人工智能技术难学吗知乎-人工智能技术难学吗知乎
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难学吗知乎的问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术难学吗知乎的解答,让我们一起看看吧。
人工智能和软件工程哪个好考?
人工智能和软件工程都不好考,人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
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。
学it的话容易学吗?
IT 是一个行业, 整个行业太大了, 一个人不可能学全, 单技术来讲, 有编程, 有测试, 有运维等。 根据自己的兴趣爱好选择一个。
如果你是想学编程的话, 对会的人来说, 编程比较简单, 主要是解决问题的思路与逻辑。
不过现在学编程, 选择也是太多了, 如果身边有人搞编程的话, 可以让人带带, 没有带就去网上找些视频看看, 入门快点。
IT好不好学关键看怎么学,个人学习和接受能力怎么样。对于没有基础的同学建议参加培训班。
下面本人针对培训班的优缺点和学习注意事项详细说说,希望对大家有所帮助和启发。
想要在一个城市站稳脚跟,除了要有敢拼敢闯的劲头外,还要找一个有发展前途的行业。IT行业岗位需求大,薪资待遇高,是众所周知的事情。如果你想进入IT行业,可以选择一门技术来入门学习。
目前互联网IT行业中许多技术都很不错,包括Python全栈+人工智能、Web前端开发、J***aEE+分布式开发、全链路UI/UE设计、云[_a***_]、全栈软件测试、大数据等都是非常好的学习方向。
想要学好IT行业的一门课程,小编建议选择专业的机构学习,专业系统的学习,会让你快速入门,学习效果事半功倍。而且专业的课程学习门槛低,适合小白迅速成长,学习曲线先快后慢。
IT开发行业的前景自然是毋庸置疑的,如果想进入这个“吸金”的领域,选择专业的学习方式是明智之举。
感觉人工智能前景比较好,学起来难吗?
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。
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!
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