人工智能基础与应用难吗-人工智能基础与应用学什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能基础与应用难吗的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能基础与应用难吗的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能需要物理和数学好么？
2. 人工智能成本高吗？

人工智能需要物理和数学好么？

需要

学习人工智能专业需要掌握一定的数学和物理基础，尤其对于人工智能中的某些领域（如机器学习、深度学习等）需要更加深入的数学基础。但是如果您的物理基础相对较差，也不必过于担心，因为物理和数学在一定程度上是相关的。并且，学习人工智能并不是只有物理和数学基础才能成功，还需要良好的逻辑思维能力和编程能力。

如果您想在人工智能领域取得成功，建议您积极学习和提高自己的数学和物理基础，掌握必要的数学知识，例如高等数学、线性代数、概率论等，这将有助于您更好地理解人工智能的相关理论和算法。您可以通过参加学校的相关课程、自学、参加线上课程等方式来提高自己的数学和物理基础。

总之，学习人工智能需要付出不少的努力，但只要您有足够的兴趣和努力，您一定能够学好这个专业。希望这能回答您的问题！

是的，人工智能需要物理和数学。
1. 实现人工智能需要运用到大量的物理和数学知识，例如机器学习、神经网络、深度学习、算法等等。
2. 物理学包含着很多数学公式和科学原理，可以帮助人工智能更好地理解和应用各种自然现象，比如计算机视觉、自然语言处理。
同时，数学作为工具学科，是研究人工智能的必要知识基础，包括概率统计、线性代数、数理逻辑等。
3. 物理和数学的研究还有很大的提升空间，例如在量子计算上的研究，可以为人工智能的发展提供更广泛的应用场景和支撑。
因此，人工智能需要物理和数学知识作为支持，才可以更好地实现自身的功能和应用。

人工智能成本高吗？

现在人工智能估值很高，我们想投都投不起。”一位互联网消费金融机构负责人感慨说，此前他们打算参股投资一家基于人工智能提升风控效率的机构，一问估值吓了一跳，比他们整个平台的估值还高出不少。

如今，他更庆幸自己当初没有投资。

究其原因，人工智能的迅速崛起，难免导致行业良莠不齐——尤其是人工智能在互联网消费金融领域的“伪应用”日益增多，比如一家人脸识别机构宣称可以为消费金融平台开展远程面签，人脸识别成功率超过90%，但不少平台测试后发现，借款人所处场景的灯光角度对人脸识别准确性产生不小冲击，导致平台只能重新***取线下面签方式评估借款人是否存在欺诈行为。

21世纪经济报道记者也注意到，在美国股权投资机构也开始对人工智能在消费金融领域的“伪应用”日益警惕。尤其是一些标榜“人工智能”的美国消费金融机构，其风控核心仍然是基于***取人工经验判断，对借款人***风险进行评估。此外，不少宣称图像识别、语言识别准确度极高的消费金融平台，并没有因此有效降低运营成本提升运营效率。

“伪应用”悄然兴起

在这位大型消费金融机构首席技术官看来，人工智能在互联网消费金融领域的应用，主要集中在获客、客服、风控、催收等环节。

比如在风控环节，人工智能通过大数据分析与机器深度学习，不断优化风控效率降低坏账率同时，还能给予借款人更精确的风险定价；在催收环节，人工智能可以针对[_a***_]资产、职业、年龄的逾期借款人设定个性化的催收还款方案，在合适的时间给借款人发出催款信息，既能顾及借款人面子又能提醒他们尽早还款，提高催收效率；在获客环节，基于人工智能的人脸识别、语音识别技术可以协助平***成远程面签，降低线下人工运营成本。

“不过，人工智能是否很好兑现这些预期，的确存在不小的挑战。”他直言。

多位互联网消费金融机构负责人向21世纪经济报道记者直言，他们都曾遭遇人工智能伪应用现象，比较常见的是人工智能机构抓住平台担心暴力催收的“心理”，推荐基于人工智能的催收模式，宣称能大幅缩减催收团队人数。

“但它的实际应用效果不够理想。”一位消费金融平台负责人告诉21世纪经济报道记者记者。后来他了解到，这家机构是照搬美国的人工智能催收技术，但中美两国消费金融环境截然不同——美国有着成熟的个人征信体系，借款人违约就会被列入黑名单，导致日常生活、旅游举步维艰

到此，以上就是小编对于人工智能基础与应用难吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能基础与应用难吗的2点解答对大家有用。

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