自动化哪个领域最好学？

一、自动化哪个领域最好学？

自动化装配钳工好学，因为不用熟悉软件，多动手学习就可以了，一般大半年到一年都能学会，学出来后工资待遇很不错，也能找到好工作

二、人工智能和前端哪个好学？

个人认为前端更容易一些，不过看自己的兴趣爱好也很重要。前端的话主要学js，日常工作的话就是去制作网页，以及网页互动端口。

人工智能的话，主要学习基于统计学的各种机器学习，深度学习算法，需要有极高的数学基础，对人的也有不低的要求。

三、redhat在人工智能领域的用途？

IBM加入到了正在快速增长的以边缘计算和5G部署为目标的科技巨头俱乐部中，利用其在多云专业领域的积累和子公司Red Hat提供的服务来支持边缘环境中的人工智能（AI），物联网和分析工作负载的部署和管理。

对于边缘设备和5G部署，最具体的是IBM Telco Network Cloud Manager。它运行在RedHat基于Kubernetes的OpenShift平台上，并提供自动化功能来协调通常在虚拟机（VM）上运行的虚拟网络功能（VNF）和通常在容器化环境中运行的容器网络功能（CNF）。

四、华为在人工智能领域有哪些？

华为在人工智能领域拥有多个产品和服务，包括但不限于以下几类：

人工智能芯片：华为推出了名为“昇腾”的AI芯片系列，用于加速人工智能计算和处理任务。

人工智能平台：华为推出了名为“华为云ModelArts”的AI平台，为开发者提供一站式AI开发和部署服务。

人工智能应用：华为在智慧城市、智能交通、智能医疗等领域推出了一系列人工智能应用，如智慧城市大脑、智能交通管理系统、智能医疗辅助诊断系统等。

人工智能研究：华为在人工智能领域开展了多项研究，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。

人工智能培训：华为还为开发者提供人工智能培训课程，帮助他们掌握人工智能技术和应用。

总之，华为在人工智能领域拥有广泛的产品和服务，涵盖了从硬件到应用的各个方面，致力于为用户提供全方位的AI解决方案。

五、下棋是人工智能的哪个领域？

下棋高手就是普通的程序加强版而已，谷歌阿尔法狗打败了韩国李世石并不能说明计算机真的超越了人类，谷歌后面有超级计算机作为后盾，拷贝储存了比人类大脑多得多的数据，要知道即便是围棋高手他们一辈子积累的经验化数据也是无法和计算机相比拟的，所以电脑会下棋依然是大数据的应用而已，并不是机器真的能替代人类。

六、人工智能跨领域的是哪个？

人工智能可以跨多个领域，比如说汽车行业，人工智能识别，比如说在医疗领域的

七、人工智能，在医疗领域有哪些应用？

当前，人工智能在医疗健康领域中的应用已经非常广泛，从应用场景来看，主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。随着当下语音识别、图像识别等技术的逐渐提升，基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也走向成熟，进而推动了整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。

一，虚拟助理：人类医师的得力助手还是替代者？

在医疗领域，虚拟助理可以根据和用户的交谈，智能化地通过病情描述判断病因。因此虚拟助理主要分成两类，一类是包括Siri等的通用型虚拟助理，另一类是专注医疗健康类的专用虚拟助理。通用类虚拟助理上市时间早，资本支持度高，数据规模大。而医健类虚拟助理的专业属性强、监管风险高。

虚拟助理是目前较受资本青睐的人工智能医疗健康细分领域，目前在国外用户所熟知的医健虚拟助理是Babylon Health，而国内在虚拟助手上，也有大数医达和康夫子崭露头角。

八、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

九、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。

十、人工智能哪个细分领域成长最好？

人工智能是一个涉及多个领域的综合性、跨学科的技术，目前其各个细分领域都在不断地发展壮大。以下是一些人工智能细分领域中成长较好的领域：

1. 自然语言处理（NLP）：随着大数据和深度学习技术的不断发展，NLP在机器翻译、情感分析、自然语言生成等方面取得了重大进展。

2. 计算机视觉（CV）：CV在图像识别、目标检测、人脸识别等领域成长迅速，尤其是深度学习技术的运用，极大地提升了其准确性和效率。

3. 机器学习和深度学习：机器学习和深度学习技术是人工智能的核心技术，其在自动驾驶、智能客服、金融风控等领域的应用越来越广泛。

4. 人机交互（HCI）：人机交互在智能家居、虚拟现实、增强现实等领域成长迅速，其基于自然语言、图像识别等技术，不断提升用户体验和互动效率。

5. 机器人技术：机器人技术在生产制造、医疗保健、服务行业等领域的应用不断扩大，随着人机交互、计算机视觉等技术的进步，机器人的智能化水平不断提高。

总的来说，人工智能的各个细分领域都在不断地发展、壮大，而且它们之间也存在着相互促进的关系。未来，随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断扩大，这些领域的成长前景将会更加广阔。