一、全栈开发前景怎样？
全栈工程师掌握前端开发技术、移动APP开发、微信小程序开发、炫酷的网站开发、桌面应用开发等，期岗位发展方向也是清晰明了，从初级全栈工程师，经过经验的积累及自身的学习，一步步发展为高级全栈工程师，薪资稳定在20K到25K之间，最后成长为产品总监，薪资稳定在30K到50K。职业晋升线路一目了然，有好的发展和可观的薪资，你还在担心全栈工程师没有前途吗?
涉足领域广泛
因为全栈工程师会的技能多样，所以在多种领域都可以发光发热，包括金融、医疗、社交、汽车、生活服务、电商等常见领域，以及游戏、人工智能等新兴的热门领域，都有全栈工程师的一席之地，未来随着互联网公司的需求增多，全栈工程师一定会成为将来的一个发展趋势。
二、计算机网络工程有哪些？
计算机网络工程类包括计算机科学与技术，网络工程，电子商务等三大本科专业为依托，具体还分为：离散数学，数据结构，操作系统，数据库系统，计算机组成原理，微机与接口技术，计算机网络，高级程序与设计语言，计算机图形学，多媒体技术，通信原理，人工智能，编译技术，算法设计与分析，软件工程等专业课程
三、人工智能发展史：4张图看尽AI重大里程碑
人工智能发展史的重要里程碑可以概括为以下几点：
图灵测试与人工智能概念的提出：
1950年：阿兰·图灵提出图灵测试机，通过对话测试判断机器是否具有人类的智能，为人工智能的发展奠定了理论基础。
1956年：在达特茅斯会议上，“人工智能”一词首次被提出，标志着人工智能作为一门学科的正式诞生。
第一个发展高峰与低谷期：
人工智能经历了第一个发展高峰，出现了工业机器人、聊天机器人等创新成果。
由于计算能力的限制，20世纪70年代人工智能进入第一个低谷期。
机器学习时代的到来与再次低谷：
1980年：卡内基梅隆大学推出第一套专家系统XCON，标志着机器学习时代的到来。
专家系统的局限性导致人工智能在随后的一段时间内再次遭遇低谷。
“深蓝”计算机与国际象棋冠军的对决：
1997年：IBM的“深蓝”计算机战胜国际象棋世界冠军，成为人工智能发展的重要里程碑，展示了人工智能在复杂决策领域的潜力。
深度学习与图像识别技术的突破：
2006年：李飞飞教授开始构建大型图像数据集ImageNet，推动了图像识别技术的发展。同时，深度学习的概念被提出，深度神经网络和卷积神经网络开始崭露头角。
深度学习网络的快速发展与AutoML的出现：
2012年：AlexNet创新性地将深度神经网络设计成两部分，在两个GPU上训练，开启了深度学习网络快速发展的新篇章。
随后，ZFNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等深度学习网络相继问世，进一步推动了人工智能技术的发展。
2017年：Google推出AutoML，能自主设计深度神经网络，标志着人工智能的进一步发展，提高了模型设计的效率和准确性。
总结：人工智能的发展史充满了起伏与挑战，但正是这些挑战推动了技术的不断进步和创新。从图灵测试到深度学习，人工智能已经取得了显著的成就，并将继续在未来的发展中发挥重要作用。
