人工智能应用程序对比-人工智能的应用程序

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用程序对比的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能应用程序对比的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能和软件谁厉害？
2. 人工智能和软件测试选哪个比较好？
3. 人工智能与软件工程的区别？
4. 统计学与人工智能哪个更有前途？
5. 软件开发难一点还是人工智能难一点？

人工智能和软件谁厉害？

从专业的成熟度来看，软件工程专业经过多年的建设已经相对比较成熟了，学生选择软件工程专业会有一个比较好的学习体验，而且软件工程专业的同学也可以主攻人工智能方向。软件工程专业是专业性比较强的专业，整体的知识结构是比较集中的，这也是软件工程专业就业比较好的一个重要原因。

相对于软件工程专业来说，人工智能专业对于学习和实践的场景要求相对比较高，而且对于学生的学习能力和科研能力也提出了一定的要求

人工智能厉害，因为人工智能它发明出来的东西，它比较快，不像软件啊这些东西，他是他也是人工嗯，创造出来的，这些什么什么什么都是人工智能创造出来的，人工智能都是非常节俭，非常简朴的一种，我们中国发达的时间也是非常非常非常快的，不像别的国家发发明什么东西是非常慢的

人工智能和软件测试选哪个比较好？

软件测试更加好一些。

因为现在人们是越来越注重软件开发产品的质量，所以软件测试这个工作岗位在整个软件行业里面是越来越重要了那么到时候需要的从业人员和岗位就比较多一些，而且前途要比人工智能更加有广泛一些也不会有什么职业危机存在。

人工智能与软件工程的区别？

在课程上，两个专业课程有较大差距。众所周知人工智能领域是Python的天下，因此人工智能专业以Python为中心，学习Python数据结构；软工班则学习JAVA数据结构。此外，人工智能专业会跟数科院的一起学习拓扑学，还有其他的一些人工智能领域的基础学科；而软件工程专业要学习如何使用系统化，规范化，可度量化的过程来开发软件，以及如何对软件产品做软件测试、进行软件体系结构设计。

简言之，人工智能专业以人工智能领域为导向来学习，目的精确；软件工程专业更广泛，可向多方向发展就业。软件工程教你如何系统规范地设计、分析、实现、测试一个产品，不关心具体做的是什么产品；人工智能教你怎么做出人工智能领域的相关产品。

统计学与人工智能哪个更有前途？

人工智能更有前途。

因为现在是科技和互联网主宰的时代，人工智能又是未来的一个新新行业，那么对于人工智能方面的人才需求量就比较大，从事的工作岗位也比较多，而且可以进入一般的企业里面工作，而统计学是属于一个普通的专业，毕业以后需要在高等院校或者企业才有工作的机会。

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。

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。

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[_a***_]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、强化学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。

到此，以上就是小编对于人工智能应用程序对比的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用程序对比的5点解答对大家有用。

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