一个关注当前人工智能技术和应用的网站
人工智能技术难学不难-人工智能技术难学不难学
C0f3d30c8时间2024-03-30 10:58:21分类AI技术浏览74
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不难的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术难学不难的解答，让我们一起看看吧。
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。
人工智能专业怎么样？
目前，人工智能专业是高校发展的最新学科，也是未来最热门的就业领域。人工智能专业是高校人才***设立的专业，推动人工智能一级学科建设。2018年4月，教育部在制定了《高等学校引领人工智能创新行动***》，这更加完善了高校人工智能学科体系。2019年3月，教育部印发《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》。从国家对专业学科建设的重视程度看，这将是未来5-8年世界发展和国家战略的重点方向。尤其是近年国家重点推进新基建的建设，这必将需要对人工智能领悟的专业人才，所以，以人工智能为主的相关专业也将会成为近年学科建设的重点专业。
代码好学吗？
所谓会者不难，难者不会。代码分两种，一种脚本需要，一种编译语言。
难，怎么个难法，需要懂数据结构、高数等，不然你学到死也就是入门。
看你怎么个学法了，你以为兴趣为主的话，自学就可以了。csdn、博客园都不错。
要是以谋生为由，建议还是先基础后上手，有个循序渐进的过程。不然大公司肯定不要你
你可以去学习一门很不错的选专业呢，现在都是互联网的时代，学习电脑会很不错，在社会之中还是需要很多电脑行业的人才，电脑对于现在的年轻人是一个了解的行业，所以学习电脑会很容易上手的，而且学习电脑专业是0基础入门学习的呢
好学！简单！非常简单！但是真的英语很重要！！！我是从一个小白开始学java的，刚开始觉得很难，后来发现全都是英文单词可以解决的事！英文好就能读懂整句的单词，自然而然就能明白意思！其实是英文很重要，但是要有一个概念，像j***a、python 基本都是面向对象的编程思想。英文好！多思考，我觉得你学好编程没什么问题的。加油！
哈哈哈，我就是码农，学习代码需要一定的时间和努力，但是它可以非常有趣和充实。学习代码可以帮助你解决问题，自动化任务，创造新的软件程序和网站，并且可以成为一种高薪职业。此外，学习代码可以提高你的逻辑思维能力和解决问题的能力。因此，如果你对学习新技能和解决问题感兴趣，那么学习代码可能是一个非常好的选择。
基础的编程最重要的有两点，一个是数学，一个是逻辑，但是对两者的要求都不高，当然英语也有一点点要求，能有一两百个英语单纯基础就够了。
对于数学和逻辑，我认为小学的基础就差不多，我总结的要求为：
掌握加减乘除基本运算
掌握小数、分数的基本使用
掌握基本英语单词的使用
掌握计算机操作及常用软件的使用
年龄十岁以上，小学五年级或以上
如果具备以上的条件，学会基本的编程没问题。
这不是一句空话，我业余给孩子录了一些编程[_a***_]，使用真正的C#语言，visual studio 2017社区版本的IDE，5年级的孩子完全能够学会，比我想象的还好，如果感兴趣可以去我头条号看看。
人工智能，这个专业可以学吗？要学多久啊？
长期两三年的样子！！！首先学：编程语言J***a、Python任选，如果将来走大数据方向学J***a，如果走人工智能方向学Python，其次复习大学数学：高数、线性代数、概率论与数理统计、离散数学（如果不深入研究数据结构、算法可以先不学），最后如果研究人工智能方向的同学需要学习Python的企业框架、Python计算机编程语言领域+数学领域结合成的互联网领域的人工智能（在数学领域中的人工智能也叫数据科学，如果过程相近只是领域不同，需要解决的问题领域不同），其次如果将来研究大数据方向，这时就需要研究Hadoop生态圈的企业常用技术了（基础+企业框架），例如：Hadoop、HBase、Hive、Spark、Storm等等数据分析、数据挖掘，而最终大数据和人工智能两个大的方向都能走向或者实现当今互联网的人工智能
建议你先去了解下强人工智能和弱人工智能的区别，从研究方向及方法上看，这两个几乎是两码事。
先简单说下强的，其实人们对人工智能的研究是从强人工智能领域开始的，说白了就是直接想把人的意识模拟出来。历史的车轮倒回到1900年，世纪之交的数学家大会在巴黎如期召开，德高望重的老数学家大卫•希尔伯特（D***id Hilbert）庄严地向全世界数学家们宣布了23个未解决的难题。这23道难题道道经典，而其中的第二问题和第十问题则与人工智能密切相关，并最终促成了计算机的发明。希尔伯特的第二问题来源于一个大胆的想法——运用公理化的方法统一整个数学，并运用严格的数学推理证明数学自身的正确性。这个野心被后人称为希尔伯特纲领，虽然他自己没能证明，但却把这个任务交给了后来的年轻人，这就是希尔伯特第二问题：证明数学系统中应同时具备一致性（数学真理不存在矛盾）和完备性（任意真理都可以被描述为数学定理）。如果说希大爷的这个***设成立，那么有可能靠逻辑编程就逐步走向强人工啦，哈哈。但可惜，这条路被哥德尔同学否定了，哥德尔不完备性定理证明任何足够强大的数学公理系统都存在着瑕疵：一致性和完备性不能同时具备。沿着这条路，图灵提出了图灵测试，冯诺伊曼搞出了计算机。但强人工na难以突破，只能退而求其次的在狭义范围内搞点应用，于是专家系统诞生。随着计算机运算能力的指数增长，机器学习的方法开始得到重视，其中涌现论方法尤为突出。个人认为，涌现的方法和脑神经科学相结合将是走向强人工智能的有效路线。感兴趣的话可以看下美国圣塔菲研究所，中国集智俱乐部。建议可以从neglog和mathematica学习入手。
再说弱人工，这其实就是用各种算法实现某些应用，让你觉得挺“智能”，并不是真的追求人工智能。最典型的莫过于机器翻译，一个贝叶斯算法胜过无数语言学家的形式系统。如果对这块感兴趣那就python，j***a，贝叶斯网络，神经网络，增强学习。。。
至于学多久，这个都无止境。。。
不是不可以，首先需要根据自身条件，进行选择。
人工智能是一个比较典型的交叉学科，而且具有较高的难度，所以人工智能的人才培养一直以研究生教育为主，目前一部分教育***比较丰富的高校在本科阶段也陆续开设了人工智能专业，这也是为了顺应产业发展的人才需求。
读研是进入人工智能领域比较现实的选择，原因在于人工智能的技术体系尚不完善，通过自学的方式进入人工智能的研发领域还是具有较大难度的，在没有人指导的情况下，也很难有一个系统的学习过程。如果***考研，应该在本科阶段根据自己的学习能力选择一个目标学校，同时按照考试要求积极准备，这个准备的过程也会逐渐丰富一些专业基础知识。由于目前人工智能方向是考研的热门之一，所以应该尽早准备。
如果想通过自学的方式进入人工智能领域，一个比较可行的路线是从大数据技术开始学起，然后再转入人工智能领域。一方面原因是大数据技术是人工智能的重要基础，二者之间关系密切，另一个原因是大数据技术体系已经趋于成熟，学习路线比较清晰，更适合自学。
至于要学多久，本科4年+研究生3年，哈哈。
希望对你有所帮助。
到此，以上就是小编对于人工智能技术难学不难的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术难学不难的4点解答对大家有用。
[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/9360.html
