大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能很难的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人工智能很难的解答，让我们一起看看吧。
人工智能是不是特别难啊，真的能学吗？
从事人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
top域名认为人工智能门槛比较高，需要积累，如果你有这方面的天赋，可以去尝试。
近年来，在算法、算力与数据三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。
相关预测数据显示，2018-2022年人工智能行业复合年增长率达到达31%，至2035年，人工智能将推动中国劳动生产率提高27%，经济总增加值预计提升7.1万亿美元。
然而人工智能行业在发展的过程中也并非一帆风顺，统计资料显示，自2012年国内人工智能创业热潮兴起后，新创企业以48%的年复合增长率高速增长，2016年达到顶峰，此后AI创业企业数量断崖式下跌，2020年1-4月，AI新创企业仅为2019年的12.5%。
数据来源：亿欧智库
人工智能行业历经多年快速发展，逐步进入一个瓶颈期。一个很重要的影响因素就是AI落地难。
人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。
恰巧做过计算机视觉方向的开发，也在公司负责过经典机器学习相关的一些项目。
一般情况，我都会先抛出问题的答案，再做详细的解答。但这个问题。。。。。
诚然，人工智能方向并不是特别难，当然也可以学。但，这个“学”，我并不清楚提主所说的，是要达到什么样的程度，衡量的量化标准是什么。
我把深度学习从业者的大致几个层次和对应的知识技能要求分别列在这里，提主可以根据自己的期望和对应的门槛来决定，自己是否要选择深入学习，是否适合自己。
这类技术人员往往是由技术转型，或有其他学科理论知识限制，大多从事算法的工程落地和产品化。更多的是直接用第三方成熟或开源的半成品模型，来解决自己公司产品的落地问题。
比如：高数，统计，通信编码等，理论欠缺。他们会由算法部门提供基本模型，或直接调用百度，腾讯，face++等厂商提供的开放平台api，或半成熟方案定制产品。
就人工智能而言，目前正在从事该行业。这么说吧，人工智能有门槛，但也不难！作为一个初级的者来说，在实际工作中也没有很多难，很高大上的东西需要你自己动手去写的，经常做的就是修改一些参数！当然要是往科研方向走就没有这么简单了，这些东西都是一个团队来实现的，而且对个人行业的知识都要有深刻的认知！
下面放一张图，看看人工智能的架构知识以及各个分支的研究方向的解释
是不是感觉很复杂！感觉无从下手。其实这中间的很多知识不需要研究的的非常懂，学习其他知识的目的就是研究人工智能，只要能理解其中牵扯到的概念就行了。
下面在放一张图，这是高校人工智能[_a***_]四年所学的知识概括。
通过图可以看出，其实并没有学习很多的数学物理知识！主要还是专业课程比较多！其实只要大学高数基础还在，学习人工智能就解决了基础问题，接下来的就是计算机知识了！
想入门人工智能也不难，只要坚持学习！身边很多同事要么自学，要么培训，但是都能干，有的还干的很好！所以别被吓到，人工智能没有多神秘！希望能帮到你，如果有疑问可以评论区留言讨论，欢迎关注
到此，以上就是小编对于人工智能很难的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能很难的1点解答对大家有用。
