人工智能门槛，人工智能门槛高吗

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能门槛的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能门槛的解答，让我们一起看看吧。

智能科学与技术有35岁的门槛吗？

目前是不存在这个情况的，因为智能科学就是人工智能专业的它其中一种，它是一种以老越吃香的学科，它需要从业者几乎大量的编程和机器人方面的经验，工人到了35岁左右，它的激励疼比不上年轻人，但那它的实际处置的经验会非常的丰富的，所以说人工智能专业从业者到35岁，一般情况下是不存在门槛这一说的。

程序员入行门槛真的那么低吗？

程序员入门和门槛都不高，理论上说有很多专科甚至高中毕业上了培训班也找到不错工作的人。而且学起来也不会很吃力的。

一般来说如果是跨行，或者没有读过大学想跨入IT行业，一般可以考虑从前端入门，这一行好找工作，学习成本低，工作待遇也不错，技术门槛相对比较低。肯努力的人基本都学的不错。

当然了上个培训班学习运维和后端也是可以的。

注意：上面说的是迈入这一行，并非是进入这一行里的好公司。如果是跨行学计算机或者是没有一定的文凭学IT，想进入好的公司还是挺难的。因为无论是互联网公司还是其他知名大厂，都对学历和经验是很看重的。

总的来说，程序员门槛不高，基本上高中学历就可以入行了。不过呢，程序员也分很多种，有一些细分领域对学历和数学基础以及英语阅读能力是有比较高要求的，例如人工智能，路径优化等领域。

入门门槛很低。

但是，想学好不容易！

其实，光讲入门，不讲未来的能力和成就的话，培训培训，哪个行业，哪个职业的入门门槛又能说高呢？

写个 Html 静态网页你们说算入门么？入门这个概念其实每个人的理解不一样。

在我心里「入门」的概念不是仅仅凭着一腔热血简单学了点就算会。我认为真正得「入门」是指师傅领进门之后，修行可以做到自己举一反三。就是自己开始有自己的想法了，入门之后，可以凭着自己的理解自学编程了。

而不是还得靠着别人的指点，没人教的时候一窍不通，有人教的时候才能学会。这不叫入门，这叫死记硬背！

比如:别人教了你 C 语言，你就稍微会了点 C ，离开老师你就不行了，让你再学 C++ 你自己理解不了，这不叫入门。最起码在我心理不叫入门。

云计算就业门槛？

不难啊，现在云计算人才需求很大，对学历的要求不高的，

1云计算是大数据和人工智能的发动机,中国云计算产业发展迅猛,保持30%以上的年均增长率。大专就可以了，

2重点在于你掌握的技术专不专业。唯一的门槛就是你的专业知识，学历不算什么。云计算是人工智能与大数据等技术发展的基础，但人才数量却迟迟没有跟上。

人工智能是未来社会发展的趋势，从事人工智能行业门槛高不高？大家有什么看法？

谢谢邀请！

机器学习是我的主要研究方向之一，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

首先，人工智能领域的技术研发确实需要具备一定的基础，而且由于人工智能是比较典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、工程学、神经学、经济学和语言学等，所以学习人工智能需要一个较为全面的知识结构，需要学习的内容也比较多。

长期以来，人工智能相关人才的培养一直以研究生教育为主，涉及到的具体方向包括机器学习（含深度学习）、自然语言处理、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学等，目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习等方向的热度比较高，不少相关的产品也处在落地应用的初期，随着物联网、大数据和云计算的不断推动，人工智能的应用边界将逐渐得到拓展。

人工智能的发展有三个大的基础，分别是数据、算力和算法，在大数据的支撑下，数据越来越丰富，而在云计算和超算的支撑下，算力也越来越强，所以目前人工智能的重点在于算法设计、算法实现和算法验证等环节，而作为初学者来说，也应该从算法开始学起。

如果想系统地学习人工智能技术，对于大学生和初入职场的初学者来说，一个比较现实的方式是读一下相关方向的研究生，这样不仅能有一个系统的学习过程，同时也能够在读研的过程中确定自己的主攻方向和培养自己的研究方法，从而做出一定的成果。从近几年人工智能方向研究生的就业情况来看，整体的岗位起点和薪资待遇水平都比较高，发展空间也相对比较大。

对于程序员来说，如果想走人工智能的研发方向，最好和自己的岗位开发任务相结合。

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！

人工智能其实门槛不高，因为在现实生活中我们都会逐渐接触到。像目前智能手机，有的功能就是利用的人工智能，像扫脸解锁等；包括目前远程控制煮饭等。这样的生活场景，接下来会越来越多。

但是，要从事人工智能类的工作，估计还是要进大学进行专业类的系统学习。毕竟要进行开发研究等，还是需要系统的知识储备的。

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

到此，以上就是小编对于人工智能门槛的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能门槛的4点解答对大家有用。