人工智能技术开发难吗-人工智能开发学什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术开发难吗的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人工智能技术开发难吗的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能好学吗？

人工智能好学吗？

人工智能不难学，目前的人工智能还不能称的上真正意义的上的智能，因为目前都还是基于大数据驱动的机器学习，其实就是让计算机记住了大量的数据，还不具备最简单的推理、联想等能力。

所以学习人工智能的的突破点就比较明确了，就是学好机器学习就行了。

机器学习主要包括，神经网络计算、支持向量机、决策树、深度卷积神经网络、等。

学习这些可以看周志华的西瓜书入门，在此之前、你需要现有一定的高等数学和矩阵分析的数学基础，因为神经网络的训练过程就是梯度下降法，需要用到高等数学里的链式求导法则，还有一些矩阵运算的推导需要你有一些线性代数和矩阵分析的基础，比如机器学习里经常听到的hessian矩阵，就需要有矩阵求导的知识！ 此外你还需要有一定的概率论、随机过程基础，比如 HMM隐马尔可夫算法就需要随机过程理论。

当然如果你只是一个机器学习应用型从业人员，可以不必对数学过分的专研，只需要掌握基本的思想即可，然后学习一些机器学习深度学习的软件和开发包，比如在python语言下基于tensorflow的深度学习开发等，或者opencv、caffe等，当然完全不懂数学基础也不行，因为深度学习应用过程涉及到繁琐的参数调节过程，没有任何数学思维就会很盲目、很难构造出一个合适的模型。

最后说一下，目前人工智能人才缺口还是很大的，在自然语言处理、图像识别、用户推荐领域都需要大量的人工智能人才，当然这些用人企业对人才要求也是很高的，动则要求双985学历，给出的年薪市场价也在40-200万之间，人工智能是一个非常有前景的行业，也需要你付出比常人更多的努力。

易学难精，入门只需微绩分、缐性代数。但比较先进的模型如GAN要求比较高，可能要对概率、统计学等有一定要求。

就业就更不容易，没个博士都不用玩了。芯片设计也就要求硕士而已。

追随前缘研究很难，论文很多，要重现也不容易，要有大纪忆容量的GPU或用谷歌Colab。

首先，你的基础怎么样。很多时候，事实证明，有人天生就是学理科的料，他们的数学计算能力很强，逻辑思维很严谨，别人抓破脑袋也想不明白的高数、线性积分，在他们眼里就是小菜一碟。如果你在数学、逻辑等方面的基础很好，那就说明你天生就是干这行的人，叫老天爷赏饭吃，入门真的很快，随便碾压别人。其次，你对人工智能是否真的感兴趣。兴趣是最好的老师，人工智能是比较深奥的领域，是一门极具挑战性的科学，要沉得下心来钻研，这时候能不能撑得下去，那就看你的兴趣和意志了。为什么兴趣这么重要？我给你说一个例子吧，大学的时候，我一个哥们，突然对滑冰感兴趣，可能是在某个时间在溜冰场遇到了喜欢的人吧。那一整个学期，他不仅自己拼命苦练，还看了各种教学视频，买了各种[_a***_]的设备，从一个菜鸡变成业余，再变成能花样滑冰。别人都在宿舍玩游戏的时候，他在滑冰；别人在睡觉的时候，他还在练。等我们在溜冰场看到他的时候，都震惊了，竟然能这么熟练，我们站都没站稳，还在反复摔到烂***，他已经在跟别人玩花样了。老实说，如果不是兴趣，我想不出有什么理由让他坚持了下来。如果你在以上两个方面都很好，那人工智能肯定是手到擒来。三天打鱼两天晒网的人，真的就比不上会学习、懂学习、能沉下心的人。

到此，以上就是小编对于人工智能技术开发难吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术开发难吗的1点解答对大家有用。

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