人工智能领域真的有用吗 人工智能技术有用吗

人工智能真的有用吗

人工智能作为新生事物解决了很多之前解决不了的问题，必然是好的，但是目前媒体把它过度神话了！

首先，目前的人工智能根本上只是个算法，依靠更多的有标记数据和更快的计算速度完成了以前完成不了的计算量。由于算力的惊人，可以找到人们之前未曾发现的特征与规律。但是目前的算法很大程度上还是暴力运算，发现的很多规律，特征都是过度拟合的结果，是无效的。因此真正的智能还远远未到！现在还是可以轻易驾驭

人工智能技术在专业领域应用的重要性和必要性

目前，从大数据技术发展来看，已从手工数据处理逐渐演变为半自动处理，数据自动分类和自动决策，大数据技术发展为人们处理未来生活的场景带来新的机会，包括智慧工厂、无人化智能制造，以及智慧社区等交互场景。

目前我国把人工智能作为下一代重点发展领域，人们更需要努力把握机会。刚才讲到安防技术在自动驾驶中的应用，实际上在未来的制造业、交通、医疗、农业、建筑等方面，都存在巨大的机遇。

人工智能是骗局吗

不能说这就是骗局，目前主要还是针对某一个领域大家都有接触到一些或多或少的人工智能，大数据，物联网，云计算，去中心化，O2O，VR，AR，其实这些东西都可以说是人工智能的一部分，只不过每个领域包装了一下，吸引各类眼球。

人工智能算法有没有学习的必要

这是一个很多人都比较关心的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。

首先，不论是从事人工智能平台的研发，还是从事人工智能技术的行业应用开发，算法知识都是一个学习的重点内容，因为从当前的人工智能技术体系来看，不论是从事计算机视觉，还是自然语言处理，算法都是核心，掌握算法也能够明显提升自身对于人工智能技术的认知能力。

从事人工智能产品的研发，对于算法知识的要求是非常高的，研发人员要具备算法设计能力，同时要能够完成算法实现、算法训练、算法验证等一系列环节，可以说当前的人工智能研发说到底就是以算法设计为基础来进行的。

随着人工智能平台的落地应用，未来很多开发人员会基于人工智能平台来进行行业应用创新，这种情况对于开发人员的算法知识要求并不算高，开发人员可以借助于人工智能平台的支撑，来完成技术与行业的结合。基于人工智能平台来进行人工智能产品开发，需要重视编程语言、人工智能平台和业务知识的学习，但是这并不意味着算法不需要掌握了，实际上掌握一定的算法知识，能够更加充分地发挥出人工智能平台的功能。

学习算法知识可以循序渐进，对于数学基础比较薄弱的人来说，可以先补学一些线性代数和概率论方面的知识，然后从一些比较经典的算法开始学起，比如决策树、朴素贝叶斯、K-mean等等。在学习这些经典算法的过程中，还应该结合具体的实验来进行，比如可以基于Python语言来完成算法的实现，然后进一步完成算法训练、验证和应用的过程。

最后，学习算法知识对于实验场景的要求往往比较高，所以建议在学习算法知识的过程中，最好能够为自己营造一个较好的实验和交流环境。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

感觉人工智能前景比较好，学起来难吗

本人对人工智能有些粗浅研究，谈下个人拙见。

到底什么是人工智能？

人工智能是我们希望机器达到的智能化目标，即希望机器Thinklikepeople,Actlikepeople.而对于目前阶段，实现智能的方式是通过观测历史数据，找到数据中隐含的结构关系，从而来预测新数据，实际上目前都属于数据智能，把难以精确解决的问题转换为概率问题，得到近似解。

人工智能怎么学？难学吗？

既然人工智能是基于数据的智能，那么如果要真正学懂，数学知识和计算机知识都必不可少。

1、必备的数学知识

（1）线性代数（矩阵、向量、特征值、奇异值分解）

（2）概率论（概率分布模型、极大似然、贝叶斯）

（3）信息论（熵、散度）

（4）高等数学（导数、梯度）

2、必备的计算机知识

（1）数据结构

（2）python

（3）基础算法

（4）人工智能的主流框架，如Tensorflow

认识人工智能编程和传统编程的差异（需要好好理解）

1、传统编程

“程序+数据”，经过运算得到“结果”，是按照人们预先设置好的路径（有限的）去执行

2、人工智能的编程

“数据+结果”，经过运算（训练过程）得到“程序”，程序可以有无限的执行路径备选，最终执行的路径由训练集数据决定

从场景切入，学习人工智能的各种算法

比如说KNN、线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络（LSTM）、深度学习、对抗学习、强化学习等等，这个就要入坑了，要好好啃。

总之，人工智能有一定门槛，但前景绝对是光明的，加油！

欢迎探讨交流。