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人工智能技术值得学么现在-人工智能技术值得学么现在还能学吗
C0f3d30c8时间2024-09-11 13:29:07分类AI技术浏览35
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值得学么现在的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术值得学么现在的解答，让我们一起看看吧。
感觉人工智能前景比较好，学起来难吗？
从目前来看，人工智能领域依然热门，AI人才供求不足仍是行业痛点。从猎维科技的前端咨询情况来看，人们对于人工智能培训最常见的问题是：人工智能难学吗？
今天我们就来探讨一下这个问题。
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是否对人工智能感兴趣
我们常说，兴趣是最好的老师。一旦对某个东西产生了兴趣，便会产生动力去学习它、克服一切困难去实现它。因为你的内心对这个东西是认可的，觉得这是可执行的。如果你对人工智能有很大的学习兴趣，就应该坚定去学习它的决心，少一些顾虑，在学习过程中遇到问题就努力去解决，通过不同的方式去尝试，难题总会迎刃而解。
首先，你要清楚你大学的时候是否是计算机，电子信息等相关专业的。如果你是计算机或者电子信息等相关专业的，那么说明你有一定的编程基础。就我个人建议：
1.做编程小项目。要想掌握好人工智能知识，做编程项目是必不可少的，一个项目里面涉及到众多知识，个人需要擅长的编程语言，比如c语言，c加加，java等语言是在本科适合就会学习到的，这些编程思想如果你在本科时候就有基础，那么你再去发掘人工智能。
2.学习人工智能核心语言python。网上有很多人工智能的网课和辅导书。可以先系统学习一下Python编程语言，然后再去学习人工智能相关的编程思想，因为你有了一些基础语言的编程思路，所以学习其他编程语言就比较轻松。
3.学习人工智能比较基础的东西。人工智能比较基础的知识就是机器学习算法，可以先去掌握机器学习算法在python语言的实现。当你把机器学习算法可以在实现起来了，那么就可以提高自己想学习人工智能的热情了。
4.最好就是找准人工智能的确切方向。因为人工智能是一个很广泛的东西。你需要找准一个小的方向去学习，比如什么人脸识别，指纹识别，手写数字识别这些。利用现在比较流行的深度学习算法去实现这些人工智能场景的实现，学习这些算法是如何在在计算机平台上如何实现， 搭建网络。实现基本的深度学习。
5.入门了人工智能的基本知识，就可以去公司找一些实习工作关于人工智能的。因为自己学习还是有很多缺点的，需要到公司去磨练一下，这样才能掌握这个时代的核心技术。
如果在本科适合不具备一些基础的编程能力的，可以先自己在网上先学一下编程基础。然后再去学习人工智能。
那么，现在是大数据人，人工智能时代，学成归来以后高薪不是问题，而且人工智能人才紧缺。祝早日学成归来，钱途无线。
欢迎大家有任何问题和我交流，一名在读研究生。
在学习之前不应该先问难不难，而是问自己喜欢不喜欢？喜欢的话，即使难，你也会迎难而上；不喜欢，即使再简单，你也提不起兴趣。
作为一个这方面的从业者，我要奉劝各位新手，不要被眼前的景象所诱惑，入行需谨慎！千万别被广告上宣传的那些几个月学会人工智能所引诱，因为几个月只是他们讲完一套教程的时间，至于你能否学会，就不好说喽。
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[_a***_]，都有其缺陷，未来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。
如果类似下面的这些数学推理不会让你感到恐惧，那么来吧，人工智能需要你这样的人才！
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，未来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。
人工智能的核心其实就是人工神经网络，虽然目前有很多成熟的人工神经网络算法，但是在实际的应用中还是存在诸多问题，所以这个要看你想达到什么程度以及学习的目的。零基础的话是不建议直接学习人工智能的，人工智能前景确实特别好，但是也比较难。如果学历很高或者是数学专业的，或者有开发经验的，学习会比较简单。现在很多机构都宣传学习Python可以 直接学习人工智能，其实哪些内容根本不够，学到的东西只能实现简单的算法，根本从事不了这方面的工作。
如果想要系统提升的话，推荐你可以去了解一下北京尚学堂。他家是做纯人工智能课程比较早的机构，因为我现在在提升Python人工智能的课程我有了解过，课程内容确实学习的特别深，从机器学习开始的，然后到深度学习强化学习模式，以实战为主，平时都是在大量的项目和案例上进行讲解。这也是我之后提升的方向。不需要最好，主要是为了更接近这个智能时代[呲牙]他家也有不少免费资料，你不妨看看。基础的话，推荐你先学习Python，也可以看看高淇老师的Python400集，就是智能方向的，干货满满，而且还都是免费的，超超超值的。
你认为ai智能教育未来真的会代替学校教育吗？学生还有必要进入学校学习吗？
谢谢邀请！
作为一名研究生导师，机器学习是我的主要研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。
首先，虽然AI的发展能够在很大程度上改变目前的教育方式，尤其是基础教育领域，但是AI并不能完全取代学校教育，学生进行集中式学习在AI时代依然是主要的学习方式。
随着大数据的发展，目前AI也迎来了更多的发展机会，目前教育领域是AI产品率先应用的领域之一。AI在教育上的应用能够带来三方面明显的好处，其一是解决教育***分配不均匀的问题；其二是解决学生因材施教的问题；其三是促进教育领域的结构升级。所以，AI在教育上的应用是一个比较明显的趋势，尤其是对于教育***相对匮乏的地区具有较大的实际意义。
虽然AI在教育领域能够带来更多积极的改变，但是AI产品的应用还是以无法从根本上替代老师的作用。从技术角度来看，AI产品目前依然存在三方面问题，其一是目前AI产品依然具有较强的场景依赖，无法完成全场景应用；其二是AI产品对于知识的理解存在一定的边界；其三是AI产品自身无法完成基于知识本身的创新。所以，AI产品目前在教育领域的应用还是以辅助教育为主，这个过程将持续很长一段时间。
虽然目前市场对于AI产品的呼声比较高，但是AI产品的落地应用还有很长的一段路要走，即使未来AI产品不断发展，AI也无法从根本上取代老师的作用，因为教育不仅仅以传递知识为目标，教育还要让学生树立健康、积极的人生观和世界观，而这些内容是AI产品无法独立完成的。
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！
到此，以上就是小编对于人工智能技术值得学么现在的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术值得学么现在的2点解答对大家有用。
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