學人工智慧究竟難不難？

兩會熱詞【人工智慧】又在教育界掀起了新一輪的浪潮，在java、UI設計、跨境電商這類專業如火如荼正在發展的時候，人工智慧也悄然進入了人們的學習生活中。在高校圈，中國科學院大學、西安電子科技大學、南京大學等多所高校宣布開設人工智慧學員，這一舉措究竟是一味跟風，還是有先見之明？

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「複雜工作」的理解是不同的。

2017年12月，人工智慧入選「2017年度中國媒體十大流行語」。

人工智慧並不是一個花錢買點設備，用開源代碼，隨便找幾個程序員工程師就可以簡單上手的行業，人工智慧的發展是一個長期的趨勢，而目前的人工智慧人才卻特別的短缺，而大量的計算機專業人才培養模式，已經滿足不了目前人工智慧行業迫切的人才需求。

人工智慧作為一個新興行業，其薪資在眾多行業中也相當可觀。

北京·人工智慧研究員

深圳·人工智慧工程師

全國平均水平·人工智慧工程師

目前更多的高校和企業都認為，人工智慧領域需要有堅實的數學基礎，強力的分析、建模能力，同時也要對人工智慧知識有專業、全面、透徹的了解。而這明顯已經超出了目前各大高校計算機專業的課程教授內容。人工智慧核心必須考慮到核心類的課程如機器學習，知識表示與處理；技術支撐類如模式識別與計算機視覺，自然語言處理，自動規劃，多智能體系統，計算智能；平台類如機器學習系統平台，機器人，智能系統等。

以前的計算機專業是一個領域較寬的培養模式，在更多人學習java、UI設計等不同的專業時，人工智慧的課程就顯得更加稀少了，即算是各高校的優秀學生，在不準備對人工智慧進行專研的基礎下，對人工智慧的了解可能只能達到「高級科普」的程度。對於很多學生來說，較難培養他們全面深入地掌握人工智慧知識，也難以解決人工智慧企業研發的關鍵問題，不能很快的適應人工智慧產業的要求。

在人工智慧的學習過程中，不僅需要強有力的計算設備，還需要大數據的支撐，這些東西更多的實在公司里，在脫離企業的環境中埋頭研究人工智慧最終只是紙上談兵，作為一個產學研結合緊密、學以致用的學科，華信智原為人工智慧學子提供了優越的環境。不僅能夠在較短的時間內學習到人工智慧的核心知識，同時也在學習過程中運用學校大數據，接軌行業最新科研知識與成果，在學習、聯繫、實習中不斷打磨自己的技術，最終用較短的時間學成人工智慧，也能夠較快投入工作，適應人工智慧企業的各項需求。

對人工智慧有興趣的你

歡迎來華信智原學習

人工智慧

IT路漫漫

但不要慢人一步哦！

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！