Question

人工智能难吗？

Answer 1

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

Answer 2

人工智能不难学，目前的人工智能还不能称的上真正意义的上的智能，因为目前都还是基于大数据驱动的机器学习，其实就是让计算机记住了大量的数据，还不具备最简单的推理、联想等能力。

所以学习人工智能的的突破点就比较明确了，就是学好机器学习就行了。

机器学习主要包括，神经网络计算、支持向量机、决策树、深度卷积神经网络、等。

学习这些可以看周志华的西瓜书入门，在此之前、你需要现有一定的高等数学和矩阵分析的数学基础，因为神经网络的训练过程就是梯度下降法，需要用到高等数学里的链式求导法则，还有一些矩阵运算的推导需要你有一些线性代数和矩阵分析的基础，比如机器学习里经常听到的hessian矩阵，就需要有矩阵求导的知识！ 此外你还需要有一定的概率论、随机过程基础，比如 HMM隐马尔可夫算法就需要随机过程理论。

当然如果你只是一个机器学习应用型从业人员，可以不必对数学过分的专研，只需要掌握基本的思想即可，然后学习一些机器学习深度学习的软件和开发包，比如在python语言下基于tensorflow的深度学习开发等，或者opencv、caffe等，当然完全不懂数学基础也不行，因为深度学习应用过程涉及到繁琐的参数调节过程，没有任何数学思维就会很盲目、很难构造出一个合适的模型。

最后说一下，目前人工智能人才缺口还是很大的，在自然语言处理、图像识别、用户推荐领域都需要大量的人工智能人才，当然这些用人企业对人才要求也是很高的，动则要求双985学历，给出的年薪市场价也在40-200万之间，人工智能是一个非常有前景的行业，也需要你付出比常人更多的努力。

Answer 3

当然难，人工智能是IT领域里面最难的方向
因为里面涉及到的数学内容非常多，已经不是简单纯粹的编程问题了，而是对数学模型的理解和应用，然后再去编程实现，可以说比编程多了一部数学，但是数学的难度是人都知道
如果说你不愿意去学习这些数学模型，只愿学习编程实现，那么难度会小很多，但是依旧比做web难很多

Answer 4

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。

Answer 5

不难但是需要一定基础，学习人工智能有门槛，学习人工智能，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。