有问题就有答案
人工智能、软件工程、计算机科学与技术、网络安全，哪个专业比较好
本人98年计算机专业毕业，来回答一下这个问题。如果一定要排个序的话，我想是这样的：人工智能>网络安全>计算机科学与技术>软件工程。计算机科学与技术自从诞生以来，热度一直高居不下，随着社会的进步，分化成4个子学科，如上。宽带技术不断突破技术瓶颈，走入寻常百姓家，3D打印、机器人智能的应用，黑客技术、棱镜门事件，让人们认识到网络安全的重要性，人们热议程序猿的高收入（软件工程）。4个专业总体上是相通的，就目前各个高校的课程安排上基本一致，学的内容90%相同的，各个专业在各自的领域内略有侧重，略有差别。计算机科学与技术是其他3个专业的基础，类似万金油专业，学好了基础，在以后向其他几个专业转专业的时候，比较容易，只要深造一下就可以了。软件工程是一门偏软件的学科，主要是编写各种程序代码，俗称码农，一般都是吃青春饭的，经常加班写代码，熬夜是常事，收入高，经济条件不富裕的家庭可以优先考虑，一般大三、四就开始上机实习，跟着企业锻炼写代码，一毕业技术好的就直接到单位工作了，有经验，比较熟悉企业的工作模式，不用再磨合了，比较受企业的欢迎。随着年龄的增长，天天加班熬夜写代码，身体透着的比较厉害，比如华为、阿里巴巴、腾讯等都类似，但是到了35岁就有转型要求了，一般是跳槽到比现在规模下一点的企业当一个技术管理者。网络安全比较适合喜欢一心搞专研的、科研的学生，对计算机底层技术研究的比较透彻，在网络安全和网络攻击上有一定的侧重，现在互联网这么发达，个人隐私和专利技术越来越被重视，这都离不开网络安全的保障。人工智能主要应用的工业领域比较广阔，在工业4.0上有很大的机遇，各国都在起步阶段，还没有成熟的技术。人工智能除了需要计算机技术外还要精通的其他学科知识，如：数学、物理、机械等方面，要求高，只适合少数人。网络安全和人工智能都是国家重点发展领域。希望对你选择专业上有帮助。
如何学习编写人工智能软件
我是学软件开发专业的，方向基本也就确定了，要么前端，要么后端，或者大数据。首先，编程这个问题问的领域比较大，为什么说大？如我上述，学软件开发，要么前端，要么后端，也是编程，大数据，也是编程，人工智能一样也是编程……所以，没有明确一个具体的方向。编程世界，有一门古老的语言叫做C语言，它是C++和JAVA的祖先，一切语言的基础都来自它，所以，你不妨与它先认识。但是，现在因为人工智能的火起来的python语言，就有很多人学习它，也有很多人说它语法简单，易学易上手，这个说法没错。也有人说它是新手学习最好的语言。确实，没有严谨的语法，可以说是“为所欲为”。JAVA写100行代码，它可能只需要写20行。只不过，我还是说说我想说的主角吧！它是C语言，为什么是它的，因为你只有学会它，再学C++和JAVA就容易得多，可以说很快带你成为一名程序员。当然，不是绝对的。而学习python也并非不可，只是它不同与C/C++和JAVA。学会以后，再回头看C，感觉不是一个世界的。现在大学都是以C语言为专业基础语言，你不妨可以先从它下手。希望这份答案能对你有帮助。
在A股里，真正的人工智能龙头除了科大讯飞，还有哪几个
非常高兴回答你的问题。人工智能成分股117家查询一下同花顺人工智能概念股一共有117家，其中今天涨幅最大的为赢时胜、赛维智能、浪潮信息，实际上A股人工概念股并非都是以人工智能为主营业务方向的，大部分只是人工智能业务相关。真正布局人工智能的是百度、阿里巴巴和腾讯先看一下人工智能定义：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。虽然百度现在体量和阿里、腾讯不再同一个级别，不过目前在人工智能领域做的靠前的是百度，百度有百度大脑、无人驾驶等AI领域做的非常靠前。腾讯也有自己的AI开放平台，包括语义分析，图像识别，智能客服等AI应用。阿里专门成立了达摩院研究人工智能方向。人工智能独角兽：旷视、商汤、云从、依图旷视、商汤、云从、依图这四家人工智能独角兽，估值都已经超过10亿美金，虽然还没有上市，不过未来潜力巨大，且都是以人工智能为主营业务。结论从全球范围来看，人工智能做的最好的企业是Google，在国内是百度，以及科大讯飞，A股上市企业中人工智能概念股虽然有117家，但实际上并非真正意义上的人工智能公司。旷视、商汤、云从、依图这四家独角兽未来可能会成为人工智能科技巨头，也极有可能在近几年登录资本市场。以上是我的看法，欢迎留言讨论交流，喜欢的可以点点关注。
软件开发会不会被人工智能代替
谢谢邀请！作为一名IT行业的从业者，同时也在指导机器学习方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。首先，基础的软件开发工作在人工智能时代必然会逐渐被智能体所取代，程序员岗位会不断升级以适应人工智能技术的发展，未来程序员的工作任务将更多集中在领域创新上，所以从这个角度来看，当前对于条件允许的程序员来说，可以考虑读一下研究生。目前虽然人工智能技术正处在行业发展的初期，但是在云计算技术的推动下，整个软件开发领域已经出现了一些变化，主要体现在以下三个方面：第一：PaaS推动程序开发全面整合。随着云计算逐渐从IaaS发展到PaaS和SaaS，目前云计算服务商对于软件开发的支撑服务越来越完善，这在很大程度上降低了软件开发的难度，尤其是行业定制解决方案的开发难度，也在一定程度上缩短了软件开发的周期。所以，从这个角度来看，PaaS的发展在一定程度上会缩减应用级程序员的岗位需求量。第二：程序员全栈化。云计算发展的另一个结果是程序员全栈化，在云计算和大数据的推动下，软件产品的迭代速度不断提升，由传统的瀑布式迭代转向并行迭代，这促使很多开发团队逐渐开始小型化，对于程序员也提出了新的要求，就是必须承担更多角色的开发任务。第三：岗位升级。程序员岗位升级目前已经是一个比较明显的发展趋势，由于应用级开发任务在难度上会不断下降，这必然会促使更多的应用级程序员向研发级程序员方向发展。要想完成岗位升级往往需要具备扎实的基础学科基础和计算机基础，对于学习能力并不强的程序员来说，应该考虑向全栈程序员方向发展，以延长自身的职业生命周期。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
人工智能用在工作上的应用
AI赋予机器人新活力传统的工业机器人仅是以机器人代替部分繁琐的人工劳动，成为人类体力的延伸，但机器人的智能程度还不够，无法完成一些比较精细的工作。但随着科学技术的发展和工业生产的需要，人们也开始研究如何让机器人去代替部分脑力劳动，使其具有更高的智慧与能力，而AI技术的发展则弥补了这一短板。AI技术的加入，使得工业机器人能以与人类智能相似的做出反应，赋予了机器人新的活力，让它不仅能代替人类大部分的体力劳动，也可以在程序设定的基础上代替部分的脑力劳动，提高生产效率，降低工厂生产成本。人工智能AI在工业中的应用01 智能缺陷检测由于人眼无法看清快速移动的目标，对微小目标分辨能力弱，而且人眼疲劳后漏检率会提高，这些都使得人工检测费时费力。而智能缺陷检测机器人则克服了这些困难，高速工业相机能够在动态检测的情况下极大降低误报率，还可根据产品检测需求调整检测精度，提高检测效率。同时可配合自动化生产线，实现自动检测、自动处理，降低次品率，减少人工成本，使得生产效率显著提升。主要应用场景02 智能识别分拣对于工厂来说，分拣速度慢意味着生产出的产品会在产线上积压，造成生产线流转不顺畅，拉低生产效率。目前人工分拣速度慢，尤其是体积小、颜色形状多的产品更是分拣难度大，很容易造成分拣失误，但如果使用智能分拣机器人则可以大大提高分拣速度。智能分拣机器人可以通过摄像头对分拣物品进行识别，再通过分析得出该物品应放置的区域，最后通过机械臂或产线配合将产品送至相应的位置。该机器人的在线识别速度一般都高于生产速度，分拣失误率低，不易造成产品在产线上积压。主要应用场景03 智能尺寸检测传统的产品尺寸检测由于人员使用量具熟练程度的不同，量具使用不熟练或是人员疲劳会造成检测速度变慢，延缓生产进度，而且人工测量误差较大。但智能尺寸检测机器人可以24小时持续检测，检测速度快，测量误差小。04 智能视觉引导视觉机器人想要成功接收各项指令并完成相应的动作，也像人一样需要大脑的调配。智能装备研发的视觉引导系统就是这样一个“大脑”，它通过自主软件控制系统来下达指令，工业相机进行目标产品信息捕捉，再通过多轴机械臂进行操作，整个过程流畅自然。案例分享01 管桩自动领域：管桩自动装配机器人该设备用于水泥管桩行业的头尾板自动装配采用视觉获取笼筋墩头的空间角度位置，配合四轴矫正专机完成墩头的自动撑开，最后通过机械臂实现头尾板的装配02 检测领域：检测中心检测机器人检测系统由六轴机器人、自动上料装置、自动扫码装置、测径仪、测宽仪、三点测弯机构、拉力机、安全防护系统等组成。机器人系统实现样品检测自动化、无人化、数据自动上传与处理功能，提了检测准确性、真实性，降低人工成本、提高检测效率。