大家好，人工智能行业累吗相信很多的网友都不是很明白，包括人工智能行业赚钱吗也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于人工智能行业累吗和人工智能行业赚钱吗的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
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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ai交付工程师累吗
AI交付工程师的工作可能会带来一定的压力和挑战，但是否感到累主要还是取决于个人的工作态度和适应能力。以下是一些常见的因素，可能影响AI交付工程师的工作感受：
1.项目压力：AI交付工程师通常要在规定的时间内完成项目，并满足客户的需求。这可能会导致工作量较大和时间压力，尤其当项目进度紧张或要求高时。
2.技术挑战：AI交付工程师需要掌握多种技术和工具，如机器学习、深度学习、数据处理等。随着技术不断演进和更新，需要不断学习和跟进最新的发展，这可能对工程师带来一定的压力。
3.团队协作：AI交付项目通常需要与团队成员、数据科学家、软件开发人员和业务人员等进行合作。有效的团队协作对项目成功至关重要，但也可能带来沟通和协调的挑战。
4.需求变动：客户需求可能会随时变化，而AI交付工程师需要及时适应这些变化并做出相应调整。这可能需要灵活性和适应性，同时也
人工智能算法工程师加班严重吗
人工只能算法工程师加班严重。
因为算法工程师的工作内容是利用算法处理事物，不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。算法工程师根据研究领域来分，主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理，是比较费脑力的一个工作。
人工智能好学吗？
人工智能不好学，而且非常不好学。
但是，如果你只是使用现有的一些AI算法的话，也没有那么难。
先说说基本要求吧：
首先是数学。人工智能的基础是数学，特别是高等数学，需要掌握的知识包括但不限于线性代数、概率论、数理统计等等，这些仅仅是入门的必须数学知识，等入门以后，你会发现更多的其他数学知识。其次是计算机基础知识。比如算法、信息论等，还要掌握至少一门高级语言，目前这个领域python、java比较流行，相关的开源代码和库较多。入门后你会发现还需要大数据处理相关的基础技能，这样会对你的操作系统技能、数据库处理、集群部署等提出一定的要求，不过也不要怕，这时候一般会有一个团队和你一块做这些。第三就是英语。目前大部分最新的文献资料基本都是英语，中文的也有，但是比较少，而且比国外晚很长时间才有可能出现。最后就是获得基础的大量原始数据。这个在国外可能比较难获取，国内环境宽松，获得的难度好一点，如果不能获得真实的海量数据，你的训练也没有意义，获得的模型也是不准确的。如果具备了上述4点，就可以比较顺畅的进行人工智能的研究学习了，如果一开始没有找到研究的方向，第四点不具备也没关系，可以先从算法学习等方向入手，以后找到方向了再想办法获得数据。
总的来说，人工智能虽然没有想象的那么神秘，但是真要研究起来也没那么简单，毕竟，这是个从海量数据里寻找规律，找出问题解决模型的一种方式，牵涉的方方面面很多，如果没有很大的毅力，想有大的发现还是比较困难的。
如果只是想将来找份人工智能相关的工作，也不用这么辛苦的研究，把工具学习好，把现有的算法学习好就可以了。
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