人工智能程序的难点(什么是人工智能的难点和重点)

 

2021年中美在人工智能领域进行了激烈竞争，一些海外归国人才也回归国内，增强了国内竞争力。各大高校也竞相开设了人工智能专业，比如清华大学的人工智能专业排名全球第二。对于国内一流大学能和国内大公司合作，有实验环境，能够开展人工智能专业的实验，就好理解和掌握人工智能，但是对于普通高校的学生来说学人工智能专业，确实有很大的困难。

比如锐英源软件的客户，要把高档GPU服务器放到公网上用，竟然困难重重，电信公司业务员不能很好办理，没办成公网IP。另外看网友说，用笔记本训练数据，训练了一晚上觉得训练好了，关了电脑，第二天发现没有数据成果，气得半死。锐英源软件给的建议是分布式多机器训练，但是分布式多机器训练对学校学生环境和硬件要求也比较高，不是一般的学生和学校能承受的起。

通过上面说的2件事，可以看到人工智能专业要点和难点在于实验环境，巧妇难为无米之炊，人的本领来源于实践，没有实验环境，也就没有学习兴趣。

人工智能专业要点和难点的另外一个是抽象能力，人工智能数据和人工智能流程都是专业性非常强的方向，俗话说是非常费脑子，假设你编程思想和软件开发思维不行，脑力没基础，强行做这个是不可能有知识积累。锐英源从事语音识别开发时，研究了两个开源项目，第一个是CMUSphinx，后来是Kaldi，研究第一个CMUSphinx后觉得有信心了，但是面对Kalid又是倍受打击，这根本不是一个层面的。具体到一个事情上，比如某次解决问题，需要理解三音素状态机，明明有图有文档，就是看不懂，没有理解的抓手，看半天进不到脑子里，直到后来从另外一个角度想，才理解了这情况。

互联网小常识：综合布线系统分为六个子系统，分别为：工作区子系统、配线（水平）子系统、干线（垂直）子系统、设备间子系统、管理子系统和建筑群子系统。

所以，假如你对人工智能专业有兴趣，在大学里学好专业课，另外就是要提升自己的抽象能力和思维能力，编程思想和软件开发思维里的面向过程、面向对象、设计模式和冯诺依曼计算机原理要吃透，数据结构里的图、矩阵和向量等等要理解，编译原理的状态机要能开发简单的。这些会了还要掌握人工智能数据层面的图像数据和音频数据等等。说实话，四年能学完美估计很难，要学人工智能，开学就要找好组织，在小组里各管一片，从简单的数据训练到复杂的数据训练要进行阶段性成果为导向的实践实验，这样才会出成绩。

互联网小常识：设计一个网络安全方案时，需要完成以下四个基本任务：（1）设计一个算法，执行安全相关的转换（2）生成该算法的秘密信息（如密钥）（3）研制秘密信息的分发和共享的方法（4）设定两个责任者使用的协议，利用算法和秘密信息取得安全服务。

人工智能专业虽然难，但是确实是热门专业，毕业后薪酬非常可观，所以年轻人要能克服困难，加入热门洪流，多多打拼，为国争光。

另外人工智能方向的核心人才需要的多，周边人才也有市场，比如数据标注，前一段听说有个地图标注员的岗位，有些朋友做得熟练，工资也比较高。说这个其实是给普通一般大学人工智能专业的学生的建议，人工智能方向比较多，不能做研发，可以做数据维护类的管理岗位，只要能把技术和口才结合好，还是会有大量的就业机会。

互联网小常识：自动协商功能是链路两端设备通过交换100BASE-T定义的“基本链路代码字”来实现。

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