对于人工智能的利与弊你怎么看待？
我认为AI技术是一种非常强大的工具，可以应用于多个领域，如医疗保健、金融、教育、交通等。它可以帮助人类更有效地解决很多难题，从而改善生活质量和提升工作效率。
然而，在使用AI技术时需要注意一些问题，如数据隐私和安全、透明度和可解释性、社会和伦理问题等。
人工智能的利：
首先，在生产领域，人的各种能力都已被效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替，劳动力将大大被解放。
其次，我们的环境问题将会被改善，较少的资源将会满足更大的需求。
第三，人工智能将会大大增强人类认识世界、适应世界的能力。
人工智能的弊：
人工智能代替人类做各种事情，那人类失业率就无限增高，人类就无依靠可生存。
人工智能如果被坏人利用在犯罪上，那么人类将陷入恐慌。
如果我们不能很好地控制利用人工智能，反而被人工智能控制与利用，那么人类将走向灭亡。
人工智能利:提供个性化服务：人工智能可以收集、分析和处理海量的数据，使得企业可以为客户提供更加个性化的服务，并根据客户需求调整产品或服务设计。
促进科学研究：人工智能可以帮助科学家加快数据分析和处理，获得更准确的结论，从而推动科学研究的发展和进步。例如，人工智能技术已经应用于医学领域，帮助医生对患者进行更准确的诊断和治疗。
人工智能弊：1. 就业市场受到影响：随着人工智能在企业中的应用越来越广泛，许多工作可能会被自动化替代，从而导致就业市场出现动荡，部分人面临失业风险。
2. 隐私泄露的可能性增大
好的一面:解放生产力，替代一些重复性工作从而解放人，让人可以去做适合人做的事情，比如绘画音乐写作等具有创意性真正适合人做的事情。
坏的一面:若被不怀好意的人使用，可能会造成隐私的泄露，虽然很多平台都说会对用户数据进行脱敏然后再进行分析推荐，但并没有第三方验证，所以更多的是既当裁判又当球员。
零基础如何入门人工智能？
我觉得是可以的！只要您肯仔细的重零开始的认真的去学肯定能行的！不光是人工智能其他行业也是如此的！相比之下可能比那些有点基础又不专业的可能会学的更快。因为那些人有一部分是觉得自己很懂但是他也不专业，好多事都不会认真的听认真学。就好比有的学生一样，有的复读一年，考试还不如前一年，为什么呢！那就是他的那个骄傲的心在作祟！朋友们觉得我说的对的请给个赞！不过我只是发表我的个人意见，有不到的地方请见谅！我是“吃货喜欢我”如有不同意见的请在评论区相互交流！谢谢！
我是年初才开始学习人工智能的，这块有很多的知识需要学习，学习方式有两种：
1.书本学习
买2-4本关于人工智能的书籍，以其中的一本为主线，其他的书为参考进行学习，选择书的时候一定注意侧重点，0基础的学习一定要适合自己看懂的书，也就是看书的时候要能提高兴趣；等入门后，再看有难度的书；
给大家推荐几本书，我觉得入门看比较合适：
2.网络学习
这种学习方式不论是网页还是视频都是比较直观，对问题的求解方面来说更加的精准；网页学习适合有一定基础的，而视频学习适合各种层面的需求者；
如果网络视频学习，可以在头条里搜索，或是去腾讯课堂，那里有很多的视频教程，都是很实用的；
人工智能是一门新的学科，它是计算机学科的延伸，所以，如果仅是入门，了解一些我们日常的人工智能，比如语音识别、图像识别、导航定位等以及他们延伸出来的一些算法。
最起码要会一种编程语言，才能和计算机打交道，例如java python，然后学习数据结构，算法，神经网络等等，人工智能对数学功底要求还是挺高的，但是会很有意思，比如做一个识别物品的人工智能，那么你就要知道机器是怎么才能它的认识，跟人类大脑很类似。
零基础也没关系，很多培训都是针对零基础学员的，可以看一下中公优就业，是具有20年的老品牌上市企业，师资在国内都是一流的，提供免费食宿、就业服务、就业指导、全程面授、项目实战等多方面服务，给予的保障也是最大的。
想学人工智能需要哪些基础呢？
学人工智能需要哪些基础？
最近两年人工智能大火，很多企业和人才考虑转型人工智能，那么学人工智能需要哪些基础呢？
人工智能是当下很火的显学，英文缩写为AI。被认为是二十一世纪三大尖端技术之一，其他两个技术是基因工程和纳米科学，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它的目的是了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，时下热炒的大数据和阿尔法GO大战李世石，其背后都有人工智能的影子。
学习人工智能，主要掌握：概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学，同时也要学习高等数学微积分、线性代数，另外编程工具，例如：matlab，spss，C++或Java也必不可少。
实际说不好听的，任何人都是为了收入更高，职业更理想去接触人工智能这个领域的。就是一个学者去研究人工智能无外乎在学术上有所建树，最后在转化为金钱。那么今天我们可以直接说我们学习人工智能的目的就是赚钱，那么怎么赚钱，无外乎找工作和承揽项目。那么这两个方向需要样样俱全的基础么？答案是否定的! d我们更应该直接从项目入手，什么项目直接找到对应的人工智能案例，迅速切入案例为主。在实践中不断完成基础的搭建，遇到不会的不解的逐步通过经验来了解。就像神经元网络，人从来都需要第一个神经元来构筑这个网络，如果这个神经元距离你学习的目的太远，迟迟得不到正向的激励，那么迟早你会丧失兴趣而选择离开这个行业。我们昂钛客AI人工社群的目标，就是用40行左右的大量案例和实验，来高速迭代学习人工智能的案例，另外只有大量的案例练习和实践，才能对基础知识有深刻的认识。正常思路是先学完这些基础课程在切入人工智能领域。比如数学方面的：机器学习，深度学习，神经元算法。傅里叶变换，小波算法，时间序列，甚至初级的高等代数，概率论等。计算机语言方面的：因为tensorflow和caffe都是应用在linux环境下最为普遍，所以csh,bsh要会，那么标准c,c++也应该了解。而python更是案例最多的语言。而go呢也代表未来。
学完软件肯定你觉得这是不是基础呢？错了，硬件你应该了解编译原理，和操作系统，因为现在深度学习大量应用到了并行处理，你对硬件不熟悉，怎么能在有限的资源下实现更好的算法。还有大量虚拟机和gpu,tpu的硬件知识扑面而来。看到上面我列出的学习领域，也许光初略的了解一下每样都要几个月时间。把这些作为基础是正确的么？答案是否定的。
我们应该用案例切入，用最好的方法来实现应用，再回头优化当中不断实现基础的完善和提高。
到此，以上就是小编对于人工智能项目注意什么细节的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能项目注意什么细节的3点解答对大家有用。
