ai人工智能零基础培训难吗

AI人工智能零基础培训对于没有任何相关知识的人来说可能会有一定的难度。因为AI人工智能是一门涵盖多个学科知识的领域，包括数学、统计学、计算机科学等等。对于零基础的学员来说，需要从最基础的数学概念开始学习，如线性代数、概率论和微积分等等，以便理解AI算法的基础原理。AI人工智能领域发展迅速，新的理论和算法不断涌现，这也给学习者带来了一定的挑战。需要学员具备强烈的学习动力和持续学习的能力，不断跟进最新的研究成果和技术应用。AI人工智能在实际应用中也需要一定的编程能力。学员需要学习编程语言，如Python、Java等，以便能够实现AI算法和开发相关应用程序。虽然AI人工智能零基础培训可能会面临一些困难，但通过系统的学习和练习，并结合实践项目，学员可以逐步掌握必要的知识和技能。有一些在线学习平台和培训机构提供了专门的AI人工智能零基础培训课程，可以帮助学员有序地学习和掌握相关知识。只要学员具备一定的学习能力和耐心，AI人工智能零基础培训是可以成功的。

现在绝大多数人已经知道人工智能前景大大滴!于是惹来无数同学都想学人工智能呀，毕竟都想学人工智能，成为人生赢家嘛!可是...我是零基础，零基础可不可以学人工智能呢?你问我零基础能不能学人工智能?好，那你得先知道人工智能到底是什么吧~“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能(ArtificialIntelligence)，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。人工智能的核心就是机器学习，其应用遍及人工智能的各个领域。是不是感觉好高大上，顺便还有点懵。啥?机器学习?机器都会学习了那还得了!机器学习是使计算机具有智能的根本途径，通过算法让机器学会学习~除了机器学习，你还得了解用于数据科学中的Python编程用于数据科学的统计学知识需要学习的数学知识学习尽可能多的原理知识。如果你是真的零基础，还是文科类专业的话，而且自己对编程啥的一点都不了解。那可能还是有点困难的~建议先去了解了解机器学习哦，大数据开发建议参加人工智能培训!世上无难事只怕有心人，你也可以来我们北大青鸟来免费测试一下，看看你可不可以学习哦!零基础当然是可以学的，只是会比别人难很多，毕竟人家打基础的时候你木有嘛~

我国目前互联网企业到处开花，人工智能领域的发展也是非常迅速。百度、科大讯飞等知名企业也是始终紧跟国际潮流，加紧发展人工智能。现在进入人工智能行业可以说是非常好的时机了。南邵计算机学习介绍如果想参加人工智能培训，零基础的小白可不可以学习人工智能呢?北大青鸟小编认为，可以当然是可以的，但是一定要掌握正确的方法，不然极其困难。毕竟人工智能跨学科很广，零基础想学习人工智能可以从以下几个方面着手：一、人工智能主要应用的编程语言就是python，因此想要入行人工智能的可以先从python学起，他比较简单易学，但是这也是相对于其他编程来说的。二、数据库的学习也是不可忽视的，不管你是想入行人工智能还是其他编程，数据库的学习是必不可少的。三、web前端开发，算法、数据和工程是一个完整的人工智能项目必不可少的。而web前端开发在这三个方向种，容易参与进去，同时也容易做出彩的地方就是在工程方面，我们把这块内容叫做大前端。具体的大致可以分为五块内容：人机交互，数据可视化，产品Web，计算，模型训练和算法执行。四、实践，毕竟我们学习人工智能并不只是想要单纯的掌握这个理论，而是为了找一份好工作，所以适当的实战项目也是非常重要的。我们北大青鸟在学习人工智能的每个阶段都给学员安排了实战项目!

深度学习目前人工智能最受关注的领域，但并不是人工智能研究的全部。张钹认为尽管产业层面还有空间，但目前基于深度学习的人工智能在技术上已经触及天花板，此前由这一技术路线带来的“奇迹”在AlphaGo获胜后未再出现，而且估计未来也很难继续大量出现。技术改良很难彻底解决目前阶段人工智能的根本性缺陷，而这些缺陷决定了其应用的空间被局限在特定的领域——大部分都集中在图像识别、语音识别两方面。目前一个很有趣的现象是，全世界的企业界和部分学界对于深度学习技术的判断过于乐观，而学术圈的专家却比较谨慎，甚至悲观。他们认为人工智能迫切需要推动到新的阶段，而这注定将会是一个漫长的过程，有赖于与数学、脑科学等结合实现底层理论的突破。这一轮人工智能热潮是本世纪初兴起的。出现在学术界。学术界过去对人工智能是冷遇的，但是多层神经网络的出现带来了一些改变，神经网络的理论在上世纪50年代就有了，但是一直处于浅层的应用状态，人们没有想到多层会带来什么新的变化。真正引起大家注意的就是2012年斯坦福的实验（注：2012年谷歌和斯坦福利用多层神经网络和大量数据进行图像识别的实验），过去实验的图像样本数最多是“万”这个级别，斯坦福用了1000万，用多层神经网络来做，结果发现在人脸、人体、猫脸三个图像类别中，这个模型的识别率大概有7%-10%的提高。这给大家非常大的震动，因为通常识别率要提高1%要做好多努力，现在只是把层数增加了，竟然发生两大变化，一个是识别率提高这么多；第二个是能处理这么大数据。这两个变化给大家非常大的鼓舞，何况在2012年之前，人工智能没有解决过实际问题。现在分析下来是三个原因，大家也都非常清楚了，一个大数据、一个是计算能力、一个是算法。认识到之后，一夜之间业内业外对深度学习都非常震动，然后就发生了三件历史性的事件。第一件事是2015年12月，微软通过152层的深度网络，将图像识别错误率降至3.57%，低于人类的误识率5.1%；第二件事，2016年微软做的语音识别，其词错率5.9%，和专业速记员水平一样；第三件事：Alpha-go打败韩国围棋选手李世石。通过人工智能，利用深度学习、大数据这两个工具，在一定条件下、一定领域内竟然能够超过人类，这三件事情给大家极大的鼓舞。特别是对于圈外的人，都认为我只要掌握了大数据，利用深度学习说不定还能搞出奇迹来，于是大家做了很多很多预测，比如在多短时间内计算机会在什么事情上能超过人。但在这个之后，奇迹并没有发生。准确一点说，今后或许会在个别领域取得进展，但是不会像之前预计的那样全面开花。特别是中国市场乐观的认为“中国市场大、数据多，运用又不受限制，所以将来奇迹一定会发生在中国”。从目前的情况来看效果最好的事情还是这两件：图像识别、语音识别。我看了一下，中国人工智能领域20个独角兽30个准独角兽企业，近80%都跟图像识别或者语音识别有关系。人工智能在围棋上战胜人类后产生了这种恐慌，“大师才能做的事，人工智能居然能做，我的工作这么平凡，肯定会被机器所替代”。这里需要考虑一下它的局限性，不要过于乐观。人工智能能做的那三件事（语音识别、图像识别、围棋）是因为它满足了五个条件，就是说只要满足了这五个条件，计算机就能做好，只要有任何一个或者多个条件不满足，计算机做起来就困难了。是必须具备充足的数据，充足不仅仅是说数量大，还要多样性，不能残缺等。是确定性。是最重要的，需要完全的信息，围棋就是完全信息博弈，牌类是不完全信息博弈，围棋虽然复杂，但本质上只需要计算速度快，不要靠什么智能，可是在日常生活中，我们所有的决策都是在不完全信息下做的。是静态，包括按确定性的规律演化，就是可预测性问题，在复杂路况下的自动驾驶就不满足这一条；实际上它既不满足确定性，也不满足完全信息。就是特定领域，如果领域太宽他做不了。单任务，即下棋的人工智能软件就是下棋，做不了别的。如果你的工作符合这五个条件，绝对会被计算机替代，符合这五个条件的工作特点很明显，就是四个字“照章办事”，不需要灵活性，比如出纳员、收银员。如果你的工作富有灵活性和创造性，计算机绝对不可能完全代替，当然部分代替是可能的，因为其中肯定也有一些简单和重复性的内容。如果认识到这一条就会认识到人工智能仍处于发展阶段的初期。不是像有些人估计的那样“人工智能技术已经完全成熟，而进入发展应用的阶段”。深度学习技术，从应用角度已经接近天花板了。现在的深度学习本质是基于概率统计，什么叫做概率统计？没有那么玄，深度学习是寻找那些重复出现的模式，因此重复多了就被认为是规律（真理），因此谎言重复一千遍就被认为真理，所以为什么大数据有时会做出非常荒唐的结果，因为不管对不对，只要重复多了它就会按照这个规律走，就是谁说多了就是谁。我们现在还没有进入人工智能的核心问题，其实人工智能的核心是知识表示、不确定性推理这些，因为人类智慧的源泉在哪？在知识、经验、推理能力，这是人类理性的根本。现在形成的人工智能系统都非常脆弱容易受攻击或者欺骗，需要大量的数据，而且不可解释，存在非常严重的缺陷，这个缺陷是本质的，由其方法本身引起的。深度学习的本质就是利用没有加工处理过的数据用概率学习的“黑箱”处理方法来寻找它的规律，这个方法本身通常无法找到“有意义”的规律，它只能找到重复出现的模式，也就是说，你光靠数据，是无法达到真正的智能。深度学习只是目前人工智能技术的一部分，人工智能还有更大更宽的领域需要去研究，知识表示、不确定性处理、人机交互，等等一大片地方，不能说深度学习就是人工智能，深度学习只是人工智能的一部分。一直到去年人工智能大会交流的论文还是三分之一是机器学习方面，三分之二是其他方面。全世界的学术界大多数有清晰的认识，全世界的企业界大多持过于乐观的估计。为什么出现这样的情况呢？因为从事过早期人工智能研究的人，大多已经故去或者年老，已经没有话语权。现在活跃在人工智能研究第一线的都是深度学习、大数据兴起以后加入的，他们对人工智能的了解不够全面。科学研究是很难精确估计的，但是深度学习如果从应用角度，不去改变它，我觉得已经接近天花板了，就是说你要想再出现奇迹的可能性比较小了。只要选好合适的应用场景，利用成熟的人工智能技术去做应用，还有较大的空间。目前在学术界围绕克服深度学习存在的问题，正展开深入的研究工作，希望企业界，特别是中小企业要密切注视研究工作的进展，及时地将新技术应用到自己的产品中。当然像谷歌、BAT这样规模的企业，他们都会去从事相关的研究工作，他们会把研究、开发与应用结合起来。目前有两种意见，一种观点认为智能化的道路是多条的，不是只有一条路能通向智能，我们通过自然进化产生了自然智能，那么我们为什么不能通过机器产生机器智能？这个智能和自然智能不会是完全一样的，条条大路通罗马，我们通过自然进化获得的智能也不见得是最佳的。这个观点我赞成，机器智能与人类不相同，其实是有好处的，恰恰可以互补，发挥各自的长处。但是从长远来看，必须得走人类智能这条路，为什么？因为我们最终是要发展人机协同，人类和机器和谐共处的世界。我们不是说将来什么事情都让机器去管去做，人类在一边享受。我们要走人机共生这条路，这样机器的智能就必须和人类一样，不然没法共处，机器做出来的事情，我们不能理解，我们的意图机器也不知道，二者怎么能合作？人工智能算法必须可解释性，你要它做决策，你不理解它，飞机就让它开，谁敢坐这架飞机？所以目前的阶段，车和飞机还是不能完全让机器开的。为什么司机坐在上面我们放心？因为我们和他同命运，要撞死一块撞死，机器和你可不是同一命运，它撞不死，你撞死了。我们目前还有很多近忧，发展人工智能必须要考虑安全问题，这已是现实问题。我们看语音合成，利用现有的技术可以做到以假乱真，和真人基本没有差别。现在看来这种技术不能推广应用，因为一旦推广就全乱套了，只要搞一段用语音合成技术做成的假录音，就可以让任何一位名人身败名裂。这些都是非常危险的技术。人工智能的治理已经提到日程上了。清华大学人工智能研究院院长张钹教授提出一个新的概念，就是第三代人工智能的概念，人工智能实际上经历过两代，第一代就是符号推理，第二代就是目前的概率学习（或深度学习），我们认为现在正在进入人工智能的第三代。原因很明显，第一代、第二代都有很大的局限性。第三代人工智能技术是是要建立可解释、鲁棒性（注：可以理解为稳健性）的人工智能理论和方法，发展安全、可靠和可信的人工智能技术。这个目前有两条路，一个是和数学结合，一个是和脑科学结合。你想想如果没有新的数学工具，没有来自于脑科学启发下的新思路，哪来的新理论？另一方面是要把数据驱动和知识驱动结合起来，因为通过数学、脑科学上寻求突破是比较艰难的，前面这件事现在则完全能够做。这个结合是指之前几十年人工智能的经验统合到一块，至少有一个方向就是要把第一代和第二代结合，利用各自的优势。但是这两个结合很困难，因为他们在不同空间中操作，一个是向量空间，一个是符号空间，也需要有新的数学工具的加入。但是第三代人工智能技术因为需要攻坚，因为遇到的问题更困难。不过低潮会发生，但不会像过去那样，变成人们不太提及的“隐学”，因为有大数据、互联网和强大的计算资源，这些都会支撑人工智能继续走下去，尽管有的时候还只是表面上的繁荣。

一般是4个月左右。个人建议不要去培训机构，在教室里面纸上谈兵 连个人工智能产品都见不到的我其实觉得要学人工智能最好还是到企业内部像百度和东软，深兰科技和交大都有合作人工智能课程，好像叫交大人工智能中心，你可以自己搜一下，好像就是直接深兰科技里面上课的这种企业里面授课的我感觉更好点

当然可以！绘画是一种技术，任何人都可以学习和掌握。虽然需要一定的计算机和编程知识，但是有许多在线教程和资源可供学习。通过学习AI绘画，普通人可以探索创造力和艺术表达的新领域，同时也可以利用AI工具提升自己的绘画技巧和效率。无论是对于艺术爱好者还是专业画家，学习AI绘画都是一个有趣且有潜力的选择。是的，普通人可以学习人工智能（AI）。虽然这可能需要很大的努力和时间，但通过学习和实践，任何人都可以成为AI专家。许多在线课程、培训和大学课程都可用于学习人工智能。要学习AI，您需要深入了解数学、统计学和编程等基本概念，并掌握相关的工具和技术。