其实学人工智能好不好的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解不建议学人工智能吗知乎，因此呢，今天小编就来为大家分享学人工智能好不好的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
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学人工智能好不好
有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的AndrewNg机器学习课程。它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。
有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”。“ProgrammingCollectiveIntelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML算法在Python中的实际实现。它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。这些不错的资源你可能也感兴趣:
PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）TomMitchell在卡梅隆大学教授的AnothercourseonML（另一门ML课程）YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk二、深度学习
关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是DeepLearningWithPython。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。
在Google上也有一个greatintroductoryDLcourse，还有SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks。
之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：
GeoffreyHinton的coursera课程“NeuralNetworksforMachineLearning”。这门课程会带你了解ANN的经典问题——MNIST字符识别的过程，并将深入解释一切。MITDeepLearning（深度学习）一书。UFLDLtutorialbyStanford（斯坦福的UFLDL教程）deeplearning.net教程MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络和深度学习）一书SimonO.Haykin的NeuralNetworksandLearningMachines（神经网络和机器学习）一书三、人工智能
“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：现代方法）是关于“守旧派”AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。
来自加州大学伯克利分校的ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。
大脑如何工作
如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。
JeffHawkins的OnIntelligence（有声读物）G?del,Escher,Bach我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。
其他资源：
RayKurzweil的HowtoCreateaMind（如何创建一个头脑RayKurzweil）(有声读物).PrinciplesofNeuralScience（神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。它谈论的是核心科学，神经解剖等。非常有趣，但也很长–我还在读它。四、数学
以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：
微积分学
KhanAcademyCalculusvideos（可汗学院微积分视频）MITlecturesonMultivariableCalculus（MIT关于多变量微积分的讲座）线性代数
KhanAcademyLinearAlgebravideos（可汗学院线性代数视频）MITlinearalgebravideosbyGilbertStrang（GilbertStrang的MIT线性代数视频）CodingtheMatrix?（编码矩阵）–布朗大学线程代数CS课程概率和统计
可汗学院Probability（概率）与Statistics（统计）视频edxprobabilitycourse（edx概率课程）五、计算机科学
要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始，我建议阅读DiveIntoPython3（深入Python3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质–看这个经典的MITcourse（MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于CS-结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
六、其他资源
Metacademy?–是你知识的“包管理器”。你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。kaggle?–机器学习平台本科阶段是不是不建议学机器人工程，课程难度大你怎么看
机器人工程是一个引领时代发展的具有蓬勃生命力的专业，在它的前端开发和下游的产业链的延伸方面具有国家战略意义，而且它的应用范围和应用领域非常广泛，对人类社会的发展，科技的进步，生产力的推动，都产生着深远而广泛的意义。机器人工程专业在未来的几十年内的专业人才都是供不应求的，但是，它对学生的物理，数学以及创新意识等方面要求比较严格，如果考生在这方面具有一定的基础，我们还是建议考生要选择机器人工程专业。
另一个方面，我们可以根据教育部最新公布的2020年版全国普通本科高等院校专业目录设置就可以看到，有许多院校新增的机器人工程专业，在这些新增的专业中，既有双一流建设大学，也有一般的本科大学。与此同时，教育部还发出相关的意见，要求全国高等院校加强智能领域尖端人才的培养，加大机器人工程硕士研究生招生的规模和培养的层次，由此可见，机器人工程专业具有蓬勃旺盛的生命力和非常广阔的发展前景。如果考生稍微能够具备相关的数学和物理基础的知识，我们还是建议考生首选人工智能或者机器人工程的相关专业的。因为我们上大学就是为了解决考生今后的吃饭问题，生存问题，发展问题。而不是徒有虚名，不是满足自己的虚荣心，更不是拿来给别人听的。
综上所述，我们在一般情况下，还是首先推荐选择机器人工程专业。
为什么有些人反对人工智能
我觉得用抵制不恰当，应该是不支持或者积极运用，比较设计到科技的东西，都需要昂贵的价格，如果传统还能维持，他们就没有投入大把本钱的意愿，至于真正要用抵制来形容的那类人，那可能就是莫名其妙的恐惧的那种，怕接触新事物，怕上当受骗，怕不把握，一种较封闭的不与时俱进的世界观！
现在适合学习人工智能吗普通本科学历好找工作吗
很高兴回答你的问题。
首先针对人工智能这个专业来讲，目前人工智能的发展已经到了可以设立学科的阶段，可见万物互联与智能化的时代正在到来，随着学科的建立与完善，整个社会与人工智能将会互相推动着进步，在下一波产业互联网到来之前，人工智能的学习势必是一个正确的选择。
如今，国内资源丰富的高校们已经设立了人工智能本科专业，这意味着研究生在人工智能方面的课程设置做的比较完善，那么关于这方面的学习完整性是不需要学生们担心的。其次人工智能未来的发展方向非常的广，随着信息交叉专业逐渐向人工智能靠近，许多产业应用有望在信息提速（5G到来时）后得到广泛的落地。
关于人工智能就业的问题，现在绝大多数产业落地面临最多的问题是场景化不精细，技术落地成本高，在整体智能化推动过程中决策尤其不容易，那么在产业规划与发展上面需要本专业的学生拥有很强的行业知识和场景剖析能力。因此现在多数的人工智能职位要求你的工作经验十分的丰富，学历要求虽然放宽至本科，但对于本专业的学生来说，仅仅掌握一定的技术能力并不能很好的去胜任这个职位。因此企业会更看重学历与经历，当然不排除你是dev大佬！
如今，新兴的学科如交互设计，服务设计，物联网等等与人工智能相辅相成，任何产业的发展从来不是单一兴起的，那么在未来如何将人工智能更好的配合其他产业与服务落地是学生们需要长期去关注和学习的！
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