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人工智能技术难不难-人工智能技术难不难学
C0f3d30c8时间2024-05-08 21:16:06分类AI技术浏览93
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难不难的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术难不难的解答，让我们一起看看吧。
AI自学好学吗？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是一门极富挑战性的科学，目前从事这项工作的人员至少需要获得人工智能或者计算机方面的硕士，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它有不同的领域组成，如计算机编程、高级算法、机器学习和计算机视觉等等。
首先，自学AI相关知识还是具有较大难度的，原因涉及到三个方面，其一是AI技术涉及到的基础知识比较多，是典型的多学科交叉领域，需要学习者具有数学、控制学、哲学、经济学、语言学等方面的知识，整体知识量比较大。
其二是AI技术体系尚不成熟，依然有大量的研发课题等待突破，这就导致学习AI的过程往往需要有比较专业的指导，这样才能在遇到问题时有更好的解决思路，这也是为什么目前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主。
其三是AI技术的学习过程对于实验环境的要求比较高，学习AI相关技术一定离不开实验，而大部分AI实验需要有数据和算力的支撑，这对于很多自学者来说是比较大的门槛。目前不少高校会建立自己的数据中心，一个重要的目的就是为培养大数据和人工智能人才奠定基础，而数据中心的建设往往需要较大的投入，同时建设周期也相对比较长。
虽然自学AI技术具有较大的难度，但是对于一部分基础知识（数学）比较扎实的初学者来说，可以从机器学习开始入手，可以利用目前开放出来的数据集做一些相关实验，虽然学习过程可能会相对慢一些，但是也会有所收获。
目前对于初学者来说，可以重点关注一下人工智能平台（视觉、自然语言处理等）知识，在掌握了人工智能平台的相关知识之后，可以找一个实习岗位，从而深入人工智能领域。***用这种方式学习人工智能技术，不仅学习难度相对比较低，而且可操作性也比较强，对于就业也有一定的帮助。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
有数学基础 计算机基础的话自学入门还是比较容易的。
如果完全没基础，建议参加一些零基础的培训班。然后针对性的看下高等数学，线性代数，数理统计。学一门编程语言，python相对更适合一些。
自学AI我觉得还是有点难度的，我觉得还是报班比较好。真的要自学的话是一定要努力的给你点建议。
1、熟悉左侧工具栏的每个工具的[_a***_]
2、熟悉右侧菜单栏的功能及头部菜单栏的功能
3、掌握钢笔绘图，必须要熟练掌握
4、掌握各种效果的制作方法，例如：渐变、阴影、不透明蒙版、混合、网格5、熟悉对齐和路径查找器的各个功能
6、熟悉排版及刀模、纸张尺寸及排版限制、注意事项等
7、熟悉各印刷工艺的色彩、尺寸、制造限制及事项8、学习制作各类包装及印刷稿的制作流程及制作细节
9、临摹他人的作品，多看、多想、多理解、多欣赏他人作品
10、开始进入实战，找些东西自己来做；前提是要清楚自己做的东西有哪些要求。可无偿帮别人做点东西开始或者去接一些小的订单，可开淘宝等。不满意顶多退款给客户
11、做之前要先跟客户商量，要做成什么效果；如没有要求的话对新手来说是很苦恼的，会无从下手。
从理论上来说，任何学科都是可以自学的，只是难易和快慢的问题。那么，具体应该如何自学人工智能呢？
1. 什么是人工智能？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是一门极富挑战性的科学，目前从事这项工作的人员至少需要获得人工智能或者计算机方面的硕士，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它有不同的领域组成，如计算机编程、高级算法、机器学习和计算机视觉等等。
2. 自学人工智能的基础学科？
自学人工智能必须有有一定的数学、物理和生物基础，至少是一位高中学生，目标是达到能够从事机器学习研发工作的基本要求，那么需要先循环渐进地学习几门基础知识：
线性代数
离散数学
概率论与数理统计
编程自学难不难？
首先说结论：是。
自学编程最缺乏的一点是：沟通交流。
你几个苹果，我几个橘子，我们互相分享下，我们都有两种水果了。交流就是这样，让你开阔眼界，“原来可以这么干啊！”。
考虑一个问题，总是会有欠缺或遗漏，如果这个时候有个人互相沟通学习，将会得到更好的结果。
其次麻烦的是无法快速的解决问题：
就算是搭建一个开发环境，如果是一个新手，也会是比较麻烦的。如果这个时候有个人指点下，效率就能大大提高了。
遇到一个bug，如果一下网上没有清晰针对你的这个问题的答案，别人能清晰的告诉你，可能省你几天时间。
最后是一个人很难坚持学习
学习没有个榜样，没有互相监督促进，很难长久的学习。学习编程最重要的是持续不间断的学习。
最后要申明一点，如果真的要自学，靠个人毅力也能解决上面的困难。世上无难事只怕有心人！
一个非常好的问题。我是工作多年的Web应用架构师，来回答一下这个问题。欢迎关注我，了解更多IT专业知识。
题主没有详细说明具体准备学习哪种语言？准备开发哪种程序，erp信息管理系统，电商，还是AI IoT？以Web服务开发为例，将学习过程分为3个阶段分别解释一下：
1，首先要学习J***a基础，数据类型、基本语法、常用数据结构和类，网上***很多。
2，然后结合工作内容，学习常用框架，比如Web开发常用Spring Boot，注意框架学习时要挑选当前的Top3，已经过时的或者太新还看不清楚未来的，都不太适合新手学习。
3，随着学习进阶，逐步可以独当一面，在工作中积累项目经验、提高技术水平，现在技术发展迭代很快，终身学习。
可以尝试加入开源项目的开发，真实项目（不同于培训班），又有人指点，进步会很快。
如果有点基础就不难，首先最好有个想编写某个软件的目标，然后系统的学习一本入门级教程，在学习的过程中根据自己软件功能有目的的去解决问题，这样能达到事半功倍的效果。还要有足够的耐心和坚持，软件开发者之所以被称为“码农”足以说明是一件很累的事儿。
自学编程的难度也要取决于你要选择哪个作为你的主语言。
很多学校的计算机和软件工程专业都会选择C作为教授的第一门编程语言，写一个Hello World并不是多难的一件事情，但想要成为一名熟练的C/C++开发者需要付出的努力相比于其他一些主流的编程语言（例如J***a、Python等）来说是要付出更多努力的，当然这并不是说就要对C/C++望而却步，作为编译型语言其天然就具有非常高的运行效率，常被用来编写一些较底层的支持库如网络通信库等。
题主说道想成为优秀的程序员，程序员也是分方向的，比如工程方向和研究方向。工程方向来说，在TIOBE开发语言排行榜（）上，常年位于前列的J***a语言具有异常丰富的库（比如大名鼎鼎的Spring）来供你选择以解决各种问题，构建一个项目可能会变得像搭积木一样轻松（相对来说），而且J***a的入门难度确实很低，因此被很多人选择作为主要的编程语言。而研究方向，近两年大火的人工智能方向催生了一大批算法、研究岗位的诞生，同时也使得Python成为近两年上升趋势最猛的语言之一，Python由于其简单易上手的特性被人广泛称道，实现同样效果的十几行的J***a代码可能用Python几行就可以搞定。
以上只是非常简要的说了几个编程语言，甚至都算不上完整的介绍。无论是C/C++、J***a还是Python，都只是众多编程语言中的一种，每种语言都有其利弊、有其手长和手短的应用场景，在选择编程语言之前一定需要明确自己的兴趣所在，无论是选择哪种编程语言，通过工具书、视频、技术社区等方式都能够很快地入门一门语言，但要成为合格的程序员，一定是要不断通过项目来加强自己的动手能力和对语言的理解层次的。而要成为真正优秀的程序员，我认为计算机基础是比编程语言来得更重要的，比如计算机网络、数据结构、算法、操作系统等（虽然经过不断地实践会发现产与学还是有些脱轨的），如果实在纠结选择哪一门编程语言，倒不如先把功夫下到这些课程上面去。
加油。
到此，以上就是小编对于人工智能技术难不难的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术难不难的2点解答对大家有用。
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