大家好，如果您还对双非的人工智能值得读吗不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享双非的人工智能值得读吗的知识，包括为什么不建议读人工智能的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
本文目录
人工智能专业，读起来辛苦吗
人工智能，简称AI，当下很火的一个方向，可能对于大多数人来说它是一个非常模糊的概念，只知道这是一个很高大上的东西，觉得跟自己很遥远，然而事实是它已经出现在了我们生活中的方方面面了。
什么是人工智能
那究竟什么是人工智能？它的目标是使机器能够完成一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
人工智能涉及哪些领域
比如自动问答。自动问答用到的主要是自然语言处理相关的技术，俗称NLP，它的目标是基于已有的知识库，来回答用户提出的问题。目前的自动问答还暂时只能回答一些相对简单的问题，比如你可以问刘德华的妻子是谁，但是你如果要问刘德华的二大爷家的小姑子的儿媳妇是谁，自动问答就搞不定了。
再比如自动驾驶。前段时间百度的自动驾驶汽车在三环上跑了一圈，牛逼哄哄的，但是在我个人看来，自动驾驶技术还有很远的路要走，因为当你把方向盘交给智能机器算法的时候，意味着你的生命就由它掌控了，如果这个算法的准确率无法做到接近100%，那只要发生一次错误将很可能量成交通事故。路上的状况千变万化，智能机器如何才能对每种状况做出正确的判断我觉得是非常困难的。
再比如语音识别。这个其实我们生活中用的非常多，比如你的输入法，现在大家都懒的打字了，通过发一段语音就可以自动转换成文字，准确率接近100%，应该说算是比较成熟的领域了。
再比如机器翻译。当你出国，遇到语言不通的时候该怎么办？机器翻译工具就可以帮助你，你可以说一段中文，它可以帮你翻译成日语、英语等各种语言。有了它，你可以毫无畏惧的去到世界的任何地方，而完全不用担心语言不通的问题。
当然，人工智能还有很多其他应用的领域，这里就不一一列举。
人工智能专业难学吗
人工智能专业因为是近些年才火起来的方向，其实开了这个课程的学校目前并不多。学习它其实主要是学习各种机器学习算法，深度学习算法。机器学习算法主要包括向感知机，支持向量机，朴素贝叶斯算法，决策树算法，k近临算法等。深度学习主要涉及深层次的神经网络，比如卷积神经网络，循环神经网络，递归神经网络，以及可用于做机器翻译的seq2seq，attention和transformer等。这些算法的实现原理主要用到的都是数学相关的知识，比如线性代数，概率论等，算法的各种逻辑推导非常复杂，对于数学水平一般的人学起来会比较吃力。
总结和建议
人工智能是一个对数学要求很高的专业，如果你的数学能力一般，建议不要选，因为会制约你对模型原理的理解。如果数学很强，我觉得可以尝试，虽然学起来吃力，但是有很好的发展前景。
以上仅是我的个人观点，希望对你有帮助，也欢迎大家留言交流。
我是邓老师，一个擅长数学联想推理思维的人人工智能是福还是祸
智能机器人的出现及其发展，代表科技进步为社会、经济带来重大变革。既然是人类主导的进步，只能是有百利无一害。
一、智能机器人大量列装生产线，引发机器代替人工热潮。将人类从许多高温、极低温、化学环境等许多高危岗位中解脱出来。
二、大量智能机器人在公共领域、服务行业广泛应用，更大限度提升人类生活质量。
三、在科学探索、军事领域，智能机器人将有非常离奇的表现，怎么想象都不过份！
最后，即使再怎么不完美，都不要担心智能机器人有哪些负面的表现，那永远不会发生，
人工智能适合每个人学吗
人工智能不适合每个人学。
并非所有同学都适合读人工智能专业，这是一个各方面要求都很高的专业。
其一，开办人工智能专业的高校，正在加强人工智能与相关学科交叉融合。
这些相关学科不仅包括计算机科学、控制科学、量子科学、数学等理工学科，而且应关注到法学、社会学、心理学、经济学等人文学科，要能够充分体现人工智能的“技术属性”和“社会属性”。
因为，各个高校目前非常重视人工智能一级学科建设，从人工智能学科的发展趋势来看，成立人工智能领域一级学科是大势所趋，所以要先建设好人工智能相关支撑学科，为日后成立人工智能一级学科奠定基础。
双非的人工智能值得读吗
双非的人工智能确实存在一些问题，但它仍然值得读。尽管双非的人工智能可能缺乏一些权威认证和高质量教育资源，但它提供了一个机会，让那些没有机会接受正规教育的人学习和掌握人工智能技术。
此外，双非的人工智能也可以培养创新思维和解决问题的能力，为个人和社会带来发展机遇。因此，尽管存在一些限制，但双非的人工智能仍然是一个有价值的学习途径。
文章到此结束，如果本次分享的双非的人工智能值得读吗和为什么不建议读人工智能的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！