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人工智能技术好学吗女生-人工智能技术好学吗女生多吗
C0f3d30c8时间2024-08-11 21:20:04分类AI技术浏览11
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好学吗女生的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能技术好学吗女生的解答，让我们一起看看吧。
人工智能考研考专硕还是学硕容易？
人工智能考研考专硕，建议专硕，因为人工智能专业比较适合就业，比较注重于操作，研究目前发展一般。学硕和专硕两者的显著区别就是：学硕搞研究，为博士作准备；专硕搞应用，为就业作准备。
而在当前的研究生培养过程中，学硕和专硕在培养方案上几乎没有区别，毕业后都可以找工作，如果想要读博，专硕也可以通过考试申请。最近这几年不断扩大专硕招生规模目的，就是为了让学硕和专硕回归设计初心，学硕搞研究，专硕搞应用。通过缩减学硕名额，提高学硕入门门槛，让真正擅长并且热爱科研的人能够有更多机会读博，专心搞科研。而对于读硕士的目的单纯且直接想提升学历的同学，专硕足以，而且更有助于就业。
学硕是学术硕士的简称，初试的考试科目是政治、英语一、数学一、专业课，培养方向重研究，主要做的基础理论的研究，招生的方向涵盖了所有的专业方向，是可以硕博连读的，对于励志读博，做科研，做高校老师、去研究所工作的同学来说，最好是选择学硕。专硕，初试科目是政治、通常是英语二、数学二、专业课，难度比学硕稍小，专硕重应用，一般不能硕博连读，如果不考虑读博，只是想研究生毕业之后找一份满意的工作，那么在国内的大多数高校里，学硕和专硕的培养方式基本上都是一样的，选专硕就够用了。
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。
人工智能，这个专业可以学吗？要学多久啊？
人工智能是一个比较典型的交叉学科，而且具有较高的难度，所以人工智能的人才培养一直以研究生教育为主，目前一部分教育***比较丰富的高校在本科阶段也陆续开设了人工智能专业，这也是为了顺应产业发展的人才需求。
读研是进入人工智能领域比较现实的选择，原因在于人工智能的技术体系尚不完善，通过自学的方式进入人工智能的研发领域还是具有较大难度的，在没有人指导的情况下，也很难有一个系统的学习过程。如果***考研，应该在本科阶段根据自己的学习能力选择一个目标学校，同时按照考试要求积极准备，这个准备的过程也会逐渐丰富一些专业基础知识。由于目前人工智能方向是考研的热门之一，所以应该尽早准备。
如果想通过自学的方式进入人工智能领域，一个比较可行的路线是从大数据技术开始学起，然后再转入人工智能领域。一方面原因是大数据技术是人工智能的重要基础，二者之间关系密切，另一个原因是大数据技术体系已经趋于成熟，学习路线比较清晰，更适合自学。
至于要学多久，本科4年+研究生3年，哈哈。
希望对你有所帮助。
我作为一个工作多年的程序员，我的观点是不建议直接学。
从提问可以分析出提问者[_a***_]是刚入门软件开发行业，专业的选择问题。
我的建议是先学一门后台的语言。比如python，java。然后再转人工智能。原理如下：
1、先来说说人工智能它是一个非常大的学科，涉及到的知识面也是非常的广阔。比如高等数学，算法，大数据分析，后台语言（目前比较火的就是Python）等。学习的曲线很曲折。
2、难度相对其它编程语言来说比较大，可能会打击我们的学习的积极性。甚至可能导致厌学，那就得不偿失了。
3、建议先学后台语言，比如python。先把基础打好，后面直接为进军人工智能做好铺垫。学习起来也比较得心应手了。
4、高等数学中的概率、极限这些也是常用的。
一步步的来。希望我的回答能帮助到你。
主要是看你的学习能力以及对理工科的兴趣，这块很重要，个人建议可以先学一门编程语言入门，然后有个大概的编程思路在学这个，人工智能对数学和算法要求特别高，如果想学，可以先了解一下这方面的书籍。
长期两三年的样子！！！首先学：编程语言J***a、Python任选，如果将来走大数据方向学J***a，如果走人工智能方向学Python，其次复习大学数学：高数、线性代数、概率论与数理统计、离散数学（如果不深入研究数据结构、算法可以先不学），最后如果研究人工智能方向的同学需要学习Python的企业框架、Python计算机编程语言领域+数学领域结合成的互联网领域的人工智能（在数学领域中的人工智能也叫数据科学，如果过程相近只是领域不同，需要解决的问题领域不同），其次如果将来研究大数据方向，这时就需要研究Hadoop生态圈的企业常用技术了（基础+企业框架），例如：Hadoop、HBase、Hive、Spark、Storm等等数据分析、数据挖掘，而最终大数据和人工智能两个大的方向都能走向或者实现当今互联网的人工智能
建议你先去了解下强人工智能和弱人工智能的区别，从研究方向及方法上看，这两个几乎是两码事。
先简单说下强的，其实人们对人工智能的研究是从强人工智能领域开始的，说白了就是直接想把人的意识模拟出来。历史的车轮倒回到1900年，世纪之交的数学家大会在巴黎如期召开，德高望重的老数学家大卫•希尔伯特（D***id Hilbert）庄严地向全世界数学家们宣布了23个未解决的难题。这23道难题道道经典，而其中的第二问题和第十问题则与人工智能密切相关，并最终促成了计算机的发明。希尔伯特的第二问题来源于一个大胆的想法——运用公理化的方法统一整个数学，并运用严格的数学推理证明数学自身的正确性。这个野心被后人称为希尔伯特纲领，虽然他自己没能证明，但却把这个任务交给了后来的年轻人，这就是希尔伯特第二问题：证明数学系统中应同时具备一致性（数学真理不存在矛盾）和完备性（任意真理都可以被描述为数学定理）。如果说希大爷的这个***设成立，那么有可能靠逻辑编程就逐步走向强人工啦，哈哈。但可惜，这条路被哥德尔同学否定了，哥德尔不完备性定理证明任何足够强大的数学公理系统都存在着瑕疵：一致性和完备性不能同时具备。沿着这条路，图灵提出了图灵测试，冯诺伊曼搞出了计算机。但强人工na难以突破，只能退而求其次的在狭义范围内搞点应用，于是专家系统诞生。随着计算机运算能力的指数增长，机器学习的方法开始得到重视，其中涌现论方法尤为突出。个人认为，涌现的方法和脑神经科学相结合将是走向强人工智能的有效路线。感兴趣的话可以看下美国圣塔菲研究所，中国集智俱乐部。建议可以从neglog和mathematica学习入手。
再说弱人工，这其实就是用各种算法实现某些应用，让你觉得挺“智能”，并不是真的追求人工智能。最典型的莫过于机器翻译，一个贝叶斯算法胜过无数语言学家的形式系统。如果对这块感兴趣那就python，j***a，贝叶斯网络，神经网络，增强学习。。。
至于学多久，这个都无止境。。。
人工智能专业的硕士研究生考博容易吗？
会很难。应该在所有专业里考博难度排在前三了。因为几乎这个专业的都是保博的。
但是我们应该知道孝博的难度远低于考研。研究生只要有信心有准备一般都能过的。只是考博后什么时候能完成博士学位就很说了。
首先第一点，很少有人去考博士的，大部分都是直接保博、直博或硕博连读。
2017年是人工智能的元年。现在是一个风口过渡期，也就是说，2017年之前搞人工神经网络的人，大部分都是偏理论多一点，未曾真正地应用在工程上。当时大家都不太看好人工神经网络的发展，人数也比较少。正是他们的坚持，让这个行业度过了最艰难的寒冬，现在是他们的春天，是他们应得的回报，因为是他们推动了社会的发展。
随着吴恩达等一帮人持续多年的研究，成功的将卷积神经网络应用于图像处理，将深度神经网络、深度学习算法应用于AlphaGo围棋比赛，人工神经网络步入第三个发展阶段。因此出现了人才断层，也就是说当前能够将人工智能算法应用于工程的人数是很少的，也是工薪动辄百万的原因。
但社会的本质就是***配置，现在正有大批的从业者进军这个行业。
因此人工智能算法工程化是当前最重要的发展方向。相反，在理论研究上，则步入了发展的瓶颈时期。也就是说能研究的方向已经基本上到了研究的极限，很难再提出根本性的创新。图像识别的准确率已经达到了90%多，除非有体制上的创新，很难再有突破了。
学习人工智和学历有关系吗？学成需要多久？
学习人工智能需要多长时间，对应不同的基础和学习能力是不一样的，一般来说达到入门的程度比较容易。学习人工智能和学历及学习专业有一定关系，但不是绝对的。
人工智能被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是计算机科学的一个分支，它的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
一、学习人工智能需要具备的知识和能力
全面学习人工智能的知识比较多，涉及的面比较广，需要有高等数学、计算机及机器学习以等方面的知识。
1、高等数学知识 ：数学知识包括数据分析、概率、线性代数、矩阵、凸优化等；
2、编程语言：编程语言比较多如; C++、MATLAB、LISP、Prolog和Python等；
3、机器学习：机器学习包括：回归算法、决策树、随机森林和提升算法；数据分析的Aprior算法和关联规则等。机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科，“机器学习”对“经验”的依赖性很强。
二、如何学习人工智能
人工智能技术赚来的钱与街头摆摊卖菜赚来的钱，买来的羊肉串是一样的味道。
没有数学专业，或计算数学专业本科的基础，就别去凑热闹了。即使有那基础作为起步，钻进去以后，也要不时充电，否则，自己智能不够，还玩什么人工智能？
人工智能是个好行当，只不过有点像地狱的入口处。
如果有一些python基础，几周时间就能照猫画虎的做出些简单的人工智能模型的。如果你有计算机的基础，仅仅是应用的话，这些很快就可以学会。再往深了就不是一般人能够达到的，需要有基础的数学基础，能读懂paper，跟紧前沿的技术变化。更进一步，你还需要在工作中不断去修改框架，调整参数，使之能够达到生产环境的要求。真正能成为一款应用还需要你修改框架，设置参数，真正达到系统运行环境的要求才行。
这和一个人的知识储备跟学习能力有关系，学历并不是一定的要求，也有很多专科本科的人才在从事AI方面的工作，如果你想学习AI的话，可以去尚学堂学习下他们的课程，比较适合了解AI这一行业。
要想学习人工智能相关的技能，首先，我们得知道什么是人工智能。
人工智能（artificial intelligence）：从英文词源上其实更好精确的理解。artificial：人造的东西，intelligence：这其实是一个心理学术语，译做智能虽然没错，但未免略微将这个词的范畴广义化了一点，根据wiki的[_a1***_]：capacity of logic，understanding，self-awareness，learning，emotional knowledge，reasoning，planning，creativity and problem solving。
根据这个解释，显然是将理性和感性分离了，所以人工智能在最初的定义上，就不包括“感受痛苦”的能力，“拥有欲望”的能力（我相信这是大多数人对人工智能恐惧的根源。
1.人工智能不以存在和延续自身为目的，他们不会有怕死，只是想活下去，想要得到快乐和幸福，想要被尊重等等无聊的需求。甚至可以说，他们没有需求
2.人工智能没有自由意志，至少在cpu/gpu结构下没有，至多拥有一个热噪音随机生成器。至于未来引入qpu（量子处理器）甚至更先进的硬件后会不会有，此时无法断言，毕竟，更根本的问题在于我们无法知道人类是否真的有自由意志，如果有，自由意志的来源是什么
3.人工智能极大可能是一个群体智慧，没有个体的概念。古典科幻中的“x个机器人”对话的情况很可能是不存在的，按照目前的技术方向，智能很可能在云上，机器人只是终端。当然，不排除未来的云计算是全网p2p的情况，那么每个终端就会有独立的想法。
再谈谈人工智能是用来做什么。
作为一名科技从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，人工智能是一个非常典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、控制学等诸多学科，不仅知识量比较大，学习难度也比较高，因此长期以来，人工智能人才的培养都是以研究生教育为主，但是学习人工智能有很多切入点，学历不高的人也是可以学习的。
人工智能当前有六大研究领域，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学，初学者应该选择一个主攻方向，并围绕这个主攻方向来制定学习***。对于初学者来说，可以从机器学习开始学起，一方面机器学习是打开人工智能知识大门的钥匙，另一方面机器学习在多个领域都有比较广泛的应用。
机器学习涉及到数据和算法两大块内容，包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证等一系列步骤，初学者需要具有一定的数学（高等数学、线性代数、概率论）基础和程序设计基础。按照历史经验来说，如果有扎实的数学基础和程序设计基础，入门机器学习并不会遇到太大的障碍，一般学习三个月左右就能够入门。
对于没有编程基础的人来说，学习机器学习之前，要学习一下编程知识，当前可以重点考虑学习一下Python语言，一方面Python语言在机器学习领域的应用比较广泛，另一方面Python语言本身也比较简单易学。
最后，学习人工智能本身需要一个系统的过程，而且学习人工智能知识对于场景的要求也比较高，所以在入门了基本的机器学习知识之后，要想持续深入学习人工智能知识，还需要结合具体的岗位任务。
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！
到此，以上就是小编对于人工智能技术好学吗女生的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术好学吗女生的5点解答对大家有用。
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