感觉人工智能前景比较好_java

资料来源：网络整理时间：2023/3/7 1:20:23 共计：3575 浏览

感觉人工智能前景比较好？

在学习之前不应该先问难不难，而是问自己喜欢不喜欢？喜欢的话，即使难，你也会迎难而上；不喜欢，即使再简单，你也提不起兴趣。

作为一个这方面的从业者，我要奉劝各位新手，不要被眼前的景象所诱惑，入行需谨慎！千万别被广告上宣传的那些几个月学会人工智能所引诱，因为几个月只是他们讲完一套教程的时间，至于你能否学会，就不好说喽。

不要看人工智能当前非常火热，其实在它的发展过程中也是几起几落，在1956年的达特茅斯会议正式提出人工智能之后，它经历了一个短暂的繁荣，然后受现实的限制，在70年代又陷入低谷，到了80年代随着新的神经网络模型的提出，它又激发了人们的热情，但是好景不长，就又陷入低谷，直到21世纪随着卷积神经网络、递归神经网络、以及其它各种深度学习模型的出现，特别是基于GPU的硬件支持，使得基于大数据的深度学习变为现实，特别是在谷歌阿尔法狗战胜世界围棋冠军之后，更是将人工智能推向了顶峰。然而人工智能，不管是基于神经网络的深度学习，还是基于演绎推理的专家系统，都有其缺陷，未来会不会再次陷入低谷也并不是不可能。

知道了它的简要历史和现状，如果你还是坚定信心想学，那么我告诉你，想要真正理解人工智能，还是有很大难度的。它需要的基础知识比较多，除了离散数学、微积分、线性代数、概率论等数学知识，还需要涉及计算机科学、心理学、控制学、认知学、神经科学等诸多领域，而在具体应用中，比如计算机视觉需要用到图像处理的知识，自然语言处理要用到语音相关的知识，还有根据领域进行的各种机器学习算法除了懂人工智能的知识，还需要各个相关领域的专业知识。

总的来说，人工智能专业难度还是比较大的，主要是因为涉及到多领域的数学，可以这么说，大部分的机器学习算法最终都是化作一个数学优化问题。

下面是我进入这行看的一些书，也就是勉强入门，能做一般的开发，还不包括编程和数学方面的书。

如果类似下面的这些数学推理不会让你感到恐惧，那么来吧，人工智能需要你这样的人才！

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