人工智能技术自学能学会吗-人工智能技术自学能学会吗知乎

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自学能学会吗的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术自学能学会吗的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能训练师资格证好考吗？
2. 感觉人工智能前景比较好，学起来难吗？

人工智能训练师资格证好考吗？

人工智能训练师资格证的考试难度因机构和认证机构而异。不同的认证机构可能有不同的要求和标准，所以无法一概而论。但是，一般来说，人工智能训练师资格证的考试可能具有一定的挑战性，要求考生具备扎实的技术知识和实践经验。

以下是一些可能影响考试难度的因素：

1. 入门门槛：有些认证考试可能对考生有一定的入门要求，例如需要具备相关的学位或工作经验。这种情况下，考试可能会更加挑战性，因为要求考生具备一定的基础知识和经验。

2. 考试内容和范围：人工智能的领域十分广泛，涉及到机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面。考试可能需要涵盖这些知识领域，并进行理论和实践的考核。

3. 考试形式：考试的形式可能包括选择题、案例分析、编程实践等多种形式。这要求考生不仅要熟悉理论知识，还要具备解决实际问题的能力。

要顺利通过人工智能训练师资格证的考试，建议你：

1. 具备扎实的基础知识：确保你对人工智能的基础概念、技术和算法有充分的理解。

2. 实践经验：通过参与实际项目或开展相关研究来积累实践经验。这将帮助你更好地理解和运用所学的知识。

3. 考前准备：认真学习和准备考试所需的内容，包括复习教材、参加培训课程、做练习题等。

4. 参考资料和***：利用可靠的教材、在线课程和学习***来扩展和巩固你的知识。

感觉人工智能前景比较好，学起来难吗？

本人对人工智能有些粗浅研究，谈下个人拙见。

人工智能是我们希望机器达到的智能化目标，即希望机器Think like people, Act like people.而对于目前阶段，实现智能的方式是通过观测历史数据，找到数据中隐含的结构关系，从而来预测新数据，实际上目前都属于数据智能，把难以精确解决的问题转换为概率问题，得到近似解。

既然人工智能是基于数据的智能，那么如果要真正学懂，数学知识和计算机知识都必不可少。

1、必备的数学知识

（1）线性代数（矩阵、向量、特征值、奇异值分解）

（2）概率论（概率分布模型、极大似然、贝叶斯）

（3）信息论（熵、散度）

（4）高等数学（导数、梯度）

2、必备的计算机知识

（1）数据结构

不要看人工智能当前非常火热，其实在它的发展过程中也是几起几落，在1956年的达特茅斯会议正式提出人工智能之后，它经历了一个短暂的繁荣，然后受现实的限制，在70年代又陷入低谷，到了80年代随着新的神经网络模型的提出，它又激发了人们的热情，但是好景不长，就又陷入低谷，直到21世纪随着卷积神经网络、递归神经网络、以及其它各种深度学习模型的出现，特别是基于GPU的硬件支持，使得基于大数据的深度学习变为现实，特别是在谷歌阿尔法狗战胜世界围棋冠军之后，更是将人工智能推向了顶峰。然而人工智能，不管是基于神经网络的深度学习，还是基于演绎推理的专家系统，都有其缺陷，[_a***_]会不会再次陷入低谷也并不是不可能。

知道了它的简要历史和现状，如果你还是坚定信心想学，那么我告诉你，想要真正理解人工智能，还是有很大难度的。它需要的基础知识比较多，除了离散数学、微积分、线性代数、概率论等数学知识，还需要涉及计算机科学、心理学、控制学、认知学、神经科学等诸多领域，而在具体应用中，比如计算机视觉需要用到图像处理的知识，自然语言处理要用到语音相关的知识，还有根据领域进行的各种机器学习算法除了懂人工智能的知识，还需要各个相关领域的专业知识。

总的来说，人工智能专业难度还是比较大的，主要是因为涉及到多领域的数学，可以这么说，大部分的机器学习算法最终都是化作一个数学优化问题。

下面是我进入这行看的一些书，也就是勉强入门，能做一般的开发，还不包括编程和数学方面的书。

到此，以上就是小编对于人工智能技术自学能学会吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术自学能学会吗的2点解答对大家有用。

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