互聯(lián)網(wǎng)到底是怎么來的？因特網(wǎng)始于1969年的美國。是美軍在ARPA（阿帕網(wǎng)，美國國防部研究計(jì)劃署）如何制定的協(xié)定下，必須主要用于軍事連接，后將美國西南部的加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校、斯坦福大學(xué)研究學(xué)院、

互聯(lián)網(wǎng)到底是怎么來的？

因特網(wǎng)始于1969年的美國。是美軍在ARPA（阿帕網(wǎng)，美國國防部研究計(jì)劃署）如何制定的協(xié)定下，必須主要用于軍事連接，后將美國西南部的加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校、斯坦福大學(xué)研究學(xué)院、UCSB（加利福尼亞大學(xué)）和猶他州大學(xué)的四臺(tái)通常的計(jì)算機(jī)連接起來。這個(gè)協(xié)定由馬薩諸塞州劍橋的BBN科技進(jìn)行先執(zhí)行，BBN統(tǒng)合了IMP（接口信息處理機(jī)），那是一種訂制的霍尼韋爾小型機(jī)（HoneywellDDP-516Minicomputer）。在在BBN對軟件設(shè)計(jì)，路由，流量控制及網(wǎng)絡(luò)控制的設(shè)計(jì)和最終形成后，它們被先分配到各個(gè)站點(diǎn)臨時(shí)接入到ARPANET的網(wǎng)關(guān)。BBN在1969年8月30號(hào)到年底間陸續(xù)能制造了4臺(tái)IMP，并就開始聯(lián)機(jī)。

兩個(gè)加快internet發(fā)展的廣域網(wǎng)是NSF網(wǎng)，它曾經(jīng)在是由美國國家科學(xué)基金會(huì)資助建設(shè)的，目的是連接到全美的5個(gè)超級(jí)計(jì)算機(jī)中心，供100多所美國大學(xué)互相訪問它們的資源。NSF網(wǎng)也區(qū)分TCP/IP協(xié)議，且與internet聯(lián)成一體。

ARPA網(wǎng)和NSF網(wǎng)曾經(jīng)在是為科研服務(wù)的，其主要目的為用戶提供給網(wǎng)絡(luò)共享規(guī)模很大主機(jī)的足夠地資源。緊接著連接到主機(jī)數(shù)量的增加，越來越多的人把internet作為通信和交流的工具。一些公司還陸陸續(xù)續(xù)在internet上積極開展了商業(yè)活動(dòng)。不斷internet的完全商業(yè)化，其在通信、信息檢索、客戶服務(wù)等方面的巨大潛力被挖掘點(diǎn)出來，使internet有了質(zhì)的飛躍，并到了最后走向全球。

大三了，學(xué)校要求選專業(yè)方向，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)控制與嵌入式系統(tǒng)，人工智能，這三個(gè)方向選哪個(gè)較好？

這是一個(gè)太好的問題，又是很多計(jì)算機(jī)專業(yè)大學(xué)生也很不在乎的問題，另外一名IT從業(yè)者，同樣的都是一名計(jì)算機(jī)專業(yè)的教育工作者，我來回答再看看。

簡單，從專業(yè)方向來看，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、嵌入式和人工智能這三個(gè)方向是比較好的選擇，各自的發(fā)展空間也都也很大，學(xué)生在選擇具體看方向的時(shí)候，要考慮到到自身的知識(shí)結(jié)構(gòu)、能力特點(diǎn)和興趣愛好，同時(shí)還不需要考慮到相同方向的行業(yè)現(xiàn)狀，和學(xué)校自身的教育資源分配情況。

從技術(shù)的發(fā)展趨勢來看，人工智能方向是當(dāng)前的熱點(diǎn)，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G和新基建計(jì)劃的推動(dòng)下，人工智能領(lǐng)域會(huì)慢慢的能量出大量的發(fā)展機(jī)會(huì)，而且當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的人才缺口也總體都很大，因此你選人工智能方向會(huì)有一個(gè)也很好的發(fā)展前景。不過，四十多年來人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)大都以研究生教育為主，但是人工智能本身的知識(shí)體系相當(dāng)龐大無比，所以我本科生你選擇人工智能方向我還是具備當(dāng)然挑戰(zhàn)性的。

當(dāng)前要想你選人工智能方向，是需要決定好三件事，其一是自身的學(xué)習(xí)能力是否能夠躲避大得多的學(xué)習(xí)壓力，其二是高校是否可以提供一個(gè)好點(diǎn)的學(xué)習(xí)環(huán)境，學(xué)習(xí)人工智能對于教育資源的要求還是都很高的，原因之二是還有沒有再讀研的計(jì)劃，不讀研和讀研在怎么學(xué)習(xí)內(nèi)容是那就必然一定會(huì)區(qū)別的。

人工智能本身是一個(gè)太是是的交叉學(xué)科領(lǐng)域，牽涉到到哲學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、控制學(xué)、語言學(xué)等內(nèi)容，所以學(xué)人工智能要為自己線織一個(gè)龐然的技術(shù)網(wǎng)絡(luò)，整體的知識(shí)量還是非常大的。除開知識(shí)量大之外，人工智能本身的難度也相對于也很高，但當(dāng)前人工智能的諸多研究尚所處的初期，這也加大了學(xué)的難度。

按照歷史經(jīng)驗(yàn)來看，如果自身的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)比較比較功底，同樣的具高較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，當(dāng)前這個(gè)可以重點(diǎn)決定下人工智能方向，這又是順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的選擇。只不過，因此人工智能的諸多研究方向這對研究什么場景的要求比較比較高，比如說通常需要數(shù)據(jù)中心的支撐等等，所以我要結(jié)合自身學(xué)校的教育資源情況，來慎重對待考慮到。

當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的人才需求依舊比較偏向于主流應(yīng)用型人才和創(chuàng)新型人才，因此如果不是你選人工智能方向，見意讀再看看研究生。當(dāng)然，要是沒有讀研的想法，在怎么學(xué)習(xí)內(nèi)容上應(yīng)該更比較擅長于行業(yè)應(yīng)用方向，應(yīng)該重點(diǎn)去學(xué)習(xí)一下如何能按照人工智能平臺(tái)來結(jié)束行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新。

當(dāng)前一部分規(guī)模很大科技（互聯(lián)網(wǎng)公司）早再推出了自己的人工智能平臺(tái)，這些人工智能平臺(tái)有的是基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)體系百煉的，有的是基于自然語言處理技術(shù)體系打造的，實(shí)現(xiàn)這些人工智能平臺(tái)也可以完成大量的行業(yè)落地后應(yīng)用形式，但是目前在行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)，早就有了大量的案例是可以可以參考。

后來，人工智能雖說是當(dāng)前的熱點(diǎn)，但人工智能領(lǐng)域的就業(yè)崗位對此從業(yè)者的要求應(yīng)該也很高的，但是崗位需求也在不斷變化，從近兩年內(nèi)人工智能方向研究生的就業(yè)情況來看，當(dāng)前開發(fā)崗位的招聘數(shù)量我還是也很大的，而算法崗位的招聘數(shù)量要相對于少一些，事實(shí)上也要引起注意。

我普通機(jī)電設(shè)備互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，主要注意的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會(huì)相繼寫一些麻煩問下互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，比較感興趣朋友這個(gè)可以查哈我，完全相信一定會(huì)會(huì)有了。

如果不是有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，也可以是考研方面的問題，都是可以在評(píng)論區(qū)私信給我，或則私信給我我！