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人工智能技术的难点-人工智能技术的难点是什么
C0f3d30c8时间2024-05-17 07:22:33分类AI技术浏览82
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的难点的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能技术的难点的解答，让我们一起看看吧。
- 当前科技创新面临的最大困难？
- AI自学好学吗？
- 人工智能的快速发展会给以后的社会和人类带来哪些机遇和挑战？
- 想从事人工智能领域的工作，选择智能科学与技术专业是最好的专业吗？
- 软件开发难一点还是人工智能难一点？
当前科技创新面临的最大困难？
一是科技投入不足，处于全面落后水平。R&D徘徊在0.5%上下，不稳定且呈下降趋势，基本处于全国低水平序列，而且差距较大，这种差距不仅表现在绝对量上还表现在相对量上。
二是科技***不足，创新基础薄弱。科技基础条件薄弱，已成为制约区域科技创新的一个关键因素。辖区无大专院校、少科研机构，产业结构单一，企业自主创新能力不足，高新技术、科技成果转化水平不高。省级以上重点实验室、工程技术中心为空白
之一是技术壁垒的不断加强。现代科技创新需要跨越多个学科领域，需要巨大的投入和复杂的协同合作，同时要能够解决复杂的技术难题。
这些要求使得科技创新的门槛不断提高，难度不断增加，尤其是在有些领域，如人工智能、生物技术等，需要克服的难题更是棘手，需要经过长时间的研究和试验才能获得成功。因此，要想取得技术创新领域的成功，需要投入更多的人力物力和科研***。
1. 最大困难是资金和人才的不足。
2. 科技创新需要大量的资金投入和高水平的人才支持，但是当前资金和人才的供给都存在不足的情况，这导致了科技创新的进程受到了限制。
3. 为了解决这个问题，需要加大对科技创新的投入，同时加强人才培养和引进，提高科技创新的整体水平，从而推动经济社会的发展。
AI自学好学吗？
AI是一门相对庞杂的学科，自学起来有一定的难度。
人工智能，也称为AI，是近些年比较火的一门学科。严格来说，人工智能是计算机科学的一个分支，但是目前人工智能已经不再局限于计算机科学领域，已成为囊括自然科学+社会科学的庞大学科。而研究人工智能的主要目的是希望机器能够代替或者部分代替需要人类智能才能完成的工作。
总的来讲，AI是一门十分具有挑战性的学科，主要的原因有以下几点：
1.AI包含的领域十分庞杂，比如机器学习、自然语言理解、知识处理系统、计算机视觉等等，这些学科都属于新兴学科，需要投入很多精力才能熟练掌握；
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。
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。
Adobeillustrator软件目前来说主要应用于印刷出版、海报书籍排版、专业[_a***_]、多媒体图像处理和互联网页面的制作等，也可以为线稿提供较高的精度和控制，适合生产任何小型设计到大型的复杂项目。2 作为全球最著名的矢量图形软件，Adobeillustrator以其强大的功能和体贴用户的界面，已经占据了全球矢量编辑软件中的大部分份额。目前该软件在就业方面有着很大的需求，而这款软件的作用通常用于：卡通造型的设计、商业插画的绘制、设计VI等。
自学需要一定的自控力约束力
相对找老师教课会比较不好控制自己 或者找个人监督好自己
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。
人工智能的快速发展会给以后的社会和人类带来哪些机遇和挑战？
人工智能革命归根结底是算力的革命。
为了能够让读者对人工智能有一个相对清晰的印象，我打算先聊一些人工智能是什么，然后再聊具体的机遇和挑战。
如上文所讲，人工智能革命归根结底是算力的革命。何为算力？就是做1+1=2的能力，就是简单地做加法的能力，更复杂的计算都会转化为加法的计算。人工智能就是基于这个最微观的能力建立起来的大厦，这次的革命就是以GPU和TPU的算力的兴起为代表。所有的研究问题都可以看做一种优化，就是给出一个模型，这个模型有一些参数没办法确定，然后通过计算对这些参数进行优化，最终让这个模型的预测结果最好地符合观测数据。所以，计算就是优化。
（图源： ）
人工智能的各种模型，算法和技术细节其实都没那么重要。现行的人工智能模型以神经网络为主，其实就是很简单的一些加和然后做一些非线性变换。神经网络虽然相对其他模型或许在表达上相对简洁，但是不是最根本的，哪怕就是线性模型，找到合适的参数可能都能够达到很好的效果，只不过参数量比较大而已。况且现在的人工智能趋势大有只用加和和乘法的趋势，非线性变换都没有那么必要了。这就是现在很火的transformer和Bert模型的核心——注意力机制。所以，最终的人工智能模型可能就是加法下的线性模型，只有加法没有任何其他的别的东西。
想从事人工智能领域的工作，选择智能科学与技术专业是最好的专业吗？
谢谢邀请！
作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，当前人工智能领域的人才培养还是以研究生教育为主，所以如果要想在人工智能领域走得更远，或者有更强的岗位竞争力，应该考虑读一下研究生。
目前只有一部分高校在本科阶段开设了人工智能专业和智能科学与技术专业，总体的人才培养规模并不大，而且相关专业的竞争也相对比较激烈。如果未来想从事人工智能领域的技术研发工作，在本科阶段还可以考虑三大专业，分别是计算机专业（含大数据）、数学专业（含统计学）和物理专业。
由于人工智能是典型的交叉学科，所以很多专业的毕业生都可以转向人工智能领域，但是由于人工智能领域的内容具有较大的学习难度，而且对于实验环境的要求比较苛刻，所以有能力培养人工智能人才的高校还是相对比较少的，这是制约当前人工智能行业发展的一个重要因素。
目前从技术体系结构上来看，当前有六大研究方向，其中计算机视觉、自然语言处理和机器学习（含深度学习）这三个方向的热度比较高，相关的就业岗位也比较多。从目前行业的落地应用情况来看，不少人工智能平台都是基于计算机视觉和自然语言处理展开的，所以目前相关领域的岗位需求还是比较多的。
虽然目前人工智能领域的热度比较高，但是从2019年的秋招情况来看，人工智能领域的算法岗位并不多，这或许与当前人工智能技术出现一定的落地难有关系，但是从人工智能领域的长期发展前景来看，未来人工智能领域的人才需求量还是非常值得期待的。
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！
想选择人工智能领域的工作，选择智能科学与技术专业，也不一定是最好的专业。为考生个体的兴趣爱好，能力和潜利不同，对考生个体来说，适合自己的选择才是最好的选择。
人工智能刚一诞生，就具有强大的生命力和比较广泛的应用领域，它也包含着不同的相当丰富的专业方向，而且这些不同的各具特色的方向，都具有强大的生命力和比较广阔的发展前景，因此，这些专业方向和学科领域都非常好。
人工智能包括的相关专业有；
计算机应用技术，
智能科学与技术，
控制科学与工程，
人工智能与信息处理，
生物信息处理方向，
本科就选智能科学与技术专业是可以的，记住多学点数学知识，或者本科学数学，研究生转人工智能，这样优势很大，只要有点编程基础，不管是保研还是考研，导师都非常喜欢数学系的学生
软件开发难一点还是人工智能难一点？
人工智能要比软件开发要求高很多。人工智能中的软件编程只是基本要求。还需要有一定的概率学数学相关专业比较深的知识。所以说目前能真正做好人工智能的人才薪资都比较高。
这个问题从两个方面分别讨论吧，我给你分解开来更合理的解释一下。
做开发不如做算法？人工智能高端吗？
一，做开发不如做算法？
我并不这么认为，本人一直都从事算法工程师岗位，同项目组算法工程师也有不少，其实我觉得现在算法和开发的界限越来越模糊了，做开发不可能一味的不做任何思考的写代码，做算法的也不是整天琢磨和研究算法，我谈一下我对算法的感受，就拿计算机视觉算法岗位来说，目前成熟的算法已经很多，能够真正从底层、从网络架构和模式上做出有意义改变的屈指可数，从2012年Alexnet出现到现在，日常用的比较频繁的也就ResNet、mask rcnn、faster rcnn、ssd、yolo系列等每年顶会和期刊论文不少，但是真正可用的、可复现的太少太少，尤其在公司里，是没有那么多功夫和财力养着一大批算法工程师正在琢磨怎么改进，大多数或者是。绝大多数都是用上述提到的成熟狂进去，然后根据具体的场结合一些其他算法比如机器学习、优化算法、场景知识提出一种解决方案，然后编程实现并验证，就比如计算机视觉，主要就是拿着成熟的框架结合tensorflow或pytorch之类的框架搭建出来平台，跑出结果，看看有没有过拟合？精度怎么样？召回率查准率如何？然后通过一些方法去解决，当然这些方法里几乎也都是现成的，所以我个人认为开发和算法并没有明显的界限，我觉得题主所说的开发可以视为开发中的前段，算法可以视为后端，从事算法日常大部分工作时间也在和代码打交道，所以我觉得没有谁不如谁，做开发把实力打牢固，肯定也会很受欢迎。
二，人工智能高端吗？
我的回答是肯定的，如果不高端国家也不会那么重视，也不会那么多大企业都趋之若鹜的布局AI，计算机视觉、自然语言、推荐、强[_a1***_]习这些有太多的应用场景，如果一旦精度、速度等方面达到要求的确可以做出很牛逼很高端的东西，比如之前看了一个新闻说现在计算机视觉在医学方面看x光已经达到了专家级别，另外在医学方面糖尿病视网膜疾病、青光眼、癌细胞识别也都有很多突破，但是，我觉得目前的人工智能还有很多问题存在，比如训练速度缓慢、受限于数据量、在时序方面还有很多问题，比如计算机视觉在语义方面还有很大障碍，深度学习的可解释性差，但是不可否认，人工智能这么广义的一个方向前景是很美好的，这期间有很多问题需要攻克。
这个问题其实需要从多个角度展开来回答。如果想成为顶尖高手都不容易，但如果说仅仅是想入个门自己玩一下，人工智能会简单一些，为什么这么说呢？从语言的角度来说Python提供了大量的人工智能方面的库供我们免费试用，我们不需要知道任何算法的原理，只需要调用一下接口就可以达到我们想要的目的，如果练习的项目再选择视觉方面的，比如机器学习入门练习的项目鸢尾花分类，我们还可以看到中间的结果输出，很容易获得成就感，而软件开发短时间内，如果靠自己比较难获得明显的一个开发成果，从成就感的培养上来说就差一些。再换一个角度，如果是想从事这两个方向上的工作，那还是软件开发会容易一些，从事软件开发所需要的基本条件就是毅力，坚持下去基本都能学会，过程可能会枯燥一些。如果要从事人工智能，基本条件要求的就多一些，比如高等数学，统计，线性代数方面都需要，如果不懂这些，就像上面说的，我们也仅仅是能够写出来一些人工智能的程序，而不懂其原理，而这些原理恰恰是面试的时候必考的，哪些算法适合什么场景，哪些参数该如何调优。所以，简单还是难，还是看你的目的是什么。希望解决了你的疑问。
软件开发范畴比较宽泛，是一种工具，已经比较系统化和普及，而人工智能是当下风口，已升级为国家战略，未来将对各行各业进行革命，需要有较好的数学和统计概率论基础，同时也需要有编程工具去实现它，相对来说，人工智能就难些。
到此，以上就是小编对于人工智能技术的难点的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术的难点的5点解答对大家有用。
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