前端后端开发会用到机器学习么,人工智能软件都涉及到哪些专业知识呢？
的，前端和后端开发都可能会用到机器学习。
对于前端开发来说，机器学习技术的应用可以帮助提升用户体验和效率。例如，一些AI助手可以根据用户的习惯和需求预测并自动完成某些任务，还有一些应用使用机器学习技术来自动识别和分类图片、语音等多媒体内容，提供更加智能化的交互方式。
此外，机器学习也在数据分析和处理方面发挥了巨大作用。在后端开发中，机器学习技术可以用于数据处理、预测模型和智能分析等方面，从而提高数据处理效率和准确性，为业务提供更有价值的信息。
但是，需要注意的是，对于前端开发来说，过度依赖机器学习技术可能会导致用户体验下降。因此，在使用机器学习技术时，需要考虑到用户的实际需求和体验，确保技术应用能够为最终用户带来真正的价值。同时，也需要避免过度复杂的技术结构和算法，以免影响程序性能和稳定性。
学软件开发对电脑有要求没？
Win、Mac、Linux是常用的三大操作系统，因为不同的岗位需求对不同的电脑性能要求也不一样。
比如像前端开发、后端开发、运维、算法、嵌入式等这些岗位的要求都还不太一样。
1.前端开发
不管是用“三件套”的原生技术栈时代，也就是所谓的html、css、javascript。
还是后来的“封装库”时代，也就是有了jQury和ajax的时代。
亦或是现在如今比较火的“组件式”开发时代，有angular、react、Vue这些组件化框架开发时代。
我们以最新的为例来说：首先，你一般会需要一个命令行终端，然后前端开发也需要一个比较大的IDE环境，现在我看好像用webstorm比较多，前端开发再厉害点的就还需要一个vscode或者是atom也就是文本编译器，最后就还需要一个浏览器。
所以前端开发常见也就使用这个四五个开发软件，所以说前端开发对于电脑性能没什么要求，因为它不怎么吃电脑性能没有什么特殊要求，正常配置就可以了。
当然唯一的要求可能就是屏幕分辨率和屏幕色准，不管怎么说都是跟图形化的东西打交道。
所以从这些角度上来讲，我是推荐还是用一台Mac来做前端开发比较好，因为它屏幕还是挺不错的。
关于显卡的话，显卡不是必须的，但是具备最好，因为前段也有可能会接触到一些UI设计方面的应用软件。
综上所说，前段其实不耗电脑性能：8G内存，一个固态SSD基本上就够了。
2.后端开发
以java后端开发为例，需要一个大的IDE，一般是eclipse或者是intellij IDEA（后者现在更多）、浏览器（Google）、而数据库可视化可能需要类似于Navicat这种软件、前后端调试接口需要Postman、编辑器vscode或者是atom、后端开发也需要命令行终端、远程连接服务器就需要一个SSH终端。
当时我在自己2016款中配MacBook pro上做过实验，把java开发的所需要的软件全部打开会耗费多少性能。
实验证明我自己的这台16款中配8G内存的MacBook pro是非常能胜任的，运行非常流畅。
后端开发的话我建议内存尽量8G及以上、系统盘是SSD（256G）基本够了、显卡就看自己的喜好就行，如果你要搞大数据、虚拟化、编程环境复杂一些的技术，需要虚拟机支持的话就需要你的电脑CPU、内存、硬盘都得要再上一个台阶了。
1.AI（人工智能）
如果你是做AI、机器学习、图形图像处理算法，除了在CPU、硬盘、内存（16G+）要求比较高之外还需要GPU的加持。
因为我们以前在实验室做图形图像处理和一些模式处理的算法的时候就会用到并行计算，这个时候就需要GPU的加速了。
4.运维
其实我觉得运维岗对客户端机要求是最低的，因为运维绝大部分时间都是在一个远程终端连接到一个远程服务器上去进行操作。
所以你本地客户机基本上一个SSH终端就能搞定一切，厉害些的可能就还需要一些文件对比工具和编译器等，很小的一些小工具就可以了。
5.嵌入式开发
如果你是做嵌入式开发或者跟硬件打交道的话，那尽量还是在Windows或则是Linux下做比较好，Mac不是一个好的选择，因为Mac上很多嵌入式开发的软件确实是没有。
所以说在大部分情况下我还是觉得一台中配的MacBook pro就可以搞定一切，最好是15寸的（效率相对而言高一些），具体哪一款的话，我自己用过：14、15、16、17、18款都用过，在我感觉16款的体验稍微的好一点点，但是差别也没那么大，因人而议。
人工智能软件都涉及到哪些专业知识呢？
数学
这取决于你想要在这个领域研究多深入。
人工智能是一门不可知的语言。
你的确需要知道关于数据和其他的一些技术。
这包括数学，代数和算法的演算等，但其中的很多知识前人已经写好了。
更深入地洞察人类思维过程。
有统计学的基础。
数学专业的人员更容易成为软件程序员。
在统计学方面拥有坚实的基础可以使你在人工智能或者机器学习领域有所造诣。
软件开发者不能只是简单地把一个Python库应用于一个问题上。
计算机科学，数学，统计学，人工智能，深度学习，循环神经网络(RNN)。
创建更高层次的抽象来将许多东西移植到机器上。
有 统计学，数据建模，大数据的专业知识, 并精通一种或多种编程语言方面对于尝试进入AI领域的开发人员来说是一个良好的开端.
我们发现需要以下技能: 良好的数学技能 并有数据科学的学术背景。
能跟上这个快速发展的领域(需要数据的领域诸如费用统计，会议数据搜集，博客数据整理等等)的发展。
轻松地操纵大数据集。
快速掌握机器学习工具集并将其集成到一个更大的项目中。
深入这个困难的领域并建立专长。
了解数学和数据类型(数字和类别)。
学习机器学习，算法，决策树和神经网络。
了解开源，Apache，谷歌，IBM，微软，R语言，Python等技术或者IT公司和它们的技术。
数据科学
有能力并乐意查看数据，了解数据，预测数据，对数据有共鸣，能够将数据图形化以达到一定的理解水平。
只要求掌握一定程度的数学运算技巧, 并且这个要求还在不断降低。
理解过度拟合的陷阱。
这不是拖放式的机器学习, 人类可以给电脑更多的数据。
将人类的洞察能力与编程输入结合起来。
问问你自己，你真正知道的有什么?数据能告诉自己什么?聪明的软件开发人员会在思维上加入对数据的感觉和预测来习得机器学习。
精通Python和Java。
了解TensorFlow，Café和Torch等主流人工智能库。
能够从HDFS(Hadoop Distributed File System, Hadoop分布式文件系统)数据库中提取正确的数据。
知道如何使用过滤器。
能够融合和关联不同的feed。
提高解析度。
了解神经网络。
精通数学。
使用库不要求开发者如同以前一样知道很多知识。
知道一些基础。
Coursera上可以获得理论基础。
开始为一家人工智能公司工作或在工作中自己做一些与人工智能相关的事情。
寻找用例。
我们只需让开发人员使用神经网络来构建一个应用程序以了解图像何时被完全正确呈现。
了解AI框架和Spark。
什么是数据科学家? 他们需要会计算机科学，分析部署，摄取，ETL(Extract-Transform-Load, 数据仓库技术)，还有很多琐碎的知识。
知道如何实现价值。
了解业务问题。
在学习中使用其他算法，观摩其他客户或业务问题来解决问题。
利用现有的算法。
关注可用数据, 思考如何训练系统，如何提供最佳结果，提升训练级别, 组织开展编程马拉松。
学习TensorFlow，Spark和R语言.
数据科学家需要从R语言，Scala和Python入手。
如果从事机器学习算法研究，请依靠语言学团队的成员来确定如何针对机器学习进行数据预处理。
使用开源社区工具。
专注于解决业务问题。
学习Scala，R语言和Python。
数据科学和机器学习正在使用R语言和Python进行迭代建模，但是它们不会缩放规模。
因此必须使用Scala来进行缩放实现真正的分布式计算。
弄懂业务问题。
理解认知系统。
知道可用的服务有哪些才不会学习一些你用不上的东西。
学习算法和大众数据科学。
学习如何使用Torch，Café，TensorFlow，回归，Python，R语言和JavaScript。
更深入地收集训练数据, 数据的质量很重要。
明白如何组织和准备数据。
IT行业中学习哪方面内容是比较吃香的呢?
现在吃香以后不一定吃香，还是要适当考虑自己适合的岗位吧。
几个最热门岗位。
人工智能
简单来说，人工智能、机器学习和深度学习都是属于一个领域的一个子集。
但是人工智能是机器学习的首要范畴，机器学习是深度学习的首要范畴。
大数据
大数据工程师有良好的数据思维，除了一般的编码、工程、架构、业务理解能力的考察外，大数据工程师还会考察一些数据思维。
所有对于大数据有一定的感觉和敏感度，对于需要收集哪些数据来进行支撑的能力比较看重，大数据开发，需要Python语言。
Java软件开发
主要就是用JAVA开发一系列的B/S系统，包括各种办公系统，各种网站，电力的监控系统，报表系统等等。
Python爬虫开发
简单来说，就是当我们浏览一个网页，手里有个神奇的工具，可以把网站上我们喜欢的、想要的内容获取下来，保存到我们指定的的地方，而这个工具就是爬虫。
全栈开发
无论是前端知识，还是后端架构都要了解。
甚至有些调皮的程序员这样理解全栈工程师：全栈工程师=战斗机=系统+网络+研发+dba+架构+安全=每个站长都是一个全栈工程师，每个站群的站长都是超级全栈工程师。 (随机推荐阅读本站500篇优秀文章点击前往：500篇优秀随机文章)
