1樓：PLANTMATE
企業可以制定明確的人工智慧戰略，然後用來建立可以使用現有的專案組合管理流程進行處理的計畫組合。重要的是，這種人工智慧戰略是企業總體戰略的一部分，並且在專案組合管理流程中使用目標、關鍵績效指標(KPI)和支援框架進行管理。利用一種「大處著眼」的方法，其成果將得到快速交付，並且可以快速重新調整。
其次，選擇有助於實現給定策略的組織模型。這裡有許多模型可以應用，從組建乙個專門的團隊開始，從利益和職業相匹配的人員或平行結構中實施人工智慧實踐社群。為了強調7S模型的相互依賴性，首選的組織模型在某種程度上取決於企業文化、意義風格和共享價值觀。
選擇推動戰略主題的人員取決於他們的技能。
第三，根據企業選擇的平台，有必要選擇有助於解決當前需求的人工智慧系統，並提供更好地支援未來需求的路線圖。其核心功能之一是提供持續的學習設施，以便持續改進參與。
2樓：老張
如何去學習人工智慧呢?自學可以嗎?當然可以，但是人工智慧學習難度很大，能夠查閱到的資料也是有限的，不建議自學。零基礎小白的話，建議是參加人工智慧培訓。
3樓：Rock-Relu
相對於軟體工程，機器學習的厚度要薄的多。在矽谷，他們會招軟體工程師，然後進行培訓就可以勝任大多數機器學習的任務。現在很多其它領域的導師都會讓學生用機器學習的辦法嘗試在本領域裡做些創新，學生也多是自學。
故，自學是可以的。但自學只能做到知道，沒有在工作裡的練，都只是死的、沒靈魂的知識而已。
4樓：江南燈火不休
可以，自學難度較大，自學需要有一套合理的學習規劃路線，，例如：用什麼樣的學習方法、定什麼樣的目標
學習方法的設定簡單來說就是回答以下問題：我想學什麼？我怎麼學習？
我怎麼學習？這三個問題概括為：學習目標、學習政策、學習計畫。
學習目標很明確，就是進入AI領域。這個目標不大，比較容易實現。「太大的目標就是找足夠的理由讓你以後放棄」。
學習方針可以概括為「興趣第一，實踐與學習相結合」。簡單來說，就是先培養興趣，再在學習中付諸實踐，這樣才能螺旋式提高。這種學習方式是有效的，讓人不容易放棄。
一旦有了學習方針，就可以制定學習計畫，也叫學習路線。
往下就不延伸了，如果你是0基礎轉行的話，還是建議你能參加學習而不是自學的。。
人工智慧這個專業可以自學嗎？
杜省 可以的，只要學會一些基礎知識就可以做到。需要數學基礎 高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。數學基礎知識蘊含著處理智慧型問題的基本思想與方法，也是理解複雜演算法的必備要素。抄今天的種種人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智慧，首先要掌握必備的數學基礎...
怎樣實現強人工智慧
侯侯 首先說下個人觀點 都幹點正事兒，幹點實事吧，別吹噓糟蹋ai概念了。你們人類這些注了水的化學生物連單核單執行緒250Mhz的主頻都達不到，憑啥要求我這矽基半導體用2進製去化妝自己是注水肉？裝的再像也是假的！何況目前ai方向 感覺就是在教猴子做算數，教狗做安檢 教的再好也不如個學前班兒童 別難為那...
人工智慧能否實現人類永生？
如果人的大腦所包含的他的意志，記憶，潛意識，情感等是乙個名為靈魂的量子態的話，那麼根據量子不可轉殖原理，是不可能同時存在兩個相同的你，那麼也就不會存在多出乙個你的倫理不適感，如果你真的是乙個量子態的話，完全在乙個機器上複製出來也會很難，因為或許要知道所謂你的各種本證值和完備集 但理論上或許是可以實現...