人工智能的难易度主要取决于你想达到的技能水平和专业领域:
1. 入门级人工智能。比如学习一些基本的人工智能理论知识,了解主流的人工智能算法与技术(机器学习、深度学习、NLP等),采用现有的工具和平台(TensorFlow、PyTorch等)开发一些简单的人工智能应用(图像分类、聊天机器人等)。这一层次的难度不高,有一定编程基础和数理统计知识的人可以比较轻松地上手。
2. 人工智能工程师。要达到人工智能工程师的水平,需要一定的学习成本。需要系统学习人工智能相关知识,熟练掌握人工智能算法与技术的理论和实践,并有一定的工程开发能力,能够设计和开发复杂的人工智能系统与应用。这需要投入较长时间精确学习与实践,难度会比较大。
3. 人工智能科研人员。要达到人工智能学者和科研人员的水平,难度会最大。这需要对人工智能理论和技术有深入研究,能开展一定的科研工作,提出新的理论或技术方案,并取得一定的研究成果。这需要学术修养,对人工智能领域有深刻理解和洞察,难度是最高的。
除了知识层面,人工智能的难易度也与专业领域相关:
1. 计算机视觉和图像处理。相对而言难度较高,需要扎实的数学与编码能力。
2. 自然语言处理。难度一般,门槛较低,学习曲线比较平滑。
3. 强化学习和运筹学。难度较大,涉及到较复杂的数学理论。
4. 机器人ics。难度较高,需要跨领域学习,涉及机械、电子电路与人工智能。
5. 商业应用。难度相对较低,更强调应用与实践,门槛较低。
所以,总体来说,人工智能的难易度具有层次性和领域特点。对不同的人而言,人工智能的难易度会有差异,但任何层次与领域的人工智能技能都需要投入大量时间与精力进行学习与练习。系统学习与实践是人工智能技能提高的关键。
