;

英文：常备一个在线英文词典，例如爱词霸，能够不吃力的看一些英文的资料网页;

FQ：可以随时随地上Google，这是一个很重要的工具。不是说网络查的不能看，而是很多情况下Google搜出来的资料比网络搜的几十页的资料还管用，尤其是在查英文关键字时。节省时间可是很重要的学习效率提升;

2.机器学习

机器学习的第一门课程首推Andrew Ng的机器学习。这门课程有以下特点：难度适中，同时有足够的实战例子，非常适合第一次学习的人。cs229这门课程我这里不推荐，为什么，原因有以下：

时间：cs229的时间太早，一些知识已经跟不上当今的发展，目前最为火热的神经网络一笔带过。而Cousera上神经网络可是用了两个课时去讲的!而且非常详细;教学：Ng在cs229时候的教学稍显青涩，可能是面对网络教学的原因。有很多问题其实他都没有讲清楚，而且下面的人的提问其实也很烦躁，你往往不关心那些人的问题。这点在Coursera上就明显得到了改善，你会发现Ng的教学水平大幅度改善了，他会对你循循善诱，推心置腹，由浅入深的教学，在碰到你不明白的单词术语时也会叫你不要担心，更重要的，推导与图表不要太完善，非常细致清晰，这点真是强力推荐;字幕：cs229的字幕质量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻译经过了多人把关，质量很有保证;作业：cs229没有作业，虽然你可以做一些，但不会有人看。这点远不如Coursera上每周有deadline的那种作业，而且每期作业提交上去都有打分。更重要的是，每期作业都有实际的例子，让你手把手练习，而且能看到自己的成果，成就感满满!

3.实践做项目

学习完了基础课程，你对机器学习就有了初步了解。现在使用它们是没有问题的，你可以把机器学习算法当作黑盒子，放进去数据，就会有结果。在实战中你更需要去关心如何获取数据，以及怎么调参等。如果有时间，自己动手做一个简单的实践项目是最好的。

这里需要选择一个应用方向，是图像(计算机视觉)，音频(语音识别)，还是文本(自然语言处理)。这里推荐选择图像领域，这里面的开源项目较多，入门也较简单，可以使用OpenCV做开发，里面已经实现好了神经网络，SVM等机器学习算法。项目做好后，可以开源到到 Github 上面，然后不断完善它。实战项目做完后，你可以继续进一步深入学习，这时候有两个选择，深度学习和继续机器学习;

4.深度学习

深度学习：深度学习是目前最火热的研究方向。有以下特点：知识更新快，较为零碎，没有系统讲解的书。因此学习的资源也相对零散，下面是一些资源介绍。其中不推荐的部分并不代表不好，而是在这个初学阶段不合适：

推荐，UFLDL：非常好的DL基础教程，也是Andrew Ng写的。有很详尽的推导，有翻译，且翻译质量很高;推荐，Deep learning (paper)：2015年Nature上的论文，由三位深度学习界的大牛所写，读完全篇论文，给人高屋建瓴，一览众山小的感觉，强烈推荐。如果只能读一篇论文了解深度学习，我推荐此篇。这篇论文有同名的中文翻译;推荐，Neural networks and deep learning：这本书的作者非常擅长以浅显的语言表达深刻的道理，虽然没有翻译，但是阅读并不困难;推荐，Recurrent Neural Networks：结合一个实际案例告诉你RNN是什么，整篇教程学完以后，会让你对RNN如何产生作用的有很清晰的认识，而这个效果，甚至是读几篇相关论文所没有的;不推荐，Neural Networks for Machine Learning University of Toronto Coursera：深度学习创始人教的课，最大的问题是太难，而且老先生的吐字有时不是很标准;不推荐，Deep Learning (book)：同样也是由深度学习大牛所写的书，但感觉就像是第二作者，也就是他的学生所写的。很多内容都讲了，但是感觉也没讲出什么内容来，只是告诉你来自那篇论文，这样的话可能直接阅读论文更合适。不推荐，cs231n：李菲菲的课程，很有名，专门讲CNN。但是这门课程有一个最大的问题，就是没有字幕，虽然有youtube的自动翻译字幕，但有还不如没有。

5.继续机器学习

深度学习未必就是未来的一定主流，至少一些大牛是这么认为的。传统的机器学习有如下特点，知识系统化，有相对经典的书。其中统计学习(代表SVM)与集成学习(代表adaboost)是在实践中使用非常多的技术。下面是相关资源：

推荐，机器学习(周志华)：如果是在以前，机器学习方面的经典教材首推PRML，但现在周老师的书出来以后，就不再是这样了。首先推荐读周老师的书。这本书有一个特点，那就是再难的道理也能用浅显精炼的语言表达出来。正如周老师的名言：“体现你水平的地方是把难的东西讲容易了，而不是把容易的东西讲难，想把一个东西讲难实在太简单”;

不推荐，Pattern Recognition And Machine Learning：当前阶段不推荐。PRML是以贝叶斯的观点看待很多机器学习方法，这也是它的一大特色。但对于初学者来说，这种观点其实并无必要。而且此书没有中文翻译，当前阶段硬啃很容易放弃;

6.开源项目

当知识储备较为充足时，学习可以再次转入实践阶段。这时候的实践仍然可以分两步走，学习经典的开源项目或者发表高质量的论文。开源项目的学习应该以尽量以优化为目的，单纯为读代码而学习效果往往不太好。好的开源项目都可以在Github 里搜索。这里以深度学习为例。深度学习的开源优秀库有很多，例如torch，theano等等，这里列举其中的两个：

推荐，DeepLearnToolbox：较早的一个深度学习库，用matlab语言撰写，较为适合从刚学习的课程转入学习。遗憾的是作者不再维护它了;

推荐，tensorflow：Google的开源库，时至今日，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备;

7.会议论文

较好的课程都会推荐你一些论文。一些着名的技术与方法往往诞生于一些重要的会议。因此，看往年的会议论文是深入学习的方法。在这时，一些论文中的内容会驱使你学习数学中你不擅长的部分。有时候你会觉得数学知识储备不够，因此往往需要学习一些辅助课程。

当你看完足够的论文以后，在这个阶段，如果是在校学生，可以选择某个课题，以发论文为目的来学习研究。一般来说，论文是工作的产物。有时候一篇基于实验的论文往往需要你写代码或者基于开源项目。因此开源项目的学习与会议论文的工作两者之间是有相关的。

两者可以同时进行学习。关于在哪里看论文，可以看一下CCF推荐排名，了解一下这个领域里有哪些优秀的会议。

下面介绍两个图像与机器学习领域的着名顶级会议：

CVPR：与另两个会议ICCV和ECCV合称计算机视觉领域的三大会，注意会议每年的主页是变动的，因此搜索需要加上年份;Conference on Neural Information Processing Systems：简称NIPS，许多重要的工作发表在这上面，例如关于CNN的一篇重要论文就是发表在上面;

8.自由学习

到这里了，可以说是进入这个门了。下面可以依据兴趣来自由学习。前阶段不推荐的学习资源也可随意学习，下面是点评：

cs229：Ng写的讲义很不错，其中关于SVM的推导部分很清晰，想学习SVM推荐;Neural Networks for Machine Learning：大牛的视角跟人就是不一样，看看Hinton对神经网络是怎么看的，往往会让你有种原来如此的感悟。其实看这门课程也等同于读论文，因为几乎每节课的参考资料里都有论文要你读;CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：最新的知识，还有详细的作业。国内应该有团队对字幕进行了翻译，可以找找;PRML：作为一门经典的机器学习书籍，是很有阅读必要的，会让你对机器学习拥有一个其他的观察视角;

五.总结

本文的目的是帮助对AI领域了解不深，但又想进入的同学踏入这个门。这里只说踏入，是因为这个领域的专精实在非常困难，需要数年的积累与努力。在进行领域学习前，充分认识自己的特点，制定合适的学习方法是十分重要的。

首先得对这个领域进行充分了解，培养兴趣。在学习时，保持着循序渐进的学习方针，不要猛进的学习过难资源;结合着学习与实践相辅的策略，不要只读只看，实际动手才有成就感。学习某个资源时要有充分的目的，不是为了学开源项目而看代码，而是为了写开源项目而看;不是为了发论文而写论文，而是为了做事情而写论文。

本文来自公众号：“大技术技术汇”，guanzhu了解大数据行业学习大数据技术和学习路线，还有免费学习资料放送。

如果一个学习资源对你过难，并不代表一定是你的问题，可能是学习资源的演讲或撰写人的问题。能把难的问题讲简单的人才是真正有水平的人。所以，一定要学习优质资源，而不是不分青红皂白的学习。最后，牢记以兴趣来学习。学习的时间很长，过程也很艰难，而只有兴趣才是让你持之以恒，攻克难关的最佳助力。

5. 程序员，对AI很感兴趣，不知道该怎么入手

先从网上的基础视频教学开始学起
基础视频比较容易上手
有了基础之后再看文字教程就能看懂了
如果是直接上文字的话，因为里面有很多的专业术语所以对于初学者来说会看不懂。

6. 程序员会被ai取代吗

程序员不太可能被AI完全取代。

目前，AI可以帮助程序员自动生成代码，分析代码以发现潜在的问题，并通过模拟人类编程来完成一些简单的任务。然而，程序员仍然需要对代码进知答行评审和维护，并且需要对代码的功能和实现进行判断。

同样，程序员还需要深入了解业务和需求，以便编写有意义的代码。因此，程序员将需要持续学习和发展以适应这种变化，并且可以通过在人工智能和机器学习方面的专业知识来提高自己的竞争力。

程序员的职业前景和变化

尽管程序员不会嫌备被人工智能完全取代，但随着人工智能技术的发展，程序员的职业前景和变化仍然值得我们思考。一方面，人工智能技术将改变程序员的工作方式和工作内容。程序员需要不断学习和掌握新的技术和工具，以适应新的工作需求和市场需求。

另一方面，人工智能技术还将为程序员带来新的机会和挑战，例如，基于人工智能的应用程序的开发和部署、数据科学和分析等领域。

同时，程序员也需要注意自身的竞争力和职业发展。随着人工智能技术的发展，程芹猛毁序员需要具备更多的技能和知识，例如，机器学习、数据科学、云计算、容器化等领域的知识。此外，程序员还需要不断提升自己的软技能，例如，团队合作、沟通、项目管理等方面的技能。