互联网技术包括哪些
cysgjj时间2024-02-14 06:24:50分类互联网技术浏览102
IT技术包括哪些呢？初学者该怎么去学习呢？
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，IT技术目前已经形成了一个庞大的技术体系，涉及到计算机硬件研发、软件编程、网络通信、大数据、嵌入式、人工智能等诸多领域，而且IT技术自身的迭代速度也比较快，所以对于初学者来说，要想学习IT技术应该有一个系统的规划。
初学者要学习IT技术，应该首先考虑自身的知识结构、能力特点和兴趣爱好，在条件允许的情况下，选择一个计算机方面的职业教育是不错的选择，而对于基础知识比较扎实的本科毕业生来说，未来要想从事IT行业，选择读研也是一个不错的学习路线。
对于一部分想通过自学的方式来学习IT技术的人来说，可以从编程语言开始学起。学习编程语言有三方面好处，其一是编程语言相对比较好学习，入门比较容易；其二是编程语言的实验环境简单，有一台电脑就可以了；其三是编程技术是打开IT技术的大门，不论未来要往大数据方向、物联网方向还是人工智能方向发展，编程语言都是重要的基础。
学习编程语言的初期尽量选择一门全场景编程语言，比如Java、Python和C#就是比较流行的全场景编程语言。从学习难度和未来发展前景两方面来看，当前选择学习Python是不错的选择，一方面Python比较简单易学，大部分人完全可以通过自学来掌握，另一方面Python未来在大数据和人工智能领域有广阔的应用空间。
最后，初学者在学习IT技术的过程中，一定要注重多做实验，实验是学习IT技术的唯一捷径。
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！
看你从哪个层面分，首先是硬件还是软件。软件是移动端还是web端，web端还要分前端和后端。前端呢，需要有点审美观，技术更新比较快，需要不断去学习，以后发展方向是技术管理，纯管理；后端呢，可以向架构，运维方向发展，当然也可以做管理。
it技术有很多种，专业的话就有十几种，而且每一个专业里还有不同的技术，主要看你还是想要学习哪方面，对哪个专业兴趣多一点，可以了解一下北大青鸟佳音校区，20年老校区，让专业的老师给你推荐一个[_a***_]自己的专业。
简单的说IT技术有编程类、开发类、营销类和设计类。初学者如果单纯的兴趣驱动，可以在网上搜一些简单的视频学习基础操作。如果想从业的话，建议找培训机构系统学习，因为他们是专业的。本人就是机械转ui设计，在优就业学的，目前已经上班儿了。
it技术主要包括计算机科学与技术、电子与计算机工程、信息安全、软件工程、智能科学与技术、网络工程、数字媒体技术、物联网工程、空间信息与数字技术等专业。0基础没问题，好上手。
人工智能技术有哪些？
人工智能技术应用分割：深度学习——计算机视觉——智能机器人——虚拟个人助理——自然语言处理 - 语音识别——自然语言处理 - 通用——实时语音翻译——态势感知计算——手势控制——自动识别视觉内容——推荐引擎等
下面，我们将从概述和技术原则的角度对每个细分进行扩展，以便每个人都能扩展他们的知识。1——深度学习深度学习是人工智能领域的一个重要应用领域。谈到深度学习，每个人都想到的第一件事就是AlphaGo。通过一次又一次地学习——更新算法，Go的主人在人机对战中被击败。对于智能系统，深度学习的能力决定了它能够满足用户期望的程度。 。深度学习的技术原理：1.构建网络并随机初始化所有连接的权重; 2.向该网络输出大量数据; 3.网络处理这些行为并学习; 4.如果此动作符合指定的动作，它会增加重量如果没有，它会减轻重量; 5.系统通过上述过程调整重量; 6.经过数千次学习，超过人类表现;2——计算机视觉计算机视觉是计算机从图像中识别对象——场景和活动的能力。计算机视觉具有广泛的细分应用，包括医学成像分析——人脸识别——公共安全——安全监控等。3——语音识别语音识别是将语音转换为单词和识别——的认知和处理。语音识别的主要应用包括电话——医疗字段听写——语音写入——计算机系统语音控制——电话客服。4——虚拟个人助理苹果手机上的Siri和小米手机上的小爱都是虚拟个人助理应用程序。5——自然语言处理自然语言处理（NLP）与计算机视觉技术一样，结合了各种技术，有助于实现目标，实现人与计算机之间的自然语言交流。6——智能机器人生活中随处可见智能机器人，随机器人扫地机器人—— ......这些机器人与人工智能技术的支持是分不开的，无论是与人交谈还是与自己的导航聊天。——安全监控。建议使用7——引擎淘宝——京东等商场，以及36氪等信息网站，将根据您搜索的关键字——页面——向您推送一些相关产品——或网站内容。这实际上是发动机推荐技术的一种表现形式。1、大数据
大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。
2、计算机视觉
计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
3、语音识别
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。
语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。
4、自然语言处理
自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。
针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。国内BAT、京东、科大讯飞都有涉及自然语言处理的业务，另外还出现了爱特曼、出门问问、思必驰、蓦然认知、三角兽科技、森亿智能、乂学教育、智齿客服等新兴企业。
说到人工智能，大家其实很不了解，不信？那来看看人工智能的类型。
对于超级人工智能，有人给出过这样一个推理，十分震撼：
“一个人工智能系统花了几十年时间达到了人类脑残智能的水平，而当这个节点发生的时候，电脑对于世界的感知大概和一个 4岁小孩一般；而在这节点后一个小时，电脑立马推导出了统一广义相对论和量子力学的物理学理论；而在这之后一个半小时，这个强人工智能变成了超人工智能，智能达到了普通人类的17万倍。”
这就是可能的超级人工智能，完全超越人类，甚至超越人类很多很多。当这样一种智能出现，我们会面临什么？不得而知。
或许会像下图一样。。。
强人工智能就是可以完全替代人的人工智能。
说白了，你所做的所有事，它都能做。
厉害吗？厉害！可怕吗？可怕！
强人工智能一旦出现，就不是替代一部分人，而是所有人。管你贫穷还是富有，都是愚蠢的人类。。
人工智能（AI）AI目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。研究机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和机器学习等。每一个分支都很复杂，譬如机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。有时我们也把譬如《论人工智能未来发展[_a1***_]》《人工智能的应用》等文章也作为知识。我们把这些称为道理类，只讲是什么，用来干什么，有多重要等，不会讲如何去落地实现。
我们来看一下具体技能类的知识，讲讲如何实现：
以机器视觉来讲，用机器来模拟人类的视觉。人类视觉系统是大自然的一大奇迹，从最简单的数字识别来看，人类能够毫不费力的识别出数字，我们可能会觉得很简单，其实这是一个幻觉。在我们大脑各半球，有一个主要的视觉皮层，即V1，它包含1.4亿个神经元以及数以百亿的神经元连接。而且人类不只是有V1，还有一系列的视觉皮层——V2,V3,V4和V5，它们能够执行更加复杂的图像处理。通过计算机实现的人工神经元，思路与这个有一点相像。
譬如让计算机程序识别数字，如“9头上有一个圆圈，右下角有一笔竖线”——看起来好像规则明确， 但是识别算法却不是那么简单，因为这些规则会被大量的例外、警告和特殊案例打破，不再像我们严谨的If A then B elese C end if所处理的抽象模型。神经网络思想是利用大量的手写数字（训练样本），开发出一套从训练样本中进行学习的系统。换句话说，神经网络使用样本来自动推理出识别手写数字的规则。通过增加训练样本规模，神经网络能学到手写体的更多规则从而提升它的识别精度。
为了便于理解先看一种人工的神经元，即感知器(perceptron)的基本运作原理。现代的神经网络工作中， 主要的神经网络模型是sigmoid神经元。
一个感知器获取几个二进制输入x1,x2,…x1,x2,…，并且产生一个二进制输出。如下例子：
这个感知器具有三个输入x1,x2,x3x1,x2,x3。通过一个规则来计算最后输出，即权重(weights)w1,w2,…w1,w2,…，这些实数表示各个输入对输出的重要性。这个神经元输出(output) 0或者 1是由这些输入的加权求和
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