1樓：大江東去
估計題主已經轉行成功了，那就給其他人參考吧。
人工智慧的範疇很廣，站在2023年來看，神經網路（或者稱為深度學習）依然是現在最主流且熱門的方法，例如
1）多層感知機
多層感知機包含若干層，每一層都含有若干個神經元。
多層感知機
2）卷積神經網路
卷積神經網路，顧名思義，就是採用了卷積操作的神經網路。
卷積神經網路
3）深度殘差網路
下圖展示了深度殘差網路的乙個基本模組，我們可以看到它有一條跨層的恒等通路。
深度殘差網路
4）深度殘差收縮網路
如果資料含有較強噪音、或含有大量冗餘，那麼深度殘差收縮網路[1][2]可能是較為合適的，它能夠通過自適應軟閾值化，消減冗餘噪音的不利影響。
（面向強噪、高冗餘資料的）深度殘差收縮網路
2樓：Leung Garging
我懷疑提問題的這位同學沒搞清楚什麼是人工智慧。智慧型機械人是哪方面的智慧型，智慧型說話？智慧型運動？智慧型拾取分析？智慧型設計機械結構？智慧型變形適應不同的機械環境？
如果只是為了人工智慧四個字而轉，我建議還不如不轉。
3樓：Flood Sung
首先方向什麼都是可以轉的。要研究人工智慧，還是應該轉CS。然後對於機械人而已，了解其每一部分都是有必要的。
我意思是學機械的東西也是有用的。有一天或許可以connect the dots
人工智慧專業和軟體工程專業那個好
開源小白 其實這兩個領域並不正交，或者說互為交叉學科。近幾年，軟體工程中比較火的出現了乙個概念叫做AI4SE，主要研究物件就是通過人工智慧賦能軟體工程，比如在軟體測試 開發 構建 運維等環節採用人工智慧，提公升各工程環節的效率 安全性 可追溯性等。Meta OSS Awesome AI4SE 船船 ...
「機械工程專業的大三學生，對機械專業的發展不太看好」，大佬們怎麼看待這種問題？有什麼好的解決方法嗎？
老楊 機械只是各行各業的基礎，泛泛而談，機械不行，沒有任何意義。機械專業就業領域眾多，有低端製造也要高階研發智造。薪資從月薪幾千到年薪幾十萬大有人在，關鍵看個人選擇的細分行業 細分領域，比如汽車行業 航空航天 機械人等等，有技術門檻，都是機械專業不錯的選擇。當然，有不少選擇去車間車銑刨磨焊，打打螺絲...
大一非計算機專業學生對人工智慧感興趣應該怎麼做準備？
產品一哥 產品一哥 萬字乾貨！0基礎如何拿到產品經理offer 0基礎如何拿到產品經理offer 知乎分享 資料提取碼 z8nr 0基礎如何拿到產品經理offer 知乎分享產品經理求職 面經分享 產品經理求職 面經分享 粗淺的了解 如果題主對人工智慧的了解僅僅是聽到別人談起，或者是看到社交平台上提到...