很多朋友对于人工智能和火热不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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人工智能会一直火下去吗？
这个不是火不火的问题，这是一个不可逆的趋势。人工智能随着5g，云计算，大数据的快速掘进，会越来越多的渗透到人的生产生活的各个方面。最终改变人类的生活工作方式，而很多方面变的完全依赖无法取代。
现在还处于起步阶段，还有更多的方面需要不断的去完善，去达到正在的人工智能。还有很长的路要走。
未来已来，人工智能已成为未来的一部分，不是火多久的问题，而是未来人工智能将无处不在
AI智能电销机器人为什么这么火？
应该感谢老黄，Nvidia的CUDA，让显卡进行通用计算，大幅提高了并行计算性能，让几十年前就出现的老算法，从因计算量太大而不可行，变成了可行。
所以各种AI应用也就冒出来了。
为什么这两年人工智能突然火起来，是哪些技术方面得到巨大突破了吗？
这两年人工智能火起来的根本原因是:深度学习技术！
这个思路第一次具有实践意义地释放了人工神经网络。原因是:一定规模的神经网络对适度变化具有相对较好的适应能力(由多层网络的参数和激活函数，以及网络结构，共同产生了这种重要的能力)。要感谢一生长达30多年在人工神经网络领域耕耘的多伦多大学的Hinton老先生和其学生lecun先生，前者在2006年的<science>上发表了深度学习的思路:可训练多层神经网络的方法；后者早年间提出了模拟哺乳动物视觉皮层的卷积神经网络(CNN)。
没有这两个基本方法，再强大的计算能力也无法提升经典方法的效果，再多的数据也是徒劳！
所以，先有这两个基本方法和持续的研究，刚好这几年的算力不太贵了、大数据也有了，于是，深度学习的潜能爆发出来了！
但是，其一，深度学习只是传统人工智能方法破茧成蝶的一种，仅仅是一种思路，还会层出不穷的其他思路或混合思路；其二，深度学习技术只能够解决部分实际应用问题，还有相当多的问题(比如在实验室表现良好的视觉识别)，到目前为止，它还不能达到实际应用的要求。比如，还不能仅用深度学习的视觉识别去实现安全的自动驾驶，还不能用于工厂实际生产过程中零件的3D视觉定位及自动抓取，这些大量的深度学习算法还会轻易受到一些(特别的)噪声的干扰，等等。
但，我们仍要由衷地感谢深度学习技术，因为，它给了人工智能技术以信心，给了人工智能技术以希望！
现在人工智能这么火，到底去哪里学习，学校现在也不教啊？
在当前的教育体系下，人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主，随着近些年来人工智能领域人才缺口的增大，目前一小部分高校开始陆续在本科阶段开设人工智能专业，相信随着人工智能领域的发展，以及高校教育资源的逐渐完善，未来更多专业的学生将有机会接触到人工智能相关知识，人工智能知识也会逐渐从高等教育向中小学覆盖。
当前要想学习人工智能知识，除了通过读研和选择人工智能专业之外，还有三种方式可以学习人工智能知识，其一是参与到人工智能相关的工作岗位；其二是自主学习；其三是参加专业机构组织的相关教育活动。
通过从事人工智能领域的相关工作岗位会学习到大量关于人工智能的知识，比如程序员就可以参与到人工智能领域的研发岗位，通过岗位工作任务的推动，程序员会逐渐丰富人工智能的相关知识体系，从而不断完成岗位升级。除了程序员之外，具有扎实的数学基础、统计学基础和计算机基础的职场人或者大学毕业生，都可以在人工智能领域找到适合自己的位置。
虽然人工智能技术具有一定的难度，但是也可以通过自学来完成入门，比如对于相关知识比较薄弱的初学者来说，有一条入门人工智能知识的“捷径”，这条捷径就是首先学习Python编程语言，然后学习机器学习，通过机器学习来入门人工智能是比较常见的方式。机器学习作为目前人工智能技术体系的六大组成部分之一，在人工智能领域也有广泛的应用，而且机器学习相对来说已经有了一个较为完整的基础知识体系，有大量的学习案例可以参考。
最后一个方式就是可以通过参加各种研究机构组织的教育活动来完成人工智能相关技术的学习，这个过程往往也需要持续较长一段时间。另外，学习人工智能技术一定要重视交流和关注当前的技术发展趋势，因为人工智能领域的很多研究依然处在探索阶段。
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！
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的人工智能和火热问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！