學游戲特效要不要會編程，人工智能可以學什么專業？
人工智能可以說是一門高尖端學科，屬于社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、信息論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網絡、模式識別、智能搜索等。應用領域包括機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統等。具體的人工智能的相關領域知識以及咨訊可以關注AI中國進行了解。
在本科，其實人工智能并沒有一個獨立的專業設置，也沒有深度的機器學習、深度學習的專業，畢竟相關的知識是屬于比較高階的知識層次。但就目前的人工智能的火熱程度，不少的大學也專門開設了有關的專業。以下給出淺顯的分析，畢竟選擇專業這種大事，一定要考慮清楚（嗯，沒錯，小編在甩鍋）。
1.學霸型小朋友：如果你沉溺于學業，醉心于學術研究，你可以選擇“應用數學”啥的，做人工智能一定是要有過硬的數學基礎的哈，這是基礎學科。
主要學習數學和應用數學的基礎理論、基本方法，受到數學模型、計算機和數學軟件方面的基本訓練。比如微分方程、線性代數、數理統計、信息論等，這些都是人工智能和機器學習的基礎。當然，僅僅學習數學還不夠，相關的機器學習的知識也需要涉及，計算機的內容，當然也必不可少，它們都屬于是基礎的理論知識。本科可以選擇一方面，研究生在加強這部分知識的同時，可以選擇另一方面加強，從多方入手。求學之路漫漫。
2.如果你還在猶豫，不知道將來的方向具體是選擇哪一方面，可以先選擇計算機方面的專業，這方面的選擇就比較廣泛了，比如，計算機科學、軟件工程。
計算機專業涵蓋軟件工程專業，主要培養具有良好的科學素養，系統地、較好地掌握計算機科學與技術包括計算機硬件、軟件與應用的基本理論、基本知識和基本技能與方法，能在科研部門、教育單位、企業、事業、技術和行政管理部門等單位從事計算機教學、科學研究和應用的計算機科學與技術學科的高級科學技術人才。該專業學生主要學習計算機科學與技術方面的基本理論和基本知識，接受從事研究與應用計算機的基本訓練，具有研究和開發計算機系統的基本能力。
3.智能科學與技術專業是智能科學系在2003年提出成立的，智能科學系的前身是北京大學信息科學中心，由北京大學數學系、計算機系、電子學系等10個系（所）于1985年成立，主要從事機器感知、智能機器人、智能信息處理和機器學習等交叉學科的研究和教學。智能科學與技術是面向前沿高新技術的基礎性本科專業，覆蓋面很廣。專業涉及機器人技術，以新一代網絡計算為基礎的智能系統，微機電系統（MEMS），與國民經濟、工業生產及日常生活密切相關的各類智能技術與系統，新一代的人－機系統技術等。
當然，這里我們還是要強調，本科所學的東西比較基礎，如果處于職業的考慮，更多的確實應該進一步深造，讀研。修過“智能科學與技術”這個專業的人表示，其實學的東西基本上是介于Computer Science和Electrical Engineering專業之間的，所以，真正的技能鉆研，需要較好的基礎和進一步深入發展。
南方都市報和烏鎮智庫于去年聯合推出了 2017 中國高校 AI TOP 60。該排行榜主要是基于高校 AI 的學術實力、影響力、跟 AI 相關度高的學科、學校綜合實力這四方面綜合而來。
其中，AI 學術實力包括學校人工智能領域發表論文數量、單論文質量、論文被引用數三個指標；AI 影響力包括人工智能領域杰出校友數，維基百科人工智能方向被引用數兩個指標。
了解了相關的學校之后，我們再來看看相關的專業有哪些選擇。
漫漫之路，引導者也是一個重要的角色，以下是動脈網整理的高校學者的研究領域及具體情況。
涉足AI有“風險”，選擇專業需謹慎！人工智能的發展日新月異，它也注定不是單一的學科，交叉式的知識注定涉及多個領域，因此，除了上述的專業知識，一定的軟技能也是必須要加強的。更多的知識積淀、行業資訊，可以關注AI中國，我們一起探討～
學習影視制作都需要學什么？
感謝邀請。
走心的給你回答一下：
在影視后期這一行，我做了很久了，所以給你一些小小的建議：
第一：千萬不要變成宅男式的技術控。
很多人會認為，影視后期制作，就是玩軟件的，天天蹲在辦公室里剪片子，合鏡頭，做特效等等。這個觀點比較片面。首先，這行離不開技術是真的，但是絕對不是只是技術。影視后期制作需要到戶外感受生活的百態，需要從社會中提取豐富的閱歷和認識等等，設計師是不能夠離開生活的，沒有生活的設計不是商業設計。所以，一個好的影視后期制作人員一定是在思想上有著很深刻思維的人，只有這樣他們剪輯的影片才會更加的深刻和發人思考，對吧。
第二：千萬不要覺得PR是最簡單的軟件。
有很多小伙伴們都會覺得PR是最簡單的軟件，于是就把精力放在AE,NUKE等特效軟件上，這個看你得主要工作是什么內容，如果你的工作內容是剪輯師，那么你日常打交道最多的就是PR，但如果你是特效師，那么主要學的是特效軟件了。
在PR的學習中，軟件技術確實是最簡單的，但是學習PR主要學的并不是軟件，學的是技巧和剪輯思路，這一點初學者很多都會迷茫，希望你要認識到這一點。
第三：千萬不要只是從網上零零碎碎的學技術。
如果想學影視后期，一定要系統的學習，也就是從軟件的各種基礎功能，基礎使用方法等一步一步學習，千萬不要只是覺得網上的某一個特效很炫酷就只學這些內容，基礎的東西很枯燥就不學習。這樣是不對的。
一步步的系統學習，可以讓你的知識更加的扎實，會舉一反三的制作東西，會憑借自己的思考去創造新的東西。而只按網上的一些零散華麗教程去學習，你很可能會變成只會那一個特效，而不會自己去思考制作，因為你沒有一個完整的思想平臺去探索。
這些都是我在給學生教學過程中，總結的幾點，還有很多，篇幅有限不再贅述，有時間可以到我的主頁看一下。
如果幫到你了，給個贊，關注我吧。
成本貌似除了工資就是電腦？
不知道為什么還有人問這樣的問題，給你講個小故事希望能夠幫到你，看清問題的本質。
20世紀初，汽車企業剛起步階段，能夠生產汽車的廠家鳳毛麟角，美國汽車巨頭福特公司便是其中之一，生意非常火爆。
在緊張生產過程中，生產車間的一臺電機出了毛病，由于是流水線生產模式，且無備用電機，導致整條流水線停產。
于是公司請來了大批專業維修人員搶修，很遺憾，經過多輪搶修也沒有發現電機的故障點。
主管領導坐不住了，這么多訂單延期交貨，光是違約金就不是小數目。在沒有任何頭緒下有人建議請物理學家、電機專家的斯坦門茨來瞧瞧。領導抱著死馬當做活馬醫的態度請來了斯坦門茨。
斯坦門茨來了之后，讓人打開電機外殼，爬上電機仔細觀察了一下內部的線圈，來來回回觀察了好幾天，然后拿起粉筆在線圈上畫了一道說，這個電機多纏了16圈，去掉這16圈應該可以恢復正常。隨后有人按照斯坦門茨的意思去掉16圈，故障消失，電機開始正常運行了。
主管領導看后很高興，問他：“你需要多少酬金？”，斯坦門茨：“10000美元”。當時領導就不高興了，說“員工的一個月的工資才不過5美元，你畫一道線就要10000美元”，斯坦門茨說：“一條線，1美元，知道在哪畫，9999美元”。主管心悅誠服，領導照單全付。
其中的道理不說你也應該明白，希望能夠幫到你。
以上就是關于學游戲特效要不要會編程和人工智能可以學什么專業的相關問題解答，希望對你有所幫助。