現(xiàn)在短視頻很火，我是零基礎(chǔ)，想找個培訓(xùn)機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí)短視頻制作，能學(xué)到東西嗎？花一萬多塊錢值嗎？

學(xué)習(xí)過程大約是這樣::網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),跟班或研究別人作品.最后到實(shí)體班上學(xué)一下.

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),從攝錄編理論學(xué)起,時間大約7天,這個過程絕對不能少,因?yàn)槔碚撌羌糨嫼椭谱鞯幕A(chǔ) !

然后就是軟件學(xué)習(xí),這個通常最快是半個月入門,一個月熟練,實(shí)際情況可能更長一些.

然后是跟班,1-3個月,也就是實(shí)習(xí),同時有問題可以及時解決.

最后是再學(xué)習(xí),這一次可以報高級班學(xué)習(xí).最后是工作.

至于花費(fèi),在某寶上買視頻也就幾百元,然后進(jìn)入跟班階段,這在個階段里,明白事的交幾百元或1000元給師傅,他才會教你干貨.,最后是提高班,

單獨(dú)的剪輯沒啥意思,錄像和剪輯放在一起做收入才高.短視頻現(xiàn)在還是風(fēng)口，在這個時候選擇進(jìn)入這個行業(yè)是明智的選擇。當(dāng)你還是一個小白的時候，需要有師傅把你領(lǐng)進(jìn)門，如果在公司從實(shí)習(xí)生一步步做起來，至少需要2年的時間，才可能達(dá)到合格的短視頻制作人員。時間成本太大了，而且在公司因?yàn)槟闶裁炊疾欢苫顣浅＠?，同事也不可能掏心掏肺的帶?/p>

新媒體運(yùn)營到底是什么?適不適合0基礎(chǔ)的人學(xué)習(xí)?有什么培訓(xùn)機(jī)構(gòu)可以推薦的嗎?...

新媒體運(yùn)營就是一個前沿的網(wǎng)絡(luò)營銷方式。技術(shù)含量不是很高，零基礎(chǔ)可以學(xué)。it培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也有很多選擇。盡量去前沿的it人才聚集的城市去找。機(jī)器學(xué)習(xí)到底適合哪些人群？這個問題困擾著很多人，尤其是還在校園里上課的學(xué)生主要針對的是大三大四即將要畢業(yè)的畢業(yè)生，和研究生以后要面臨的方向。 機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。 什么樣的人適合機(jī)器學(xué)習(xí)？ 1、首先是有極大的興趣 2、是個人的基礎(chǔ)比較好：一是編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法都很好，二是高數(shù)基礎(chǔ)，比如概率論、線性代數(shù)、微積分、幾何、優(yōu)化理論等等 3、周圍有土壤，有小環(huán)境，不管是業(yè)余的，還是工作團(tuán)隊，還是網(wǎng)絡(luò)小組 滿足這樣的條件，基本上可以去學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)，另外還要有堅強(qiáng)的毅力，良好的自制力。這一點(diǎn)其實(shí)很重要，前面都是知識可以去彌補(bǔ)，但是沒有毅力沒有自制力，很容易半途而費(fèi)。 什么樣的人不適合機(jī)器學(xué)習(xí)？ 不適合的條件不太好寫，從我身邊的人總結(jié)來看，說幾點(diǎn)，大家不要介懷 1、目標(biāo)不堅定，容易漂移,不能腳踏實(shí)地 2、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)很差 3、不知道學(xué)以致用，單純?yōu)閷W(xué)而學(xué) 學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能這些東西其實(shí)真的很不容易，很多時候，不是說你看完了某幾本書或者看完了論文集就學(xué)會了，只能說你看過了這些書，知識掌握沒掌握還不定。有人說看見那么多的數(shù)學(xué)公式頭就暈了，說這話的同學(xué)最好就別學(xué)了。因?yàn)楸旧頂?shù)學(xué)這東西不是說你查查工具書就可以的，有很多定理原理性的東西，不鉆進(jìn)去看是不行的，從來沒有那個人說手邊放一本數(shù)學(xué)書就可以學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)了，所以大家不妨列個書單目，從基礎(chǔ)入手，一步步夯實(shí)基礎(chǔ)，每天投入4-5個小時，持之以恒，一定可以有所收獲。前幾天看過一個帖子，一個高中肄業(yè)生富士康員工用了2-3個月時間學(xué)習(xí)編程，也找到了很不錯的編程工作。 學(xué)習(xí)能力是智能行為的一個非常重要的特征，但至今對學(xué)習(xí)的機(jī)理尚不清楚。人們曾對機(jī)器學(xué)習(xí)給出各種定義。h.a.simon認(rèn)為，學(xué)習(xí)是系統(tǒng)所作的適應(yīng)性變化，使得系統(tǒng)在下一次完成同樣或類似的任務(wù)時更為有效。r.s.michalski認(rèn)為，學(xué)習(xí)是構(gòu)造或修改對于所經(jīng)歷事物的表示。從事專家系統(tǒng)研制的人們則認(rèn)為學(xué)習(xí)是知識的獲取。這些觀點(diǎn)各有側(cè)重，第一種觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)的外部行為效果，第二種則強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)的內(nèi)部過程，而第三種主要是從知識工程的實(shí)用性角度出發(fā)的。 機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一個不具有學(xué)習(xí)能力的智能系統(tǒng)難以稱得上是一個真正的智能系統(tǒng)，但是以往的智能系統(tǒng)都普遍缺少學(xué)習(xí)的能力。例如，它們遇到錯誤時不能自我校正；不會通過經(jīng)驗(yàn)改善自身的性能；不會自動獲取和發(fā)現(xiàn)所需要的知識。它們的推理僅限于演繹而缺少歸納，因此至多只能夠證明已存在事實(shí)、定理，而不能發(fā)現(xiàn)新的定理、定律和規(guī)則等。隨著人工智能的深入發(fā)展，這些局限性表現(xiàn)得愈加突出。正是在這種情形下，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為人工智能研究的核心之一。它的應(yīng)用已遍及人工智能的各個分支，如專家系統(tǒng)、自動推理、自然語言理解、模式識別、計算機(jī)視覺、智能機(jī)器人等領(lǐng)域。其中尤其典型的是專家系統(tǒng)中的知識獲取瓶頸問題，人們一直在努力試圖采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法加以克服。