ai工業哪個比賽最值得入手

1. AI時代什麼職位最火

有編程能力和數據挖掘能力的工程師最火，包括：數據挖掘工程師、機器學習工程師，演算法工程師。

今年3月份時，谷歌開發的人工智慧AlphaGo打敗了全球最頂尖的圍棋高手，轟動全世界，AI時代正式拉開序幕。實際上，人工智慧這一概念早在上世紀一大批科幻小說陸續發表時，就已被人們接受，而隨著科技的發展，人工智慧的發展前景更是日益清晰。一個人工智慧的誕生需要無數個工程師揮灑汗水。其中，負責開發學習演算法、使機器能像人類一樣思考問題的數據挖掘工程師更是無比重要。什麼人能完成人工智慧的開發任務呢？必須指出，人工智慧和一般的計算機程序有極大的差別，它應當具有「能夠自主學習知識」這一特點，這一特點也被稱為「機器學習」。而自學習模型(或者說機器學習能力開發)正是數據挖掘工程師的強項，人工智慧的誕生和普及需要一大批數據挖掘工程師。

那麼在AI時代，如何才能掌握相關的技能，成為企業需要的數據挖掘人才呢？

第一個門檻是數學

首先，機器學習的第一個門檻是數學知識。機器學習演算法需要的數學知識集中在微積分、線性代數和概率與統計當中，具有本科理工科專業的同學對這些知識應該不陌生，如果你已經還給了老師，我還是建議你通過自學或大數據學習社區補充相關知識。所幸的是如果只是想合理應用機器學習演算法，而不是做相關方向高精尖的研究，需要的數學知識啃一啃教科書還是基本能理解下來的。

第二個門檻是編程

跨過了第一步，就是如何動手解決問題。所謂工欲善其事必先利其器，如果沒有工具，那麼所有的材料和框架、邏輯、思路都給宏悄你，也寸步難行。因此我們還是得需蔽搭渣要合適的編程語言、工具和環境幫助自己在數據集上應用機器學習演算法。對於有計算機編程基礎的初學者而言，Python是很好的入門語言，很容易上手，同時又活躍的社區支持，豐富的工具包幫助我們完成想法。沒有編程基礎的同學掌握R或者平台自帶的一些腳本語言也是不錯的選擇。

Make your hands dirty

接下來就是了解機器學習的工作流程和掌握常見的演算法。一般機器學習步驟包括：

數據建模：將業務問題抽象為數學問題；

數據獲取：獲取有代表性的數據，如果數據量太大，需要考慮分布式存儲和管理；

特徵工程：包括特徵預處理與特徵選擇兩個核心步驟，前者主要是做數據清洗，好的數據清洗過程可以使演算法的效果和性能得到顯著提高，這一步體力活多一些，也比較耗時，但也是非常關鍵的一個步驟。特徵選擇對業務理解有一定要求，好的特徵工程會降低對演算法和數據量的依賴。

模型調優：所謂的訓練數據都是在這個環節處理的，簡單的說就是通過迭代分析和參數優化使上述所建立的特徵工程是最優的。

這些工作流程主要是工程實踐上總結出的一些經驗。並不是每個項目都包含完整的一個流程，只有大家自己多實踐，多積累項目經驗，才會有自己更深刻的認識。

翻過了數學和編程兩座大山，就是如何實踐的問題，其中一個捷徑就是積極參加國內外各種數據挖掘競賽。國外的Kaggle和國內的阿里天池比賽都是很好的平台，你可枝大以在上面獲取真實的數據和隊友們一起學習和進行競賽，嘗試使用已經學過的所有知識來完成這個比賽本身也是一件很有樂趣的事情。

另外就是企業實習，可以先從簡單的統計分析和數據清洗開始做起，積累自己對數據的感覺，同時了解企業的業務需求和生產環境。我們通常講從事數據科學的要」Make your hands dirty」，就是說要通過多接觸數據加深對數據和業務的理解，好廚子都是食材方面的專家，你不和你的「料」打交道，怎麼能談的上去應用好它。

擺脫學習的誤區

初學機器學習可能有一個誤區，就是一上來就陷入到對各種高大上演算法的追逐當中。動不動就討論我能不能用深度學習去解決這個問題啊？實際上脫離業務和數據的演算法討論是毫無意義的。上文中已經提到，好的特徵工程會大大降低對演算法和數據量的依賴，與其研究演算法，不如先釐清業務問題。任何一個問題都可以用最傳統的的演算法，先完整的走完機器學習的整個工作流程，不斷嘗試各種演算法深挖這些數據的價值，在運用過程中把數據、特徵和演算法搞透。真正積累出項目經驗才是最快、最靠譜的學習路徑。

自學還是培訓

很多人在自學還是參加培訓上比較糾結。我是這么理解的，上述過程中數學知識需要在本科及研究生階段完成，離開學校的話基本上要靠自學才能補充這方面的知識，所以建議那些還在學校里讀書並且有志於從事數據挖掘工作的同學在學校把數學基礎打好，書到用時方恨少，希望大家珍惜在學校的學習時間。

除了數學以外，很多知識的確可以通過網路搜索的方式自學，但前提是你是否擁有超強的自主學習能力，通常擁有這種能力的多半是學霸，他們能夠跟據自己的情況，找到最合適的學習資料和最快學習成長路徑。如果你不屬於這一類人，那麼參加職業培訓也許是個不錯的選擇，在老師的帶領下可以走少很多彎路。另外任何學習不可能沒有困難，也就是學習道路上的各種溝溝坎坎，通過老師的答疑解惑，可以讓你輕松邁過這些障礙，盡快實現你的「小」目標。

機器學習這個領域想速成是不太可能的，但是就入門來說，如果能有人指點一二還是可以在短期內把這些經典演算法都過一遍，這番學習可以對機器學習的整體有個基本的理解，從而盡快進入到這個領域。師傅領進門，修行靠個人，接下來就是如何鑽進去了，好在現在很多開源庫給我們提供了實現的方法，我們只需要構造基本的演算法框架就可以了，大家在學習過程中應當盡可能廣的學習機器學習的經典演算法。

學習資料

至於機器學習的資料網上很多，大家可以找一下，我個人推薦李航老師的《統計機器學習》和周志華老師的《機器學習》這兩門書，前者理論性較強，適合數學專業的同學，後者讀起來相對輕松一些，適合大多數理工科專業的同學。

2. ai創新編程大賽難嗎

難。中國研究生人工智慧創譽純新大賽的難度是相當高的，其中涉及的領域也比較廣泛，包括機器學習、計算機視覺、深尺鍵度學習、自然語言處理、知識圖譜慶困咐、機器人等。參賽者需要具備較強的技術能力和創新思維，才能在競賽中取得優異的成績。

3. 人工智慧可以參加的比賽

目前整理的有：
kaggle（全球最大最權威的數據競賽平台）
國內的阿里雲天池大數據競賽
網路日人工智慧大賽
AI開發者大賽
中國機器人及人工智慧大賽
AI應用創新大賽
南京人工智慧應用大賽
和鯨HeyWhale
FlyAI競賽平台

先整理這么多，等到我把基礎知識學完後開始打比賽再來評測各個比賽平台～

4. 中國有哪些AI做的比較好的公司和專家

最好的應該是網路吧，感覺百尺唯度他們家的人工智慧還不陵碧培錯，然後就是阿里巴巴了，阿里巴巴各方面設計都是比較廣的，還有慧余就是我最喜歡的小米他們家也不錯。

5. 2022世界機器人大賽比賽項目有哪些

2022年世界機器人大賽就要開始了，那2022年世界機器人大賽比賽項目有哪些呢?接下來小編便帶大家一起來了解一下吧!

一、共融機器人挑戰賽
1、協作機械臂組
2、特種機器人組
3、智能感知組
4、智能人機交互組
5、創新成果展示
二、BCI腦控機器人大賽
1、技能賽
2、技術賽
3、青年論文答辯
4、創新成果展示
三、機器人應用大賽
1、技能組
2、工業設計組
四、青少年機器人設計大賽
1、A類賽項
(1)MakeX機器人挑戰賽項
(2)VEX系列賽項
(3)ENJOY AI系列賽項
(4)九宮(IER)智能挑戰賽項
(5)AIWill機器人挑戰賽項
(6)SuperAl超級軌跡賽項
(7)TAI挑戰賽項
2、B類賽項
(1)Robo Genius系列賽項
(2)DOBOT智造大挑戰賽項
(3)NeuroMaster腦科學人工智慧挑戰賽項
(4)RA科技挑戰賽項
(5)BoxBot機器人格鬥賽項
(6)ATC探索者科技挑戰賽項
(7)AI創無界CREATE JR賽項
(8)FTF 青少年無人機賽項
(9)YAI賽項
(10)智勝風暴—人工智慧機器人賽項
3、線上賽項
(1)ENJOY AI Online 3D 虛擬機器人賽項
(2)Super AI超級軌跡虛擬機器人賽項
(3)TGE引擎虛擬機器人挑戰賽項
(4)元宇宙三維編程挑戰賽項
(5)演算法編程設計專項賽項
(6)BoxBot機器人格鬥設計賽項
以上各分項賽事的競賽內容和競賽規程等具體信息，請關注世界機器人大賽官方網站。

6. AI退役，再選擇看誰的比賽呢

沒興趣在去特別看誰的比賽了

可能也就因為大YAO的關系

比較關注火箭的球賽吧

AI退了

也就看看WADE
ZERO今天拿了多少分阿什麼之類的

NBA從此無真愛磨行銀，瞎宴信不帶塌信由你。