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人工智能技术难度系数-人工智能技术难吗
C0f3d30c8时间2024-04-01 12:17:43分类AI技术浏览90
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度系数的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术难度系数的解答，让我们一起看看吧。
人工智能和电子信息工程哪个好？
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。
电子信息工程专业培养具备电子技术和信息系统的基础知识和应用能力，能从事各类电子设备、信息系统、广播电视系统的研究、设计、开发、应用和管理的高级工程技术人才和管理人才。
两个都属于高科技行业，相对来说电子信息工程比较传统就业率高，人工智能属于新兴产业，前景好，就业率有待观察。
如果你只是读到本科，硕士。个人认为电子信息工程好，可进可退。如果读到博士，那绝对得选人工智能。
人工智能别看现在是热点，但如果长期没有突破性研究的话，是很难直接转换为生产力的，而且做研发的难度高，竞争人数多，很难找到对口的实际工作。
人工智能发展的最大障碍是什么？
最大的障碍是，95%的人工智能真的很受欢迎，大多数老师和学生都在不停地刷成绩。很少有算法能够真正解决或改进传统算法。
南大的专家曾经说过，我们应该限制人工智能的使用，而不是限制它的研究。当每个人都关注深度学习时，很少有人能够集中精力研究人工智能的其他重要方向，如特征提取和数据降维。然而，深度学习被每个人使用。如果没有一个深度学习的研究方向，项目和招生将会少于一半。在这方面，我很钦佩南大的实验室，如LAMDA和Southeast palm等专注于理论研究的实验室
最能体现人工智能的算法是无所不包的机器学习。深度学习可能会出现泡沫，但机器学习和数据挖掘不会。就目前的最大似然算法而言，机器所学的是以参数的形式表达的。也许它真的学到了一些东西，但它还没有真正成为人类定义的知识。这是南大周在2016年计算机大会上说的。
因此，在我肤浅的认知中，我认为现在人工智能的最大障碍是所有人都在挤压他们的脑袋来使用深度学习的工具来发送paper和圈钱，而在[_a***_]真正沉下心来学习理论的人真的很少。几年后，首都看不到实质性的成果，它已经退出，深度学习和人工智能的热度已经逐渐消退。
我相信在机器学习领域一定有比深度学习更酷的算法，等着我们去发现和研究它们，但是更多的人需要在技术层面上一起工作。
此外，人工智能的硬件方面也需要跨越。如果它是基于当前的电子芯片，可能很难达到令人满意的智能。然而，未来基于量子计算机的云计算中心的建立将促进人工智能的全面发展。
首先是技术，技术上没有突破，东西都弄不出来，谈其他的也枉然。
其次是就业层面，大量低端岗位被人工智能取代，那多出来那些工人如何安放，他们的就业怎么保证？
然后是伦理方面，简单举个例子，你能接受未来你的妻子/丈夫是机器人嘛？(可能那个时候，你不说别人都不知道他是个机器人)
最后，科技是第一生产力，尽情的憧憬吧！
图片是近期刚推出的波士顿动力旗下的四足机器人Spot。
首先是技术，技术上没有突破，东西都弄不出来，谈其他的也枉然。
其次是就业层面，大量低端岗位被人工智能取代，那多出来那些工人如何安放，他们的就业怎么保证？
然后是***方面，简单举个例子，你能接受未来你的妻子/丈夫是机器人嘛？(可能那个时候，你不说别人都不知道他是个机器人)
最后，科技是第一生产力，尽情的憧憬吧！
图片是近期刚推出的波士顿动力旗下的四足机器人Spot。
到此，以上就是小编对于人工智能技术难度系数的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术难度系数的2点解答对大家有用。
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