导读：很多朋友问到关于人工智能和算法编程哪个难的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能学习难吗？
学习人工智能如果零基础学习会有一定困难，选择一个好的学习机构很重要，好的学习机构有专业的授课老师，可以让学员学习到专业的知识点。想要学习人工智能推荐选择【达内教育】。
人工智能专业是一门汇集了数学、计算机科学、逻辑学、哲学、神经科学、语言学等学科的典型交叉学科，又被称为【AI专业】。目前，公认的人工智能核心课题包括：机器学习、计算机视觉、推理与规划等，并在此基础上支持着许多重要应用场景如无人驾驶、机器人等。这些知识都是很深奥，对逻辑思维和数学知识要求都比较高，甚至本科阶段想要全部掌握这些知识都有限，还需继续深造。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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学人工智能好还是学编程好？
当前人工智能和软件开发都是不错的学习方向，到了大二的学生可以根据自身的能力特点和兴趣爱好来进行选择。如果数学基础比较扎实，同时又比较喜欢程序设计，那么可以重点考虑一下人工智能方向。
人工智能当前受到了广泛的关注，随着人工智能平台陆续开始落地应用，未来不仅IT互联网行业需要大量的人工智能专业人才，传统行业领域也会需要很多人工智能人才，以促进行业领域的创新和发展。在5G通信和新基建计划的推动下，相信人工智能未来的发展前景还是非常值得期待的。
本科阶段选择人工智能方向会有相对比较大的学习压力，需要学习的内容也会相对比较多，同时还需要重视动手实践能力的提升，比如基于人工智能平台进行行业应用场景开发等等。目前人工智能平台多以计算机视觉和自然语言处理为依托来进行技术生态扩展，所以本科阶段也应该重点关注一下这两个领域的相关知识，尤其是开发知识。
长期以来，人工智能领域的人才培养一直以研究生教育为主，随着人工智能技术逐渐从研发向应用过渡，行业领域会释放出大量的应用型人才的需求，不仅需要高端应用型人才(专硕)，同时也需要大量具有初级研发能力的普通应用型人才，所以未来本科生学习人工智能方向，也会有一个比较好的就业预期。
从专业方向来看，计算机网络、嵌入式和人工智能这三个方向都是不错的选择，各自的发展空间也都比较大，学生在选择具体方向的时候，要考虑到自身的知识结构、能力特点和兴趣爱好，另外还需要考虑到不同方向的行业现状，以及学校自身的教育资源分配情况。
从技术的发展趋势来看，人工智能方向是当前的热点，在工业互联网、5G和新基建计划的推动下，人工智能领域会逐渐释放出大量的发展机会，而且当前人工智能领域的人才缺口也相对比较大，所以选择人工智能方向会有一个比较好的发展前景。但是，长期以来人工智能领域的人才培养都是以研究生教育为主，而且人工智能本身的知识体系非常庞大，所以本科生选择人工智能方向还是具有一定挑战性的。
学习人工智能难度相比JAVA那个难度大？人工智能需要哪些文化课知识的支持？
随便一想，显然人工智能难度大一些
JAVA只是一种编程语言，是一种工具而已，学习JAVA不过是掌握工具的使用方式并以此为基础完成自己的想法
而人工智能免不了语音识别，图像识别等，其中涉及的数学思维较多，所以学好数学对学习人工智能很有帮助，至于需要什么文化课知识，可以在知乎上搜索相关答案，有很多人回答过
人工智能的编程和一般的计算机编程有什么不同？
人工智能编程语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。
事实上，现在已经有多种对应于各种不同知识表示方式的人工智能编程语言。按所对应的知识表示方式不同。大体上可以区分为以下几类:
1.对应于产生式规则知识表示的语言。例如，由美国卡耐基·梅农大学的C·L·福基（C.L.Forgy）等人于1 977年开发的OPS(official production system)，当时’就用它来为DEC公司开发了一个解决VAX计算机系统配置问题的专家系统X1/XCON。
2.对应于逻辑公式知识表示的语言。一种已广为应用的逻辑语言就是PROLOG。它是1 970年由法国马塞大学的 A.柯迈豪埃(Alain Colmerauer)所开发的。
3.对应于框架或语义网知识表示的语言。这是一类所谓“面向对象”的(object-oriented)语言。其中一个有代表性的语种就是Smalltalk。它是在1980年首创，后来发展了好几个版本，通常以发布的年份来标记，例如，第1个版本叫Smalltalk-80等等。
4.对应于函数知识表示或函数式程序设计风格的语言。首先是由计算机科学家J.巴科斯(J. Backus)在1978年发表的一篇获图灵奖的著名论文中提出。这篇论文的题目就叫做：“程序设计能够摆脱诺依曼风格吗?程序的函数风格及其代数”。它提出的函数式编程语言，虽然在理论上很完美，而且建立在坚实的数学基础之上，但是在常规计算机上很难实现。倒是早在20世纪50年代末、60年代初美国麻省理工学院的约翰·麦卡锡等人首先开发的列表处理语言LISP（LISt Processing）迄今仍然广泛用于编写人工智能应用程序，特别是用于开发专家系统。函数语言在解释执行机制上的特点是递归地由最内层向外层归约（reduction），而每次归约都是把一个函数“作用”，于它的变元而得出函数值的过程。所以又称这类语言为“作用式”（applicative）语言。
人工智能编程语言有一个共同的特点，那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的；它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此，用这些语言编写的程序，在现代计算机环境中，无论是解释或编译执行，往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时，将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量)，使系统性能下降到难以容忍的地步。
软件开发难一点还是人工智能难一点？
这个问题从两个方面分别讨论吧，我给你分解开来更合理的解释一下。
做开发不如做算法？人工智能高端吗？
一，做开发不如做算法？
我并不这么认为，本人一直都从事算法工程师岗位，同项目组算法工程师也有不少，其实我觉得现在算法和开发的界限越来越模糊了，做开发不可能一味的不做任何思考的写代码，做算法的也不是整天琢磨和研究算法，我谈一下我对算法的感受，就拿计算机视觉算法岗位来说，目前成熟的算法已经很多，能够真正从底层、从网络架构和模式上做出有意义改变的屈指可数，从2012年Alexnet出现到现在，日常用的比较频繁的也就ResNet、mask rcnn、faster rcnn、ssd、yolo系列等每年顶会和期刊论文不少，但是真正可用的、可复现的太少太少，尤其在公司里，是没有那么多功夫和财力养着一大批算法工程师正在琢磨怎么改进，大多数或者是。绝大多数都是用上述提到的成熟狂进去，然后根据具体的场结合一些其他算法比如机器学习、优化算法、场景知识提出一种解决方案，然后编程实现并验证，就比如计算机视觉，主要就是拿着成熟的框架结合tensorflow或pytorch之类的框架搭建出来平台，跑出结果，看看有没有过拟合？精度怎么样？召回率查准率如何？然后通过一些方法去解决，当然这些方法里几乎也都是现成的，所以我个人认为开发和算法并没有明显的界限，我觉得题主所说的开发可以视为开发中的前段，算法可以视为后端，从事算法日常大部分工作时间也在和代码打交道，所以我觉得没有谁不如谁，做开发把实力打牢固，肯定也会很受欢迎。
二，人工智能高端吗？
我的回答是肯定的，如果不高端国家也不会那么重视，也不会那么多大企业都趋之若鹜的布局AI，计算机视觉、自然语言、推荐、强化学习这些有太多的应用场景，如果一旦精度、速度等方面达到要求的确可以做出很牛逼很高端的东西，比如之前看了一个新闻说现在计算机视觉在医学方面看x光已经达到了专家级别，另外在医学方面糖尿病视网膜疾病、青光眼、癌细胞识别也都有很多突破，但是，我觉得目前的人工智能还有很多问题存在，比如训练速度缓慢、受限于数据量、在时序方面还有很多问题，比如计算机视觉在语义方面还有很大障碍，深度学习的可解释性差，但是不可否认，人工智能这么广义的一个方向前景是很美好的，这期间有很多问题需要攻克。
这个问题其实需要从多个角度展开来回答。如果想成为顶尖高手都不容易，但如果说仅仅是想入个门自己玩一下，人工智能会简单一些，为什么这么说呢？从语言的角度来说Python提供了大量的人工智能方面的库供我们免费试用，我们不需要知道任何算法的原理，只需要调用一下接口就可以达到我们想要的目的，如果练习的项目再选择视觉方面的，比如机器学习入门练习的项目鸢尾花分类，我们还可以看到中间的结果输出，很容易获得成就感，而软件开发短时间内，如果靠自己比较难获得明显的一个开发成果，从成就感的培养上来说就差一些。再换一个角度，如果是想从事这两个方向上的工作，那还是软件开发会容易一些，从事软件开发所需要的基本条件就是毅力，坚持下去基本都能学会，过程可能会枯燥一些。如果要从事人工智能，基本条件要求的就多一些，比如高等数学，统计，线性代数方面都需要，如果不懂这些，就像上面说的，我们也仅仅是能够写出来一些人工智能的程序，而不懂其原理，而这些原理恰恰是面试的时候必考的，哪些算法适合什么场景，哪些参数该如何调优。所以，简单还是难，还是看你的目的是什么。希望解决了你的疑问。
人工智能要比软件开发要求高很多。人工智能中的软件编程只是基本要求。还需要有一定的概率学数学相关专业比较深的知识。所以说目前能真正做好人工智能的人才薪资都比较高。
人工智能要难一些，人工智能包含了软件开发，人工智能就是编程而来的
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能和算法编程哪个难的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。