人工智能技术有多好学-人工智能技术有多好学啊

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有多好学的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术有多好学的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能和纯数学哪个难学？
2. 人工智能专业容易挂科吗？
3. 人工智能技术应用专科难学吗？
4. 人工智能是不是特别难啊，真的能学吗？

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。

人工智能技术应用专科难学吗？

人工智能当然不好学，因为非常高科技，但是如果学出来以后不但好就业而且还会有非常好的发展前景。

人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能伦理到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。

虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。

人工智能是不是特别难啊，真的能学吗？

从事人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

top域名认为人工智能门槛比较高，需要积累，如果你有这方面的天赋，可以去尝试。

近年来，在算法、算力与数据三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。

相关预测数据显示，2018-2022年人工智能行业复合年增长率达到达31%，至2035年，人工智能将推动中国劳动生产率提高27%，经济总增加值预计提升7.1万亿美元。

然而人工智能行业在发展的过程中也并非一帆风顺，统计资料显示，自2012年国内人工智能创业热潮兴起后，新创企业以48%的年复合增长率高速增长，2016年达到顶峰，此后AI创业企业数量断崖式下跌，2020年1-4月，AI新创企业仅为2019年的12.5%。

数据来源：亿欧智库

人工智能行业历经多年快速发展，逐步进入一个瓶颈期。一个很重要的[_a***_]因素就是AI落地难。

恰巧做过计算机视觉方向的开发，也在公司负责过经典机器学习相关的一些项目。

一般情况，我都会先抛出问题的答案，再做详细的解答。但这个问题。。。。。

诚然，人工智能方向并不是特别难，当然也可以学。但，这个“学”，我并不清楚提主所说的，是要达到什么样的程度，衡量的量化标准是什么。

我把深度学习从业者的大致几个层次和对应的知识技能要求分别列在这里，提主可以根据自己的期望和对应的门槛来决定，自己是否要选择深入学习，是否适合自己。

1.简单理解机器学习原理，以工程开发和落地为主。

这类技术人员往往是由技术转型，或有其他学科理论知识限制，大多从事算法的工程落地和产品化。更多的是直接用第三方成熟或开源的半成品模型，来解决自己公司产品的落地问题。

比如：高数，统计，通信编码等，理论欠缺。他们会由算法部门提供基本模型，或直接调用百度，腾讯，face++等厂商提供的开放平台api，或半成熟方案定制产品。

到此，以上就是小编对于人工智能技术有多好学的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术有多好学的4点解答对大家有用。

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