人工智能是一个典型的交叉学科,涉及到数学、哲学、经济学、计算机、控制学、神经学和语言学等诸多学科,由于内容多且难度大,所以人工智能领域的人才培养也一直以研究生教育为主,从这个角度来看,学习人工智能相关技术还是具有一定难度的。<br>人工智能专业的学习需要具备扎实的基础学科基础,重点就是数学和物理,不论未来选择哪个具体的研究方向,基础学科的掌握程度将对人工智能的研发起到重要的作用。如果没有扎实的数学基础,从事人工智能的相关研发是比较吃力的,因此人工智能专业也有大量的数学相关课程,这无疑提升了学习的难度。
首先,当前对于很多IT行业的从业者来说,随着自身岗位升级的不断推进,接触到和人工智能技术是非常正常的事情,由于当前人工智能领域的人才缺口比较大,而且岗位附加值也相对比较高,所以不少IT领域的技术研发人员也会积极进入人工智能领域发展,这其中有很多人也抓住了一波前期的发展红利。<br>从大的发展趋势来看,随着工业互联网的发展,人工智能技术将广泛开始落地到产业领域,这个过程不仅会全面推动产业结构升级,也会推动人才结构升级,掌握大数据、人工智能等新技术的技术研发人员,将会有更多的发展机会。<br>在诸多行业领域当中,教育领域与人工智能技术的结合前景还是非常广阔的,当前教育领域也是人工智能技术落地应用比较好的行业领域之一。从人工智能技术本身的特点来看,未来人工智能技术与教育领域的结合将有很大的想象空间,在应用场景上,也会逐渐从课上覆盖到课下,基于人工智能技术也能推动优质的教育资源覆盖到更广泛的区域。<br>人工智能技术未来在教育领域的发展速度会明显提升,相信随着通信技术的落地应用,人工智能技术的应用场景也会逐渐完善,一大批基于人工智能技术的产品将逐渐实现落地,比如AR、产品的应用等等,而基于这些产品将为人工智能技术开辟出一个巨大的价值空间。<br>最后,人工智能技术的应用并不是一个简单的过程,而且人工智能技术本身也不是孤立的,需要云计算、大数据、物联网等一系列技术的综合运用,所以教育与人工智能的结合也需要更多的专业人员进入到教育领域。