一、人工智能难学吗？
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。但是！！！如果你没有这些喜好和特长或者没能学好这些学科的话，现在做别的选择还来得及。一家之言，仅供参考！~
二、转行人工智能难学吗？
难学。
反正不会容易,本身机器人技能属于屠龙技能。这么高级的大招,肯定不轻松。不过机械专业本身就是靠近机器人行业。
对于机械专业的本科生来说，如果想往人工智能方向发展，有以下几个选择：
第一：立足本专业结合人工智能技术。目前机械专业的研究生教育阶段也有不少方向是结合人工智能技术的，比如数控方向、工业机器人方向、智能装备方向等等，这些方向与人工智能有紧密的联系，是完全可以选择的。当然，不同的高校会结合自身的教育资源来设置不同的方向，在报考之前需要做一个详细的了解。另外，立足本专业考研也会提高考研的成功率。
第二：选择自动化相关专业。自动化相关专业的研究生教育与人工智能的联系是比较紧密的，相比于普通的机械专业来说，选择自动化专业的研究生会接触更多智能化方向。在物联网、大数据和云计算的推动下，未来自动化相关领域的智能化程度会越来越高。
三、人工智能和工科哪个难学？
人工智能是工科的一个分支学科。人工智能绝大部分内容主要偏工学，也就是侧重于对现有世界的智能化改造；少量认知基础涉及到对智能的定义和理解，稍微沾点理学。
从2018年开始，一些学校陆续设置人工智能专业，但是人工智能学科还没有从控制科学与工程中独立出来。
未来几年，人工智能很有可能成为独立的一级学科，罗列在工学之下，与信息类的其它一级学科并列存在。总体来说还是很难学的。
四、人工智能和纯数学哪个难学？
据在两方面都有接触的人表示，还是数学难学。计算机方面的难题其实总有方法解决，只是要追求高效率、高速度的算法以及受硬件的约束，而数学不同，一个命题可能几个世纪也解决不了。
国内著名程序员当中有不少是数学系出身的，象王江民，鲍岳桥（或者是简晶，记不清了）。数学是大多数人心中永远的死结
五、人工智能技术应用专科难学吗？
人工智能当然不好学，因为非常高科技，但是如果学出来以后不但好就业而且还会有非常好的发展前景。
人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能伦理到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。
虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。
六、人工智能和电气类哪个更难学？
人工智能和电气都是技术领域的热门话题，但是它们的学习难度各有不同。本文将探讨人工智能和电气的难易程度，并分析其原因。
首先，让我们来了解一下人工智能。人工智能是研究、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。它涉及到多个学科，包括计算机科学、数学、控制论、语言学、心理学、生物学、哲学等。人工智能的核心目标是让计算机模拟人类智能，从而实现自主决策、学习和推理。在学习人工智能时，需要掌握数学基础、编程语言和算法，需要对机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的了解。
与人工智能相比，电气工程的学习难度相对较低。电气工程是研究电气工程领域的科学技术，包括电力电子、电机控制、电力系统、通信工程等方面。电气工程需要掌握的技能包括电路分析、数学基础、电磁场理论、控制理论等。与人工智能相比，电气工程需要掌握的数学和物理知识相对较少，学习和实践的难度也相对较低。
为什么人工智能比电气更难学？主要有以下原因：
1. 数学基础要求高。人工智能需要掌握的概率论、统计学、优化论、图论等数学知识，需要具备一定的数学基础才能理解和应用。
2. 编程语言要求高。人工智能需要掌握的编程语言包括Python、R、Java等，需要对编程语言有一定的了解才能编写复杂的代码。
3. 实践经验要求高。人工智能需要实践的项目经验相对较多，需要不断地实践和调试才能达到预期的效果。
相比之下，电气工程的学习难度相对较低，适合对电气工程感兴趣的初学者。同时，电气工程的学习也需要实践和调试，但是在学习过程中需要更多的实验和项目实践，以加深对电气工程的理解和应用能力。
综上所述，人工智能和电气工程都是技术领域的热门话题，但是它们的难易程度各有不同。
七、人工智能技术应用难不难学？
人工智能技术应用的学习难易程度取决于不同的方面。
首先，人工智能技术涉及多个学科领域，包括数学、计算机科学、机器学习、自然语言处理等，因此需要具备一定的数学和编程基础。对于初学者来说，可能需要花费更多的时间和精力来学习这些基础知识。
其次，人工智能技术的更新迭代非常快，需要不断学习新的技术和算法来保持竞争力。因此，需要具备持续学习和自我更新的能力。
最后，实践经验也是非常重要的。通过参与实际的项目，可以更好地理解人工智能技术的应用场景和解决实际问题的方法，从而更好地掌握相关技能。
总之，学习人工智能技术需要具备一定的数学和编程基础、持续学习和自我更新的能力以及实践经验。对于初学者来说，可能需要花费更多的时间和精力来学习，但是只要具备这些条件，学习人工智能技术并不是一件难事。
八、人工智能和通信工程哪个难学？
这与人与人不太一样。让我看人工智能比较难学。因为人工智能牵扯的面比较广。要求学历比较高。普通的文化程度学起来比较费劲。相比之下，通信工程就好一些。
九、会计难学还是法学难学
会计难学还是法学难学
在选择一个专业时，很多学生都面临着一个重要的问题：应该选择会计还是法学？这两个领域都是非常有前景和挑战的，但却各自有着不同的难点和学习曲线。在本文中，我们将探讨会计和法学这两个专业的学习难度以及为什么人们可能认为它们难学。
会计的难学之处
会计是一个需要高度专业知识和技能的领域。学习会计需要掌握复杂的财务原理和规范，学生们需要学会处理大量的数据和数字，同时还需要掌握各种会计软件和工具。以下是一些可能让学生感到困难的因素：
- 复杂的知识体系：会计涉及多种复杂的概念和原则，例如资产负债表、利润表、现金流量表等。学生需要深入理解这些概念，并能够将其应用到具体情境中。
- 缜密的思维要求：会计工作需要高度的准确性和详细性，学生需要培养缜密的思维方式，学会发现和纠正错误。
- 不断变化的法规和标准：会计行业的法规和标准经常变化，学生需要不断跟进最新的发展，更新自己的知识。
- 大量的计算和分析：会计工作需要进行大量的数据计算和分析，对于不喜欢处理数字的人来说可能是一种挑战。
由于这些因素，学习会计需要耐心、勤奋和高度的自律。学生们需要投入大量的时间和精力去理解、掌握和应用这些知识和技能。
法学的难学之处
与会计相比，法学也有其独特的学习难度。法学是一门深奥的学科，要求学生具备扎实的逻辑思维和分析能力。以下是一些可能让学生感到困难的因素：
- 复杂的法律体系：法学涉及广泛的法律体系，学生需要了解和掌握各种法律规定、案例和法规。
- 深入的研究和阅读：法学要求学生不断进行深入的研究和阅读，学生需要掌握大量的法律文献和案例，理解其背后的法律原理。
- 逻辑推理和分析：法学要求学生具备较强的逻辑推理和分析能力，能够准确地解读和解释法律条文。
- 庞大的法律名词：法学领域有大量的专业术语和法律名词，学生需要掌握这些名词的含义和用法。
法学强调精确性和严密性，学生需要用条理清晰的方式表达自己的观点，并能够在不同的法律情境中灵活运用法律原则。
结论
无论是会计还是法学，它们都是具有一定难度的专业。学习它们需要学生具备坚实的基础知识和技能，并且进行长期的学习和实践。然而，只要学生具备兴趣、热情和专注度，他们就能够克服这些挑战，取得成功。
最重要的是，学生们在选择专业时应该认真考虑自己的兴趣、天赋和职业目标。无论选择会计还是法学，关键在于学生的热情和执着，只有这样，他们才能够在自己选择的领域中取得卓越的成就。
十、人工智能和土木工程哪个难学？
两者相比人工智能更加难学。因为土木工程是一个传统的专业，各种姿势相对比较成型，更新变化也比较少，学习起来比较容易。而人工智能是当前的研究热点，知识更新可谓日新月异。所以需要不断的学习，才能跟上人工智能的发展速度。因而学习人工智能难度较大。