一目了然AI和PS的区别

本文通过图形化展示的方式,详细对比了Adobe Illustrator (AI) 和 Photoshop (PS) 这两款设计软件的主要区别,包括它们的应用场景、用户群体、矢量与像素图像的处理能力等方面。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一直以来没怎么使用过AI,只知道AI是矢量设计工具,昨天看了一篇文章还挺有意思,分享过来。

以下为转载正文。

经常会有一些新手问做APP UI或是网页设计到底用Photoshop还是AI(Adobe illustrator)好?AI和PS的区别有那些?想知道实质有那些不同,请看今天为大家整理的AI vs PS信息图,看了后你会知道答案的。

这里写图片描述

本信息图是来自设计师M.A. Kather制作,通过图形化展示,让你更了解Photoshop和illustrator的区别,当然只是针对主要常用的功能,更多深入的功能没有做对比,下面一起来看看他们到底有什么差别吧。


出生时间

首先,让我们看看这2个巨头软件的诞生时间:

illustrator: 1987年

Photoshop: 1990年

这里写图片描述


第一版本的启动界面

双方都是粗糙的单色像素图像设计

这里写图片描述


最多用在那个方面?

illustrator: 矢量图形设计

Photoshop:像素图像设计

这里写图片描述


什么用户使用最多?

illustrator: 设计师

Photoshop: 艺术家

这里写图片描述


放大

illustrator: 放大后,图像依然清晰

Photoshop: 放大后,图像会被模糊

注:也就是说,用AI绘制的图形是可以放大而不失真,而PS就不可以,因为PS绘制的图形都是以像素点来画,除非直接使用矢量工具来绘制。

这里写图片描述


画板

illustrator: 可同时新建多个画布工作

Photoshop: 只能新建一个画布

这里写图片描述


剪贴蒙版

illustrator: 在对象上面

Photoshop: 在对象下面

这里写图片描述


选择工具

illustrator: 选择的是对象

Photoshop: 选择的是区域

这里写图片描述


图层

illustrator: 一个图层可以包含多个对象

Photoshop: 一个图层只能包含一个对象

这里写图片描述


Ctrl + Z (撤销)

illustrator: 可以多次连续的撤销

Photoshop: 只能撤销一次,要按Ctrl+Shfi+Z才能继续撤销操作

注:其实PS是特意这样设计撤销的,如果你想像AI一样,可以直接修改快捷键即可。

这里写图片描述


工作区域

illustrrator: 可以在画布以外的区域继续绘制

Photoshop: 只能在画面以内的区域绘制,超出会被隐藏

这里写图片描述


保存时间

illustrator: 保存快

Photoshop: 保存缓慢

这里写图片描述


总结

这是比较清晰的对比,重点是:

  • AI适合用来绘制矢量图,比如手机APP、网页设计的布局排版、按钮、图标等矢量元素。 PS适合用来做平面广告、插画或后期处理等。
  • 各有侧重,各有所长,不知道大家看了后,会选择那个设计软件呢?欢迎在下方留言处写出你喜欢用的设计工具吧,当然最好注明用途,比如网页设计、插画等。
<think>好的,我现在需要回答用户关于人工智能专业、计算机专业电子信息专业之间的区别的问题。用户之前已经询问过计算机专业是否需要学习单片机,我给出了详细的回答,现在用户希望了解这三个专业的区别。 首先,我需要明确这三个专业各自的定义核心内容。人工智能专业相对较新,侧重于机器学习、深度学习、数据科学等。计算机专业更传统,覆盖计算机科学的基础,比如算法、操作系统、网络等。电子信息专业可能更偏向硬件通信技术,比如电路设计、信号处理等。 接下来,我需要考虑用户可能的背景需求。用户可能是高中生在选择专业,或者大学生考虑转专业,或者想了解不同领域的职业发展方向。因此,回答需要结构清晰,对比这三个专业的核心课程、研究方向、就业领域以及所需技能,帮助用户做出明智的选择。 我需要确保回答符合之前的系统级指令:使用中文,行内数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,结构清晰,分层次分析。同时要遵循用户可见层的指导,帮助用户逐步理解问题。 可能会遇到的问题是,如何准确区分这三个专业,尤其是在课程设置职业方向上可能有重叠的部分。例如,计算机专业人工智能专业都可能涉及编程算法,但深度侧重点不同。电子信息与计算机可能在硬件软件的结合点上有交叉,但电子信息更偏向物理层面的电子技术通信系统。 我需要收集每个专业的典型课程、研究方向、技能要求就业方向,并整理成对比表格,这样用户一目了然。同时,可能需要举一些例子来说明不同专业的应用场景,比如人工智能在图像识别中的应用,计算机在软件开发中的角色,电子信息在通信设备中的设计。 还要注意避免使用过于专业的术语,保持解释的通俗易懂。例如,解释机器学习时,可以说“让计算机从数据中学习并做出预测”,而不是直接使用术语而不解释。 另外,用户之前的问题涉及单片机,可能在电子信息或计算机硬件部分有所关联,需要适当提及,但重点放在三个专业的整体对比上。 最后,总结部分需要给出选择建议,考虑兴趣、职业规划学科交叉趋势,帮助用户根据自己的情况做出决策。</think>### 人工智能专业 vs 计算机专业 vs 电子信息专业对比解析 #### 一、学科定位与核心目标 | 专业名称 | 学科定位 | 核心目标 | |----------------|-----------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **人工智能** | 计算机科学的**垂直领域分支** | 实现智能系统的感知、推理、决策能力(如:$f(x)=w^T x + b$ 的泛化能力提升) | | **计算机** | 信息技术的**基础学科** | 构建高效可靠的计算机系统(如:$O(n \log n)$ 算法优化) | | **电子信息** | 电子技术与信息处理的**交叉** | 实现信息采集、传输与处理(如:$y(t) = h(t) * x(t)$ 的信号调制) | #### 二、课程体系对比 **1. 人工智能专业** $$ \text{核心课} = \left\{ \begin{array}{l} \text{机器学习(SVM/CNN/RNN)} \\ \text{模式识别(贝叶斯决策/聚类)} \\ \text{认知科学(神经网络可解释性)} \\ \text{大数据处理(Spark/Hadoop)} \end{array} \right. $$ **2. 计算机专业** $$ \text{基础架构} = \left[ \text{数据结构} \oplus \text{操作系统} \oplus \text{计算机网络} \right] \otimes \text{编译原理} $$ **3. 电子信息专业** $$ \text{硬件链路} = \int_{电路设计}^{通信协议} \left( \text{模电/数电} + \text{电磁场理论} + \text{DSP技术} \right) dt $$ #### 三、典型研究方向差异 | 专业 | 硬件层 | 系统层 | 算法层 | 应用层 | |------------|------------------------|----------------------|----------------------------|----------------------------| | 人工智能 | AI芯片设计(如TPU) | 分布式训练框架 | GAN生成对抗网络 | 自动驾驶决策系统 | | 计算机 | 处理器架构(如RISC-V) | 操作系统内核开发 | 图算法优化 | 云计算平台搭建 | | 电子信息 | 射频电路设计 | 5G通信协议栈 | 信号滤波算法 | 卫星导航接收机开发 | #### 四、技能树构成 ```plaintext 人工智能专业技能树: Python > PyTorch > 特征工程 → 模型压缩 → 部署到边缘设备 计算机专业技能树: C++/Java > 系统编程 → 数据库优化 → 分布式架构设计 电子信息专业技能树: Verilog/VHDL > PCB设计 → 频谱分析 → 通信系统仿真 ``` #### 五、就业领域分布 - **人工智能**:算法工程师(年薪中位数:$35-60w$)、AI产品经理、机器人工程师 典型企业:商汤科技、OpenAI、自动驾驶公司 - **计算机**:软件工程师(全栈/后端)、系统架构师、网络安全专家 主要去向:互联网大厂(BAT)、金融科技、游戏开发 - **电子信息**:芯片设计工程师、通信协议开发、物联网硬件工程师 重点行业:华为/中兴、航天院所、半导体制造 #### 六、选择决策矩阵 $$ \text{决策权重} = 0.4 \times \text{兴趣} + 0.3 \times \text{数学能力} + 0.2 \times \text{职业愿景} + 0.1 \times \text{行业趋势} $$ **匹配建议**: 1. 偏爱数学建模 → 选人工智能(需掌握:$ \nabla_\theta J(\theta) $ 优化) 2. 热衷系统构建 → 选计算机(需理解:$ \text{进程} \leftrightarrow \text{线程} $ 调度) 3. 喜欢硬件创造 → 选电子信息(需实践:$ \text{PCB布线} \cap \text{EMC设计} $) #### 七、学科融合趋势 - **AI+计算机**:边缘计算中的模型轻量化(如:$ \text{MobileNet} $) - **AI+电子信息**:智能传感器(如:$ \text{毫米波雷达} \otimes \text{目标检测} $) - **计算机+电子**:RISC-V开源芯片生态建设 **未来发展启示**: 三大专业正加速形成「硬件定制化→系统智能化→算法专用化」的协同创新链,建议在掌握本专业核心能力的基础上,拓展跨领域知识(如:电子信息学生补充机器学习基础)。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值