数学不好，想学软件开发可以吗？

数学不好，也是可以学软件开发的。

学软件开发，总给人一种很难、很抽象的感觉，好像需要用到复杂的数学知识。其实不然。学软件开发具备初高中的数学基础就够了。大部分软件开发工作者，在日常工作中也不需要用到多复杂的数学知识。

但是，不可否认，一些高端的软件开发工作，比如自动控制、人工智能，必须要非常好的数学基础，但这毕竟是少数精英从事的工作。

现在有很多少儿编程培训机构，就是针对3-12岁的小朋友开设的，帮助他们发散思维增进思考，通过学习，小朋友还会编出简单的游戏程序。

你看，这么小年龄的孩子都能通过学习开发程序，作为有一定数学基础的你又为何不能？所以，数学成绩的好坏并不影响你学习软件开发技术（当然数学成绩好的，那学起来上手快，杠精跳过哦），重要的是逻辑能力和分析能力要好，这个对于学习编程来说是很重要的，但也是可以通过后期学习来积累的。

说完了数学，我们再来看看学编程需要多少英语基础呢？计算机程序代码很多人都见过，里面貌似有很多英文单词。因此，有些人断定，学编程要有很好的英语基础。没错，在计算机程序中有很多指令都是由英语单词构成的，这些英语单词在高中甚至大学英语中都不会学到。因此，不管你是初中还是大学毕业开始学编程，都需要重新认识这些新单词。

单词数量并不多，大概400个左右，没必要全部记在脑袋里，对它有印象即可。而且，在写程序时，只要你输入一个单词的前几个字母，电脑就会自动提示后面的。所以，就算只有初中英语基础，学编程也没什么压力。

其次，学英语最难的是语法，而学软件开发并不需要懂英语语法，只需要认识几个新的英语单词而已。

想学好软件开发，其实只要找对了方法，跟对了老师，学软件开发还是很容易的。但最重要的还是要有兴趣，有些人天生不喜欢动脑筋，那是不适合学的。学软件开发需要理论与实践相结合，学到的理论知识要立即在计算机上实践出来，得到结果，那才有趣味、有成就感，才能提高学习积极性，不会厌学。

所以，我们常说，IT行业是一个对各类人群都很友善的行业，英语不精通，数学成绩差，计算机没基础，这些对于学习IT技术，都不会是问题！从事IT工作的人都知道，这个行业“英雄不问出处”，只要你有一技之长，互联网就有给你展示的舞台。

现代意义上对神经网络（特指人工神经网络）的研究一般认为从1943年美国芝加哥大学的生理学家WS McCulloch和WA Pitts提出M-P神经元模型开始，到今年正好六十年。在这六十年中，神经网络的发展走过了一段曲折的道路。1965年M Minsky和S Papert在《感知机》一书中指出感知机的缺陷并表示出对这方面研究的悲观态度，使得神经网络的研究从兴起期进入了停滞期，这是神经网络发展史上的第一个转折。到了20世纪80年代初，JJ Hopfield的工作和D Rumelhart等人的PDP报告显示出神经网络的巨大潜力，使得该领域的研究从停滞期进入了繁荣期，这是神经网络发展史上的第二个转折。

到了20世纪90年代中后期，随着研究者们对神经网络的局限有了更清楚的认识，以及支持向量机等似乎更有前途的方法的出现，“神经网络”这个词不再象前些年那么“火爆”了。很多人认为神经网络的研究又开始陷入了低潮，并认为支持向量机将取代神经网络。有趣的是，著名学者C-J Lin于2003年1月在德国马克斯·普朗克研究所所做的报告中说，支持向量机虽然是一个非常热门的话题，但目前最主流的分类工具仍然是决策树和神经网络。由著名的支持向量机研究者说出这番话，显然有一种特殊的意味。

事实上，目前神经网络的境遇与1965年之后真正的低潮期相比有明显的不同。在1965年之后的很长一段时期里，美国和前苏联没有资助任何一项神经网络的研究课题，而今天世界各国对神经网络的研究仍然有大量的经费支持；1965年之后90%以上的神经网络研究者改变了研究方向，而今天无论是国际还是国内都有一支相对稳定的研究队伍。实际上，神经网络在1965年之后陷入低潮是因为当时该领域的研究在一定意义上遭到了否定，而今天的相对平静是因为该领域已经走向成熟，很多技术开始走进生产和生活，从而造成了原有研究空间的缩小。

在科学研究中通常有这么一个现象，当某个领域的论文大量涌现的时候，往往正是该领域很不成熟、研究空间很大的时候，而且由于这时候人们对该领域研究的局限缺乏清楚的认识，其热情往往具有很大的盲目性。从这个意义上说，过去若干年里各领域研究者一拥而上、各种专业刊物满眼“神经网络”的风光，其实是一种畸形繁荣的景象，而对神经网络的研究现在才进入了一个比较理智、正常的发展期。在这段时期中，通过对以往研究中存在的问题和局限进行反思，并适当借鉴相关领域的研究进展，将可望开拓新的研究空间，为该领域的进一步发展奠定基础。

计算机应用人工智能开发一些具有人类某些智能的应用系统，用计算机来模拟人的思维判断、推理等智能活动，使计算机具有自学习适应和逻辑推理的功能，如计算机推理、智能学习系统、专家系统、机器人等，帮助人们学习和完成某些推理工作

“人工智能技术应用”，这个词我们多少会了解一点，但是像这种比较高大上的词，我们总是比较模糊，没有准确的概念，总感觉就是那么一回事，那接下来就给大家简单说明一下。

人工智能技术应用是属于普通高等学校本科专业，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科融合的交叉学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能技术应用专业致力于培养具备良好的信息科学、数理统计基础、计算机系统知识及扎实的编程基础，以及大数据基础知识与技能，掌握人工智能核心原理和人工智能思维，能够熟练运用数据思维、人工智能模型、工具、语音识别、图像处理等技术解决实际问题的高素质应用型人才。

人工智能技术应用专业核心课程：计算思维、计算机网络与分布式处理、数据结构与算法、数据库原理与应用、 *** 作系统及应用、大数据技术原理与应用、机器学习基础、云计算架构与实践、神经网络与深度学习。毕业生毕业后可在政府部门或企事业单位从事智能系统集成、智能软件设计与开发、智能应用系统的管理与运维工作。

Web 和 Internet开发；科学计算和统计；人工智能；桌面界面开发；软件开发；后端开发；网络接口：能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

Python标准库的主要功能有：

1、文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能

2、文件处理，包含文件 *** 作、创建临时文件、文件压缩与归档、 *** 作配置文件等功能

3、 *** 作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、写日记(logging)等功能

4、网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能

5、网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架

6、W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理

7、其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等

随着互联网的不断发展，各种计算机智能系统技术也得到了很好的发展。那么有多少人了解人工智能呢？关于人工智能技术中的图像识别有哪些要点呢？大家对于人工智能需要了解什么？对于当下热门的AI+图像识别技术来说，神经网络图像识别技术和非线性降维图像识别技术是两种最常用的图像识别技术。下面电脑培训为大家详细分析以下两种常见的AI图像识别技术。

一、神经网络图像识别技术

想要了解AI图像的识别技术，最重要的就是需要了解神经网络图像识别技术，其实神经网络图像识别技术就是人工神经网络图像识别技术，它主要是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程中反映人脑某些特性的计算结构，在解释的过程中主要使用模拟，但是在实际使用过程中，IT培训发现神经网络系统本身是没有完全模拟人类的神经网络的，主要是通过对人类的神经网络抽象、简化和模拟实现相关计算结构效率进行提升的。

对于神经网络图像识别技术来说，图像识别主要可以通过神经网络学习算法的应用来实现。在使用神经网络的图像识别中，我们首先需要预处理相关图像。并且昌平镇北大青鸟认为该预处理主要包括将真彩色图像转换为灰色，度数图、灰度图像的旋转和放大，灰度图像的标准化等。

二、非线性降维的图像识别技术

除了神经网络的图像识别技术之外，非线性降维的图像识别技术也是当前AI时代更常用的图像识别技术。对于传统应用计算机实现的图像识别技术，它是一种相对高维的识别技术。这种高维特性使得计算机在图像识别过程中经常承受很多不必要的负担。这种负担自然会影响图像识别的速度和质量，非线性降维图像识别技术是一种能够更好地实现图像识别和降维的技术形式。

在学习软件开发的过程中，很多人对IT行业的了解非常少，不知道IT行业具体能够做什么？其实在生活中的很多技术都是需要在计算机技术的基础上进行实施的，在参加

昌平镇电脑培训的同时了解更多相关的行业知识，这样对以后的发展有很大的帮助。

人工智能

就业方向：科学研究，工程开发。计算机方向。软件工程。应用数学。电气自动化。通信。机械制造

人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。