人工智能技术很难吗-人工智能技术难不难

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术很难吗的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人工智能技术很难吗的解答，让我们一起看看吧。

1. 感觉人工智能前景比较好，学起来难吗？

感觉人工智能前景比较好，学起来难吗？

首先，你要清楚你大学的时候是否是计算机，电子信息等相关专业的。如果你是计算机或者电子信息等相关专业的，那么说明你有一定的编程基础。就我个人建议：

1.做编程小项目。要想掌握好人工智能知识，做编程项目是必不可少的，一个项目里面涉及到众多知识，个人需要擅长的编程语言，比如c语言，c加加，java等语言是在本科适合就会学习到的，这些编程思想如果你在本科时候就有基础，那么你再去发掘人工智能。

2.学习人工智能核心语言python。网上有很多人工智能的网课和辅导书。可以先系统学习一下python编程语言，然后再去学习人工智能相关的编程思想，因为你有了一些基础语言的编程思路，所以学习其他编程语言就比较轻松。

3.学习人工智能比较基础的东西。人工智能比较基础的知识就是机器学习算法，可以先去掌握机器学习算法在python语言的实现。当你把机器学习算法可以在实现起来了，那么就可以提高自己想学习人工智能的热情了。

4.最好就是找准人工智能的确切方向。因为人工智能是一个很广泛的东西。你需要找准一个小的方向去学习，比如什么人脸识别，指纹识别，手写数字识别这些。利用现在比较流行的深度学习算法去实现这些人工智能场景的实现，学习这些算法是如何在在计算机平台上如何实现， 搭建网络。实现基本的深度学习。

5.入门了人工智能的基本知识，就可以去公司找一些实习工作关于人工智能的。因为自己学习还是有很多缺点的，需要到公司去磨练一下，这样才能掌握这个时代的核心技术。

如果在本科适合不具备一些基础的编程能力的，可以先自己在网上先学一下编程基础。然后再去学习人工智能。

那么，现在是大数据人，人工智能时代，学成归来以后高薪不是问题，而且人工智能人才紧缺。祝早日学成归来，钱途无线。

欢迎大家有任何问题和我交流，一名在读研究生。

本人对人工智能有些粗浅研究，谈下个人拙见。

人工智能是我们希望机器达到的智能化目标，即希望机器Think like people, Act like people.而对于目前阶段，实现智能的方式是通过观测历史数据，找到数据中隐含的结构关系，从而来预测新数据，实际上目前都属于数据智能，把难以精确解决的问题转换为概率问题，得到近似解。

既然人工智能是基于数据的智能，那么如果要真正学懂，数学知识和计算机知识都必不可少。

1、必备的数学知识

（1）线性代数（矩阵、向量、特征值、奇异值分解）

（2）概率论（概率分布模型、极大似然、贝叶斯）

（3）信息论（熵、散度）

（4）高等数学（导数、梯度）

2、必备的计算机知识

（1）数据结构

不要看人工智能当前非常火热，其实在它的发展过程中也是几起几落，在1956年的达特茅斯会议正式提出人工智能之后，它经历了一个短暂的繁荣，然后受现实的限制，在70年代又陷入低谷，到了80年代随着新的神经网络模型的提出，它又激发了人们的热情，但是好景不长，就又陷入低谷，直到21世纪随着卷积神经网络、递归神经网络、以及其它各种深度学习模型的出现，特别是基于GPU的硬件支持，使得基于大数据的深度学习变为现实，特别是在谷歌阿尔法狗战胜世界围棋冠军之后，更是将人工智能推向了顶峰。然而人工智能，不管是基于神经网络的深度学习，还是基于演绎推理的专家系统，都有其缺陷，[_a***_]会不会再次陷入低谷也并不是不可能。

知道了它的简要历史和现状，如果你还是坚定信心想学，那么我告诉你，想要真正理解人工智能，还是有很大难度的。它需要的基础知识比较多，除了离散数学、微积分、线性代数、概率论等数学知识，还需要涉及计算机科学、心理学、控制学、认知学、神经科学等诸多领域，而在具体应用中，比如计算机视觉需要用到图像处理的知识，自然语言处理要用到语音相关的知识，还有根据领域进行的各种机器学习算法除了懂人工智能的知识，还需要各个相关领域的专业知识。

总的来说，人工智能专业难度还是比较大的，主要是因为涉及到多领域的数学，可以这么说，大部分的机器学习算法最终都是化作一个数学优化问题。

下面是我进入这行看的一些书，也就是勉强入门，能做一般的开发，还不包括编程和数学方面的书。

到此，以上就是小编对于人工智能技术很难吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术很难吗的1点解答对大家有用。

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