游戲編程算科技嗎，現在想轉去學習編程？
從事IT行業9年，我的回答是可以轉，但是有沒有前途需要看你的態度與能力了！想要入這行，最重要的有兩點，一是要明確要學習的方向，二是要有釘子精神，肯鉆肯學。
明確學習方向指的是選定一個領域，例如java開發、前端開發、大數據、AI、安卓、游戲開發甚至全棧工程師等等，至于選哪個，需要根據你的個人興趣以及身邊能利用的人脈資源而定了，另外如果你數學很好，那么學習AI是個不錯的選擇，很多AI工程師都是數學專業的。
釘子精神指的是要能在選定的領域里，鉆的夠深，現在不管是何種技術，入門都不是很難，難的是對底層技術的鉆研，對問題的解決思路。剛才說的是深度，另外還需要有廣度，正所謂見多識廣，架構師都不是指著某個技術框架活的，都需要具備各種技術與經驗的積累，才可以自信的設計出好的架構，一流的架構，否則就算出了架構圖，也沒有底氣。
以上，個人拙見，供參考，謝謝！
人工智能這個專業是干什么的？
人工智能一個現代生活里很常見的名詞，大多數人對其的印象停留于電影，覺得人工智能無所不能，甚至害怕人工智能有一天會統治世界。
說起來人工智能現在已經很常見了，從2011年siri誕生開始，人工智能其實就已經悄悄走進了大眾的領域。到后來的阿法狗，訊飛語音輸入法，小愛同學，微軟小冰，天貓精靈，這些東西在以前看起來都神奇得不可思議，一個音響居然可以開口對你說話，而且你問的它都答得八九不離十，像個真人一樣。
但我覺得人工智能沒有那么神奇，所有的神奇效果只是多個技術的組合而已，把它拆開后，就能發現其實一點也不困難，技術就是這樣，剛出來的時候令人驚嘆，用多了就覺得見怪不怪。
我們首先可以去了解組成一個人工智能需要哪些東西。人工智能常見的技術有機器學習，語音識別，語義識別，計算機視覺，自動駕駛，機器人等。比如常見的語音助理，就包含了語音識別與語義識別兩種技術。
這些技術聽起來很好懂的樣子，實際也不難。
語音識別就是識別一段語音的內容，每段語音都有其特定的頻率，通常情況下，特定語音的發音是相似的，就像我們用鋼琴和小提琴彈奏同樣一段音樂一樣，它們的音色不同，但他們的旋律是一樣的，所以可以聽出來多瑞咪發嗦，計算機在識別一段語音的時候，就是把語音的內容當做是一段音樂來分析，這一句話的旋律可以與哪幾個字匹配，那一句話可以與哪幾個字匹配。這樣匹配匹配著，文字就出來了，所以即使每個人的發音不同，但說話的發音是相似的，那就可以識別出來了，代表產品——訊飛語音輸入法，識別率已經高達98%，一百個字里錯一兩個字，完全不影響閱讀，我們甚至已經可以在各大會場，看到由訊飛聽見或者搜狗聽寫產出的字幕。
語義識別這個就比較難了，語音轉成文字了，那文字包含的意思是怎么出來呢。這個其實在搜索引擎上很常見，我們通常去搜索一段文字的時候，會把一段文字拆成一個個詞語，再通過搜索哪些內容與這些詞語相匹配，從而得到搜索引擎的結果。一段文字表達的意思也是一樣，比如今天天氣怎么樣，計算機就會拆成今天，天氣，怎么樣三個，再根據匹配到的內容，給以回答，通常這種都是程序設計好了的特定語句回答，工程師們會在數據庫提前設置好大多數場景用的到的語句，以便于根據對應的情況調用。同時，機器學習算法，會根據數據檢查大量的相同對話場景，并且篩選出想要的結果。這時候的回答通常能對應上，但有時候也會驢唇不對馬嘴。這時候就要依靠對結果的挑選，幫助機器學習理解出哪些回答更容易正確。
這么說，機器學習會像學習圍棋一樣，篩選出大量可行的下法，但如果你告訴了它哪種下法更準確，那么它就越來越清楚哪種下法贏的可能性高，從而挑選出準確度更高的結果。
計算機視覺和識別語音一樣，每張圖片都有自己特殊的內容排列方式，如果相同的物體，它在圖片上的內容排列方式是相似的，機器學習算法就是要找到這些相似之處，并且把它歸類，下一次碰到相同的數據，再把它識別到這一類里，如果你指正它識別的正確與否，它經過學習之后，會更加清楚哪些是正確的，哪些是錯誤的，識別的準確率也會大大提高。而當數據量與處理能力到達一定的量級的時候，電腦甚至不需要你去標記出哪些是正確的，哪些是錯誤，它就能自發的去尋找相同類型的圖片。并且再從其他的地方找出類似的圖，2012年，谷歌動用16000個處理器的機器學習網絡，就已經可以自發的找到貓的圖片。而現在，這項技術已經被應用到各個地方。手機里的人物相冊，拍照美圖軟件的人臉識別，火車站，支付寶的刷臉支付，都是其技術發展的重要標志。
自動駕駛自動駕駛嚴格意義上來說，不是一門技術，而是多項技術的合并場景。但由于這個技術的應用場景過于廣泛而且前景巨大，被歸為一類熱門技術，吸引了大量的人才去鉆研，去創造。自動駕駛技術，說小，可以用到家用掃地機上，說大，可以應用到飛機，輪船，火車，汽車上。它采用了哪些技術呢？雷達，紅外探測，計算機視覺，GPS定位，這些技術，平時我們理解它的時候，以為它只能查看，但經過人工智能算法的處理之后，它相當于給了汽車一雙眼睛和耳朵，讓汽車可以感知到世界并且給予對的判斷，比如雷達檢測到前方有車，而車右側馬路很空，汽車可以自行變道，比如紅外檢測到前方車輛溫度異常，于是減速遠離，避免出現前方車輛起火而相撞的事情，汽車識別到的場景越多，數據量越龐大，那么行駛的可靠性就會更高。汽車有了這些先進的自動傳感技術，再結合上機器學習的算法，自動駕駛的可能性會變得無比的高，如果未來的某一天，自動駕駛出事故的概率比人工駕駛的概率要低了，或許就可以通過法律的批準，然后真正的得到上市，到時候的汽車，可能就沒有駕駛員了。目前，已經有沒有駕駛員的自動駕駛汽車，在一些園區、學校、甚至機場進行測試運客，也有很多的學校，有無人快遞車進行投送，我相信，自動駕駛普及到生活的這一天離我們不遠了。
機器人機器人與自動駕駛一樣，也是多項技術的合并場景，而且根據各個場景，所使用的傳感器，處理方式，活動裝置各不相同，無人機就是機器人分類下的一種，雖然無人機目前大多數由人類自己遙控，但無人機上仍然搭載了很多優秀的智能技術，如自動識別前方物體來進行避障；自動識別水面從而避免落水。這使無人機從一個專業的技術，變成了大眾可以使用的普通技術，現在很多攝影師，使用無人機進行航拍攝影，就是因為這項技術的普及使得操作變得簡化、大眾化、平民化。不過機器人更廣泛的應用場景，應該在工業，農業這些需要龐大勞動力的地方，現在工廠的自動化流水線，經過稍加改造，就可以成為智能的機器人生產流水線，通過機器的識別的精細度與操作的精準度，能大大提高生產效率，提升產品質量，并且提供優化與解決的方法。
得益于計算機算力的進步與網絡的發展，機器學習，神經網絡，區塊鏈，AR/VR，大數據，物聯網，云計算，這些技術的發展前途得到了突飛猛進，以至于人工智能成為了未來世界里絕不可忽視的問題。它帶來的影響力是深遠的，它拋開了人類傳統里由自主制定規則的程式化運作，擁抱了數據與機器學習的智能化運作，很多人類下意識的動作，相似的人類思維的方式，相同問題的解決方法，人工智能都可以得出一個當時最優解，比起依靠認知與經驗的人類來說，只要機器的算法足夠的好，出錯率足夠的低，那未來生活將會變無比神奇而美好，這也是我相信人工智能會改變世界的運行規則的原因。
編程語言難學嗎？
對于具備一定計算機基礎知識的人來說，學習編程并不會遇到太大的困難，但是對于計算機知識比較薄弱的人來說，直接學習計算機編程還是存在一定困難的。
程序設計簡單的說就是讓計算機按照預設的模式執行各種任務，在學習編程之前首先要對計算機體系結構、操作系統等內容有一個系統的了解，要學習網絡編程還需要具備一定的計算機網絡知識，否則在理解一些概念的過程中會遇到一定的困難。
程序設計的難點有三個方面，分別是概念的建立、功能的實現、編程思維的建立。
學習編程首先要理解程序設計的概念，以Java語言為例，要掌握類、對象、屬性、方法、封裝、繼承、多態等概念，要知道程序的基本組成方式。Java語言學習的重點在于掌握“抽象”，掌握了“抽象”也就完成了Java語言第一階段的學習。
學習編程的第二個階段就是功能的實現。功能實現階段需要通過大量的實驗來完成不同的操作，比如操作數據庫、網絡、IO文件、消息隊列等內容，這個階段是鍛煉編碼能力的重要階段，也是學習解決各種具體編程問題的階段。
學習編程的第三個階段是建立編程思維。編程思維的建立需要一個過程，這個過程的關鍵點就在于編程經驗上。所謂的編程思維就是能夠根據不同的場景提供針對性的編程方案，這往往也是主力程序員的基本要求。
隨著大數據、物聯網、人工智能等技術的不斷發展，編程語言將成為人類與智能體交流的重要工具和方式，所以對于現代職場人來說，掌握一門編程語言還是很有必要的。編程語言有很多種，目前流行的編程語言包括Java、C、Python、PHP等都是不錯的選擇，這些語言學起來都不是特別困難。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續在頭條寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯網方面的問題，也可以咨詢我，謝謝！
以上就是關于游戲編程算科技嗎和現在想轉去學習編程的相關問題解答，希望對你有所幫助。