貪婪學院人工智慧怎麼樣？ 最近，我想學習。

我覺得沒關係。 貪婪學院這幾年在國內的口碑還是很不錯的，我是朋友介紹的，去年疫情期間我才知道的，其實當時我正在學習京東NLP課程，抱著試一試的態度，就覺得不好就大不學了， 反正家裡也沒什麼虧，在學習的過程中，我慢慢喜歡上了這門課。

之所以堅持下來，是因為課程中的實際專案對我幫助很大，拓寬了我的思維，從業務、資料處理、建模到最終部署的全流程經驗，通過實際操作，不僅解決了業務問題，還測試和複習了我所學到的內容。

總結：每個人的學習目標和要求都不一樣，如果想學習，那麼建議主動出擊，積極探索和吸收知識; 如果你認為你可以通過讀書來學習，你就不需要去機構。

在國外的時候，我聽朋友說起了貪婪的大學，回國後進入了一家電商公司，對報名JD NLP課程很猶豫，畢竟我有一定的基礎，而且現在的工作能力還不錯，沒有被取代的風險， 但為了以後的考慮，我還是下定決心要深入學習，要檢查並填補空白。

在學習期間，我體會到很多同學和朋友，就算是在學習，但在社群裡激烈討論交流還是對大家有好處的; 老師也很有責任心，能幫我解決工作中遇到的問題，這是我沒想到的。

課程內容比較簡單，因為我有一定的基礎，但是課程的質量還算靠譜，至少老師是真的在說事情，至於結果因人而差，有的學員找到了工作; 有些人學到了一些東西，有些人已經停止參加不到一半的課程，等等。

在選擇貪婪學院機器學習之前，我對比了市場上其他的培訓機構，最終下定決心選擇貪婪學院的第二個訓練營。

結果還是讓我滿意的，核心演算法和技術細節，每個步驟的推導過程都比較詳細，有時候忙得沒時間看直播，不管是邊直播邊做筆記，還是直接看錄下來的課程，都不會耽誤學習進度。

還有我喜歡的老師的教學風格，不渾渾噩噩，不拼湊，而是清晰透徹，經常指導和批改作業，教學生學習，甚至有時偶爾不想寫作業，還要被老師催促完成，這樣的情況實在是少有。

現在畢業已經一年多了，現在想想貪婪的日子，雖然是線上課程，沒有線下交流，但是記憶猶新，和老師成了朋友，有問題就扔過去， 哈哈哈。

貪婪學院首批機器學習學員表示，課程還不錯，與Ng Enda機器學習還有區別，貪婪課程更實用，符合國內職場需求; 吳老師的課程更具理論性，適合初學者和非專業人員。 不過，自己動手也是一件大事，就算是一門好課，不學也做不到; 這裡的老師很負責，但不要什麼都依賴老師，畢竟主動學習可以幫助你。

了解之後，我覺得它們比交通大學的人工智慧還要好。

交通大學主要可以在領先的人工智慧技術公司實習和學習，並且有企業補貼，補貼後的學費要便宜很多。

人工智慧現在確實發展得很好，如果你想轉行學習人工智慧，你也可以這樣做。

如果學完才找工作，最低工資是幾萬，學資工資，當然也不貴，更何況工資還是每個月的，這還不算公司福利、獎金等，學費只是一次性的支出，但如果和其他科目的學費相比， 當然，它很貴，一分錢一分貨，或者老話說，付錢。

人工智慧是IT培訓課程的新噱頭，在IT培訓課程中，成本當然是所有專業中最高的。

作為貪婪學院的學員，說白了，就是靠貪婪找到了工作，實現了自己的目標，這對我來說已經足夠了，大家在選擇之前一定要明確自己的目標，否則學習之後會更加迷茫。

事實上，貪婪學院並不是一家非常受歡迎的公司，尤其是在中國，那裡的營銷和宣傳很少。

與吳吳的國外課程有一些差異和差異，但我認為它適合國內學生。 就我而言，當然，學習課程是為了就業和職業晉公升，否則我不想在這個地方浪費時間和金錢; 國外課程可能缺乏本土化，理論上確實是無敵的，但實踐卻沒有那麼光明。

選擇貪婪學院的重要一點是，老師很專業，會親手帶你走過每乙個過程和路徑，這樣即使你沒有學習的動力，你也能慢慢跟上，這對你的未來有好處。

我參加了貪婪學院的中級機器學習課程，經過一段時間的培訓和學習，終於順利畢業找到了工作，沒想到自己竟然這麼順利，關鍵是要注意學習方法，不懂就及時問老師。

我跟大家說說我的學習感受：課程知識點和乾貨密集，我能學東西，也能用到。 學習後，你將能夠充分掌握機器學習的知識內容，為以後工作中遇到的實際問題鋪平道路。

文哲老師的教學形式和作風還是很不錯的，面對學習上的問題，能及時與他溝通，耐心負責。實際專案講解非常詳細，每個專案都涵蓋了很多解決實際操作中問題的知識點，從而理解機器學習。 可以在社群裡，在不同行業之間，在相互聊天中一起討論和交流，可以提高你的視野和思維，偶爾也可以進行線下沙龍和聚會。

還好，技術不錯，但是現在培訓在企業內部學習，接觸真正的機械人已經很流行了，這個模型是以交通大學深藍為首的，可以參考一下。 能夠實際觸控機械人也很重要。

前景非常好，中國正在公升級產業，工業機械人和人工智慧將是強熱點，而且正好是3 5年後。 難度，它一定很高，需要有創新思維能力，微積分、數序等在高等數學上一定很不錯，軟體程式設計（使用最廣泛的基礎語言：C C++）一定很不錯，微電子（數位電路、低頻和高頻模擬電路，最重要的是嵌入式程式設計能力）一定學得很好， 並且必須有一定的機械設計能力（空間思維能力很重要）。

這樣一來，你就是人才，你是未來五年中國急需的人工智慧領域的人才。 如果你深入研究，你將成為該領域的專家甚至大師。

但！！！ 如果你沒有這些偏好和專長，或者不能很好地學習這些科目，那麼做出其他選擇就為時已晚。

前景很好，未來發展也很好，可以由學院參考。

這樣的話，每個專業都要學好，學得好就能做到，而且那個人工智慧專業現在也很火，也沒什麼大問題。

我覺得挺不錯的。 只要你喜歡學習什麼，就很好。

目前，人工智慧是乙個快速發展的領域，對人才的需求很大。 與其他技術崗位相比，競爭性低，薪資相對較高。 所以現在是進入人工智慧領域的好時機。

研究還表明，擁有三項以上技能的人才對企業更具吸引力，而且這一趨勢正變得越來越明顯。 因此，IT技術人員在掌握一項技術的同時，需要掌握更多的技能！ 人工智慧人才明顯短缺，而且這種情況正在擴大。

在當前的社會技術環境下，需要具有紮實專業技能和複雜背景的人才。 在網際網絡企業中，人工智慧的薪資排名第三，薪資最高的是語音識別方向的從業者。

這仍然是乙個不錯的前景。

人工智慧的發展一開始是緩慢的，但近兩年來，隨著網際網絡的發展，積累了大量的資料，使普通使用者可以貢獻資料，人工智慧的發展在大資料和雲計算的基礎上得到了極大的推動， 搜尋引擎和大資料技術是人工智慧發展的基礎。

這是相當有前途的，就業也相當廣泛。

你好，我很高興為您解答，我說的是衣服上的情感，我的問題由我回答。 我正在打字讓你解決問題，大約需要5分鐘，別擔心，請稍等片刻。

工業機械人和人工智慧將成為熱點，從現在開始正好是 3 到 5 年。 人工智慧的發展狀態處於成長期，由於相關人才數量相對較少，人工智慧人才市場空缺，出現供大於求的局面。

但是，學習人工智慧的難度比較高，要求你有創新的思維能力，高等數學、數列等的微積分一定很好，軟體程式設計（基礎中使用最廣泛的語言：C C++）一定很好，微電子（數位電路、低頻和高頻模擬電路，最重要的是嵌入式程式設計能力）一定學得好， 並且必須有一定的機械設計能力（空間思維能力也很重要）。

問：人工智慧和新能源汽車哪個更好，大學生就業？

2.今天的新能源汽車是政策的產物，而不是技術進步的結果。 人工智慧是技術進步的結果。

問：人工智慧和電氣科學與技術，哪個本科就業好。

問：沒有家庭背景，普通電氣工程本科畢業後進入國家電網難嗎？

您能推薦幾個有利於就業的高科技本科專業嗎？

這並不難回答，現在沒有那麼黑了。 國家電網每年都會招收學生，學生可以參加國家電網舉辦的相關考試。 經過精心挑選，學生可以進入國家電網工作。

但是，學生競爭壓力很大，只錄取非常優秀的學生，錄取率不是很高。

提供醫學影像學、預防醫學、科學技術、機械與電子工程、交通運輸、車輛工程、熱能與動力工程、資訊管理與資訊系統、電氣工程與自動化、建築環境與裝置工程等10個專業。

人工智慧現在是一顆新星，行業發展迅速，離不開大資料、網際網絡，在當今社會，人工智慧可以說是乙個熱門專業，這個人才緊缺的領域，發展前景廣闊，非常繁榮。

AI人工智慧將成為未來10-20年社會發展的一大趨勢，如果你能學好這個專業，學透，對你自己的成長來說，將是質的飛躍！

人工智慧的前景非常好，中國正在公升級產業，工業機械人和人工智慧將成為熱點，而正好是3 5年後。 但是，還有乙個問題大家都應該注意：學習難度比較高，需要有創新的思維能力，微積分、序列等在高等數學中一定很不錯，軟體程式設計（基本用途使用最廣泛的語言：

C C++）一定好，微電子（數位電路、低頻和高頻模擬電路，最重要的是嵌入式程式設計能力）必須學好，並且必須有一定的機械設計能力（空間思維能力也很重要）。

現在學習人工智慧是件好事，人工智慧的應用非常廣泛，而且現在有很多智慧型家居產品等等，未來肯定會有很好的發展前景，只要你願意學習！

由於相關人才數量相對較少，人工智慧人才市場空置，存在供大於求的局面。 此外，國家還出台了促進人工智慧發展的相關政策; 一些省份也更加重視人工智慧的發展。

人工智慧目前是乙個快速發展的領域，與其他技術崗位相比，對人才的需求量大，競爭性低，薪水相對較高，所以現在是進入人工智慧領域的好時機。 研究還表明，擁有三項以上技能的人對企業更具吸引力，而且這種趨勢越來越明顯，因此IT技術人員在掌握一項技術的同時，需要掌握更多的技能！

第一步：你需要掌握一門人工智慧領域常用的程式語言，無論是Python還是R語言，都可以掌握其中一種; 我個人建議你學習Python語言，因為Python非常流行和強大。 在這裡，你只需要花一周的時間掌握 Python 的基礎知識，比如如何定義變數、如何操作元組、如何自定義函式等;

第二步：需要補上數學知識，如果基礎為零，首先要學習高等數學的基礎知識，從基礎資料分析、線性代數和矩陣等開始。 有些人還想知道為什麼人工智慧需要與數學相關的知識。

由於數學知識始終貫穿於人工智慧深度學習的各種模型中，了解公式的原理和應用，以及公式的推導過程，並幫助各種神經網路的引數進行調整，可以靈活地用於建立新的演算法模型。