it人工智能好学吗？

一、it人工智能好学吗？

不好学

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

二、人工智能好学吗？

好学

人工智能相对于其他专业来说，学习难度较大，需要掌握一定的数学基础和算法积累，同时也需要具备一定的计算机和数学基础。但是，如果认真学习和努力实践，人工智能还是非常好学的，就业前景也非常好。

三、人工智能概论好学吗？

人工智能概论对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能伦理到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。

2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。

全球共有超过360所具有人工智能研究方向的高校，其中美国拥有近170所，中国仅30多所。虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。

四、人工智能算法好学吗？

人工智能算法就是需要专业的大数据专业知识，一般人很难学懂

五、人工智能专业好学吗？

人工智能专业好不好学，这个问题要从多个层面来看：

首先，你的基础怎么样。很多时候，事实证明，有人天生就是学理科的料，他们的数学计算能力很强，逻辑思维很严谨，别人抓破脑袋也想不明白的高数、线性积分，在他们眼里就是小菜一碟。如果你在数学、逻辑等方面的基础很好，那就说明你天生就是干这行的人，叫老天爷赏饭吃，入门真的很快，随便碾压别人。

其次，你对人工智能是否真的感兴趣。兴趣是最好的老师，人工智能是比较深奥的领域，是一门极具挑战性的科学，要沉得下心来钻研，这时候能不能撑得下去，那就看你的兴趣和意志了。为什么兴趣这么重要？我给你说一个例子吧，大学的时候，我一个哥们，突然对滑冰感兴趣，可能是在某个时间在溜冰场遇到了喜欢的人吧。那一整个学期，他不仅自己拼命苦练，还看了各种教学视频，买了各种专业的设备，从一个菜鸡变成业余，再变成能花样滑冰。别人都在宿舍玩游戏的时候，他在滑冰；别人在睡觉的时候，他还在练。等我们在溜冰场看到他的时候，都震惊了，竟然能这么熟练，我们站都没站稳，还在反复摔到烂屁股，他已经在跟别人玩花样了。老实说，如果不是兴趣，我想不出有什么理由让他坚持了下来。

如果你在以上两个方面都很好，那人工智能肯定是手到擒来。三天打鱼两天晒网的人，真的就比不上会学习、懂学习、能沉下心的人。

说人工智能好学的人，应该都是理科大佬！我在高中得时候都不觉得自己数学有那么差，150分的试卷，也能拿110分，算是中上水平。但是大学的高数和高中相比完全不是一个概念，加上自己又懒，上课经常不听，还挂过高数......

以上。纯属个人经历。

六、人工智能涉及领域包括GIS吗？

从机器翻译到语音、图像识别，再到无人驾驶，人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术正在深入影响着我们的工作和生活。人工智能被视为与计算机、互联网相提并论的重大技术创新，已成为IT企业发展的重要目标，也是国际竞争的新焦点。聚焦GIS领域，人工智能对GIS技术的发展和应用产生了哪些巨大影响，如何驱动GIS未来发展?以下为大家分享GIS基础软件“BitCC”五大技术体系之人工智能GIS技术体系。

人工智能GIS技术体系

　　在AI与GIS融合的道路上，超图软件不断进行技术创新和探索，2018年推出AI GIS技术，2019年进一步构建了AI GIS技术体系：

　　该体系包含三个核心内容：

　　1、GeoAI：融合AI的空间分析与处理;

　　2、AI for GIS：AI赋能GIS，即基于AI技术，增强和优化GIS软件功能;

　　3、GIS for AI：GIS赋能AI，即基于GIS技术，将AI分析结果进行进一步处理分析与空间可视化展现。

　　图1 AI GIS 三部曲

　GeoAI

　　基于统计学、机器学习和深度学习等人工智能基础理论与算法，面向地理空间领域问题，超图软件创新实现了一系列人工智能GIS功能，使其服务于GIS空间数据处理、分析、挖掘与综合建模。SuperMap GIS 10i产品以丰富的空间统计功能为基础，主要在空间机器学习、空间深度学习两个方面深化与丰富GeoAI功能，支持人工智能GIS应用。

空间机器学习

　　机器学习是现阶段人工智能的研究核心，可以让计算机实现自动“学习”。机器学习领域的三类典型问题包括聚类、分类和回归，因此主要面向这三类基本问题展开空间机器学习的研究。

　　目前提供的空间机器学习算子包括空间热点分析、空间密度聚类、基于森林的分类与回归分析、广义线性回归分析，帮助解决商业热点区域探查、住宅小区集聚分析、动植物适生区域识别、自然灾害易发区推测、城市不同区域房价预测等自然与社会问题。为了支持空间大数据计算，还将机器学习算法与分布式计算进行有效结合，大幅度提升了空间机器学习的性能。

图2 房产价格空间回归

空间深度学习

　　深度学习是机器学习技术的一个分支，可以让计算机模拟人脑的机制进行学习。由于深度学习技术在计算机视觉、图像理解方面已展现较好应用效果，因此，超图将其应用于遥感影像分析领域，可提高影像处理效率及准确性。SuperMap GIS 10i 新增了基于深度学习的影像数据检测、分类、提取等算法，包括目标检测、二元分类、地物分类和场景分类等，可用于影像建筑物、道路提取、土地利用分类、局部气候分区，可广泛应用于城市规划、气象建模等领域。

　图3 基于空间深度学习的影像建筑物提取

人工智能GIS流程工具

　　由于地理信息应用的多样性，当基础模型不能完全满足用户需求时，便可以用提供的流程工具来训练自己的模型。

　　机器学习的一般应用步骤是选择模型—训练模型—使用模型，因此相应的GeoAI功能使用需要经历从数据准备到模型应用的完整流程，如下图所示。而SuperMap GIS 10i的组件、桌面、服务器产品分别都提供了支持数据准备、模型构建、模型应用的人工智能GIS工作流程工具，方便软件使用者根据自己的数据与应用场景训练和使用自有模型。

　图4 GeoAI 工作流程

AI for GIS

　　AI for GIS，即基于AI技术增强和优化GIS软件功能。比如将AI技术应用到一些GIS传统业务中，实现GIS软件功能的智能进化。

　　目前SuperMap主要提供四个方面的功能：AI属性采集、AI测图、AI配图和AI交互。

　　AI属性采集功能可以帮助用户进行视频图像等多类目标的AI识别，例如高效采集违章停车、小广告、井盖等数据;AI测图功能提供更低成本、更为便捷的室内测图服务;AI配图功能为用户免去手工配图的繁琐流程，通过简单操作，进行风格迁移，就可以得到相对满意的地图风格;AI交互功能更是包括使用语音操控、隔空手势等丰富的交互方式，玩转GIS功能。

GIS for AI

　　人工智能在不断发展的道路上，也需要不断吸收融合其他的技术，如GIS。GIS可以将更多空间可视化和空间分析能力赋予AI，将AI分析结果在GIS软件中进行进一步处理与分析。

　　GIS可以将空间可视化赋能AI，例如交通流量监控、城市管理部件与案件等地图可视化应用，可为决策者提供更直观的信息表达形式;GIS还可以将空间分析赋能AI，例如可进行地理围栏实时告警，车辆行驶路线追踪等，携手AI为用户提供更大价值。

AI GIS未来会怎样?

　　未来，超图软件会持续进行AI技术与GIS技术的深度融合，增加更多的方法和工具，基于AI技术促进GIS业务的深化应用。一方面，AI GIS会持续与深度学习、机器学习等方面的研究相结合，使其逐渐走向成熟;另一方面，AI GIS也会与AutoML、AI PaaS等为代表的AI新技术不断碰撞融合。随着人工智能技术不断蓬勃发展及与GIS的结合不断深入，未来的AI GIS也将从弱人工智能走向通用人工智能。我们将Gartner 2019 AI光环曲线中的研究方向划分为，AI GIS初步探索涉及的内容，以及AI GIS未来探索的内容两个部分。

图5 AI GIS探索

注：原文标题《人工智能GIS技术体系来袭》，刊登于《超图通讯》2019年12月刊，作者：超图研究院大数据与AI研发中心 郑美玲 卢浩

七、人工智能分类有交叉领域吗？

人工智能是一门综合性的交叉学领域和边缘领域。

人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。

因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。人工智能运用极大地促进了机器人的发展。

八、人工智能机电管理好学吗？

人工智能机电管理不太好学

人工智能当然不好学，因为非常高科技，但是如果学出来以后不但好就业而且还会有非常好的发展前景。人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能伦理到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。

九、人工智能领域有哪些？

人工智能的领域有：

1、智能文本分类；

2、智能语音；

3、智能视频识别；

4、智能服务机器人；

5、人脸识别

一、智能文本分类

智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。

二、智能语音应用

智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。

三、智能视频识别应用

智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。

四、智能服务机器人

机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。

五、人脸识别

人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。

十、人工智能领域都有哪些？

人工智能的领域有：

1、智能文本分类；

2、智能语音；

3、智能视频识别；

4、智能服务机器人；

5、人脸识别

一、智能文本分类

智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。

二、智能语音应用

智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。

三、智能视频识别应用

智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。

四、智能服务机器人

机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。

五、人脸识别

人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。