人工智能技术难学么***-人工智能技术难学吗

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学么视频的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能技术难学么***的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能和纯数学哪个难学？
2. 人工智能与软件工程哪个更容易学？
3. 人工智能专业容易挂科吗？
4. 人工智能的普及率？
5. 计算机人工智能语音研究生难学吗？

人工智能和纯数学哪个难学？

看你的兴趣所在了，人工智能是要学数学的，但不是完全的数学，且还要学其他各种学科纯数学，虽然内容没有人工智能丰富，但是难度要比人工智能大，所以最终还是看你的兴趣以及能力。

据在两方面都有接触的人表示，还是数学难学。计算机方面的难题其实总有方法解决，只是要追求高效率、高速度的算法以及受硬件的约束，而数学不同，一个命题可能几个世纪也解决不了。

国内著名程序员当中有不少是数学系出身的，象王江民，鲍岳桥（或者是简晶，记不清了）。数学是大多数人心中永远的死结

人工智能与软件工程哪个更容易学？

软件工程是比较早就有的专业，比较成熟，大多数院校都有完备的师资力量和实验设施，主要是软件工程管理的理论和软件编程的实践相结合。

人工智能是近几年火起来的新型热门专业，但普通的本科类院校这方面的师资力量和实验设施都还不够成熟，不少学校跟风凑热点申办的专业，人工智能肯定也离不开计算机编程，但是不像软件工程偏向工程管理。

人工智能专业容易挂科吗？

随着人工智能产业的兴起，数学的学科应用价值再一次得到凸显。人工智能作为未来发展的核心趋势之一，这个专业近些年的大热专业。

许多AI的研究基本上都是围绕着数学在进行。

那么，想要学好人工智能，数学必定是基础！否则很容易挂科哦！

如果考生将来想向人工智能领域发展，又喜欢理论研究，除计算机科学外，数学专业也同样是一个不错的切入点。

人工智能的普及率？

中国大陆的人工智能技术普及率已领先于全球平均水平。这主要得益于中国开放的市场环境、海量的数据***、丰富的应用场景、强有力的战略引领和政策支持等优势。此外，本土几家大型科技企业对人工智能技术的开发研究及应用也起到了如虎添翼的作用。

目前多数涉足人工智能领域的企业已经实现了改善运营效率、成本投入等成果，证实了人工智能独特的商业价值。

未来，随着科技企业不断将自身领先的人工智能技术对外开放，人工智能技术在大中华区的产业化落地将进一步加速。

计算机人工智能语音研究生难学吗？

现在计算机人工智能是热门行业，国内有很多这方面的初创公司，比较大的像科大讯飞。很多优秀的学生也都在选择这个专业，面对的压力还是有的，但目前国内还是比较缺这方面的人才，所以就业应该没什么问题。

人工智能技术对数学要求很高，高等数学，数理统计，概率论，凸优化，线性规划，动态规划，矩阵论，变分学，场论，博弈论，逻辑理论。。。只要看着很兴奋才[_a***_]，否则会很痛苦。

除数学外还有语音处理的一些理论，语言学。。。

都准备好了就可以选，虽然现在是热门专业，等你学完之后怎么样，实在是很难说，因为大平台容易把这些基础的内容都做了，实际应用中会比较简单，导致技术含量不高，自己又无法突破。

现在搞人工智能的基本上都是做深度学习，而深度学习领域用到的深度神经网络其实原理上非常简单，其实就是简单地线性方程组合，而想实现网络的非线性学习能力，就通过激活函数来实现，其实就是你每次的输入参数先经过一个非线性的激活函数运算，然后在输入到线性方程中，这个很难吗？

想要实现一个非常好的效果，那么你首先要做的是准备大量的数据和一台性能超强的计算机，然后从github上下载一份大佬们写好的源码，按照教程一步一步配置好，然后用自己的数据进行训练，修改修改参数，你会发现经过长时间的训练后，你得到的模型也能跑出一个非常好的效果，而这就是当代很多年轻的算法工程师的现状，俗称“炼丹师”，如果你发现你炼丹练得不好，这时候你需要沉下心，不是代码有问题，而是你的数据量有问题，再去多找点数据来，越多越好，在重复上面的步骤进行“炼丹”，你会发现你炼丹的效果会越来越好。请问，这很难吗？嗯，很难，因为在网上爬数据太难了！

学会了“炼丹”术，还怕炼不出来一炉好丹吗？现在的深度学习为什么能如此有效，大佬们尚且无法解释清楚，我们又何必深究其中的原因，人生苦短，我用python，学好炼丹术，走遍天下都不怕！

到此，以上就是小编对于人工智能技术难学么***的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术难学么***的5点解答对大家有用。

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