本篇文章給大家談?wù)勅斯ぶ悄苘浖_(kāi)發(fā)，以及人工智能軟件開(kāi)發(fā)公司對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

學(xué)軟件開(kāi)發(fā)好還是學(xué)人工智能好？

軟件開(kāi)發(fā)好一點(diǎn)。人工智能是近幾年才新興的行業(yè)各方面的技術(shù)都還不是太成熟。千鋒教育就有線上免費(fèi)的軟件開(kāi)發(fā)公開(kāi)課，。

千鋒將在高校、企業(yè)、學(xué)員和各方合作伙伴支持下，努力成為一個(gè)有情懷、有良心、有品質(zhì)的一流教育機(jī)構(gòu)，為國(guó)家培養(yǎng)更多高質(zhì)量數(shù)字技能人才。從專業(yè)的成熟度來(lái)看，軟件工程專業(yè)經(jīng)過(guò)多年的建設(shè)已經(jīng)相對(duì)比較成熟了，學(xué)生選擇軟件工程專業(yè)會(huì)有一個(gè)比較好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，而且軟件工程專業(yè)的同學(xué)也可以主攻人工智能方向。軟件工程專業(yè)是專業(yè)性比較強(qiáng)的專業(yè)，整體的知識(shí)結(jié)構(gòu)是比較集中的，這也是軟件工程專業(yè)就業(yè)比較好的一個(gè)重要原因。人工智能專業(yè)對(duì)于學(xué)習(xí)和實(shí)踐的場(chǎng)景要求相對(duì)比較高，而且對(duì)于學(xué)生的學(xué)習(xí)能力和科研能力也提出了一定的要求。需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容也會(huì)相對(duì)比較多，同時(shí)還需要重視動(dòng)手實(shí)踐能力的提升。關(guān)于軟件開(kāi)發(fā)的詳細(xì)信息可以關(guān)注千鋒教育，千鋒將在高校、企業(yè)、學(xué)員和各方合作伙伴支持下，努力成為一個(gè)有情懷、有良心、有品質(zhì)的一流教育機(jī)構(gòu)，為國(guó)家培養(yǎng)更多高質(zhì)量數(shù)字技能人才。

人工智能軟件怎么開(kāi)發(fā)?

是用Python開(kāi)發(fā)的，例如YouTube、Instagram，還有國(guó)內(nèi)的豆瓣。

要進(jìn)入人工智能行業(yè)，首先要有一定的數(shù)學(xué)功底，因?yàn)槿斯ぶ悄懿煌赼pp開(kāi)發(fā)，網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)、游戲開(kāi)發(fā)等傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)職位，先看看51cto學(xué)院人工智能的課程，會(huì)有不少幫助人工智能是從數(shù)學(xué)中的“逼近理論”逐步演化而來(lái)的，當(dāng)今人工智能所使用的方法。

最開(kāi)始的時(shí)候大部分是數(shù)學(xué)家為了逼近某些比較難表示的非線性函數(shù)而使用的。后來(lái)隨著計(jì)算機(jī)性能的提高，計(jì)算機(jī)工作者，統(tǒng)計(jì)學(xué)家。

開(kāi)始嘗試用這套“逼近理論”解決一些分類問(wèn)題。逐步發(fā)展成為現(xiàn)在的人工智能局面。現(xiàn)在屬于人工智能行業(yè)發(fā)展初期，各種可用的api函數(shù)都比較少，所以自己編寫算法是必須要會(huì)的。

從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。

人工智能是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。

人工智能與軟件開(kāi)發(fā)專業(yè)如何選擇？

個(gè)人覺(jué)得，把編程基礎(chǔ)打好比較重要！眼下人工智能比較火，而且也是未來(lái)趨勢(shì)。

但是人工智能相比軟件開(kāi)發(fā)入門門檻要高很多，人工智能跟其他學(xué)科交互性強(qiáng)，如高等數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué) 、圖像識(shí)別處理、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等等，不單單僅掌握計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言那么簡(jiǎn)單。

如果你是研究生或是以上是相關(guān)方向，當(dāng)然人工智能！

如果是本科生或是其他行業(yè)半路出家還是把編程基礎(chǔ)打牢，做幾年軟件開(kāi)發(fā)（最好是數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，python開(kāi)發(fā)）再往人工智能領(lǐng)域轉(zhuǎn)！

不請(qǐng)自來(lái)。

我本科畢業(yè)后做過(guò)一段時(shí)間軟件開(kāi)發(fā)，當(dāng)時(shí)做的Java后端。薪資也還可以，剛畢業(yè)月入1萬(wàn)2，后來(lái)考上研究生，研究方向是人工智能，主要是目標(biāo)識(shí)別，讀完研后待遇提升了差不多一倍，人工智能碩士基本都是25萬(wàn)年薪起步，平均30萬(wàn)，這是薪資上的差距。

然后詳細(xì)說(shuō)說(shuō)這兩個(gè)專業(yè)的區(qū)別吧。軟件開(kāi)發(fā)，最熱門的應(yīng)該是Java后端了，Java在后端是霸主地位，有很多成熟的框架和庫(kù)，Spring系列全家桶足以滿足大多數(shù)公司的需求。因?yàn)槌墒?，所以門檻低，很多人沒(méi)學(xué)過(guò)軟件，畢業(yè)后去 培訓(xùn)機(jī)構(gòu)培訓(xùn)半年Java ，出來(lái)就能拿高薪。所以軟件開(kāi)發(fā)競(jìng)爭(zhēng)是比較大的，而且到后面三十多歲如果升不到管理層，下場(chǎng)就很簡(jiǎn)單，被 掃地出門 ，但是管理崗就那么幾個(gè)，大部分人都要好好考慮之后怎么轉(zhuǎn)行。

人工智能是新興的專業(yè)，跟軟件開(kāi)發(fā)不一樣， 人工智能需要理論比較多 ，軟件開(kāi)發(fā)一般不限學(xué)歷，大專都行，但是人工智能不行， 基本都是碩士起步 。軟件開(kāi)發(fā)就是碼農(nóng)，整天搬運(yùn)代碼，人工智能一般做算法，雖然也差不多就東搬西搬，但比起軟件開(kāi)發(fā)還是高大上了一些。

目前來(lái)看，建議選擇 人工智能專 業(yè)，這是 歷史 的必然趨勢(shì)，是國(guó)家接下來(lái)要大力發(fā)展的行業(yè)，屬于 朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè) ，前景無(wú)限，資本雄厚。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，是一門新興的行業(yè)，它研究智能的實(shí)質(zhì)，并創(chuàng)造出一種全新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，研究領(lǐng)域包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。是一門新興的專業(yè)，自從阿爾法圍棋獲勝后，該領(lǐng)域得到飛速發(fā)展。人才缺口大，博士薪資40-50W，碩士30-40W左右，如下是大公司薪資情況。

軟件開(kāi)發(fā)是根據(jù)用戶要求創(chuàng)造出軟件系統(tǒng)或者系統(tǒng)中的軟件部分的過(guò)程。也是計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程的分支，是一門成熟的專業(yè)。薪資范圍如下

相比來(lái)看，人工智能更占優(yōu)勢(shì)。發(fā)展前景廣。但對(duì)個(gè)人的知識(shí)體系要求更大。

分幾方面來(lái)說(shuō)。

首先人工智能和 Java 互聯(lián)網(wǎng)就是兩個(gè)完全不同的方向。人工智能是新興產(chǎn)業(yè)，如果你學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、發(fā)展比較好的話，對(duì)于提升職業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力是有很大幫助的，然而新興行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)和波動(dòng)性也比較高。Java 則屬于穩(wěn)妥、沒(méi)什么大錯(cuò)的選擇，基本上不用擔(dān)心飯碗問(wèn)題，但想要出人頭地也比較難。這個(gè)選擇要看你自己的性格和職業(yè)目標(biāo)，想要保障穩(wěn)定還是追求上升空間？

其次，既然進(jìn)入公司，那么個(gè)人發(fā)展和公司發(fā)展也是有很大關(guān)系的。所以建議你主動(dòng)去了解一下這兩家公司的情況——同一個(gè)行業(yè)，龍頭企業(yè)和普通小企業(yè)的前景是截然不同的。相信你通過(guò)面試多少能有所感受，但如果可能的話，最好還是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)檢索一下有關(guān)該公司的信息和評(píng)論等，幫助自己決策。

還有，你提到了氛圍。我認(rèn)為氛圍應(yīng)該包括兩個(gè)層面的東西，一是技術(shù)氛圍，公司內(nèi)部有沒(méi)有技術(shù)牛人、對(duì)于技術(shù)的態(tài)度是否開(kāi)放，這會(huì)影響到你能學(xué)到多少東西；二是工作氛圍，是團(tuán)結(jié)協(xié)作還是勾心斗角，部門之間溝通是否順暢，上下關(guān)系和管理制度如何。這些經(jīng)過(guò)面試和你自己的觀察應(yīng)該多少有所了解，但肯定不夠深入。那么我建議你能做的就是回想一下你和 HR、主考官或其他人的溝通有無(wú)問(wèn)題，他們的工作方法和流程是否正規(guī)。畢竟要長(zhǎng)期共事，選一個(gè)能愉快溝通的環(huán)境也是很重要的。

最后，如果你還年輕的話，那么用不著太過(guò)擔(dān)心自己是否了選錯(cuò)方向?，F(xiàn)在在同一家公司干到老的才是少數(shù)派，你完全可以過(guò)一兩年再去調(diào)整自己的方向。那個(gè)時(shí)候你的實(shí)力和眼光應(yīng)該都上了一個(gè)臺(tái)階，能夠做出更適合自己的選擇（而且薪酬會(huì)更高）?，F(xiàn)在就當(dāng)是在積累經(jīng)驗(yàn)值吧。

作為一名計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生導(dǎo)師，我來(lái)回答一下這個(gè)問(wèn)題。

首先，對(duì)于學(xué)習(xí)能力比較強(qiáng)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，當(dāng)前選擇人工智能專業(yè)是不錯(cuò)的選擇，雖然目前在本科階段開(kāi)設(shè)人工智能專業(yè)的高校比較少，但是這其中不少高校在資源整合能力方面還是比較強(qiáng)的，而且在研究生教育階段也積累了豐富的人工智能方向的人才培養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)。

當(dāng)前選擇人工智能專業(yè)具有以下幾個(gè)方面的優(yōu)勢(shì)：

第一：就業(yè)前景廣闊。 當(dāng)前整個(gè)IT行業(yè)對(duì)于人工智能人才的需求量是比較大的，不少大型 科技 公司均開(kāi)始布局人工智能領(lǐng)域，這個(gè)過(guò)程陸續(xù)釋放出了大量的人才需求。從近些年的就業(yè)情況來(lái)看，人工智能相關(guān)方向的研究生在崗位級(jí)別和薪資待遇方面還是比較可觀的，而且不少畢業(yè)生會(huì)同時(shí)拿到多家 科技 企業(yè)的offer，選擇空間也比較大。

第二：行業(yè)前景廣闊。 人工智能當(dāng)前是比較熱門的方向，一方面?zhèn)鹘y(tǒng)行業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在促進(jìn)人工智能技術(shù)的發(fā)展，另一方面大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的發(fā)展最終也指向了人工智能，所以人工智能行業(yè)未來(lái)將有廣闊的發(fā)展前景。目前在一些特定場(chǎng)景下，一部分人工智能產(chǎn)品已經(jīng)得到了應(yīng)用。

第三：崗位適應(yīng)能力強(qiáng)。 人工智能是一個(gè)典型的交叉學(xué)科，涉及到數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、控制學(xué)、神經(jīng)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等，所以畢業(yè)生會(huì)具有較強(qiáng)的崗位適應(yīng)能力，比如人工智能專業(yè)的畢業(yè)生從事軟件開(kāi)發(fā)也會(huì)相對(duì)比較容易，而且由于具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，走向研發(fā)級(jí)崗位也會(huì)相對(duì)比較順利。

最后，選擇人工智能專業(yè)的同學(xué)最好讀一下研究生。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問(wèn)題，或者是考研方面的問(wèn)題，都可以在評(píng)論區(qū)留言！

我有一個(gè)表弟非計(jì)算機(jī)專業(yè)出身剛培訓(xùn)完了人工智能，找工作時(shí)因?yàn)闆](méi)有實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)不好找，且在學(xué)習(xí)過(guò)程中涉及人工智能方面知識(shí)很少，只要講的是python方面的知識(shí)多些，現(xiàn)在找的工作是作為一名python講師，因此我認(rèn)為在大學(xué)階段，選擇計(jì)算機(jī)軟件開(kāi)發(fā)專業(yè)比較合理，畢竟人工智能只能算作計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支。其次，人工智能是一個(gè)門檻比較高的專業(yè)，涉及的科學(xué)包含哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，如數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、控制論、不定性論……需要強(qiáng)大的知識(shí)體系做支撐，我們可以在大學(xué)期間先打好基本功，為之后的轉(zhuǎn)行之路奠定基礎(chǔ)；再次，現(xiàn)在的人工智能專業(yè)體系還不完善，知識(shí)體系不健全，很多東西還是需要自己多多琢磨研究。打好基礎(chǔ)之后，自身研究起來(lái)就會(huì)快很多。

千萬(wàn)別選人工智能，現(xiàn)所有的學(xué)校的人工智能都是騙人的，包括南大。人工智能本身根本不成系統(tǒng)，不足以作為專業(yè)。

個(gè)人觀點(diǎn)：人工智能

因?yàn)檐浖_(kāi)發(fā)已經(jīng)是很多人在從事了

此時(shí)你進(jìn)入 是否為時(shí)太晚呢？

然而人工智能必然到來(lái) 必然是風(fēng)口 也是當(dāng)下時(shí)代的人才缺口！

這是從客觀角度出發(fā)

但是從主觀角度來(lái)講，了解兩項(xiàng)之后 看你自己的內(nèi)心選擇 你對(duì)哪方面更感興趣！

我的個(gè)人建議是 既遵循內(nèi)心 也尊重客觀事實(shí)

祝福你 早日成功！

其實(shí)兩者都是有關(guān)聯(lián)的，但是要我去選擇的話我選擇前者，我比較喜歡研究吧!

人工智能與軟件開(kāi)發(fā)有什么區(qū)別嗎？

人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科?？梢哉f(shuō)幾乎是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個(gè)應(yīng)用分支。從思維觀點(diǎn)看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科，它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。

人工智能和軟件開(kāi)發(fā)哪個(gè)好？

人工智能

就業(yè)方向：科學(xué)研究，工程開(kāi)發(fā)。計(jì)算機(jī)方向。軟件工程。應(yīng)用數(shù)學(xué)。電氣自動(dòng)化。通信。機(jī)械制造

人工智能可以說(shuō)是一門高尖端學(xué)科，屬于社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)的交叉，涉及了數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、不定性論以及控制論。研究范疇包括自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別、智能搜索等。應(yīng)用領(lǐng)域包括機(jī)器翻譯、語(yǔ)言和圖像理解、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)等。

軟件開(kāi)發(fā)難一點(diǎn)還是人工智能難一點(diǎn)？

這個(gè)問(wèn)題從兩個(gè)方面分別討論吧，我給你分解開(kāi)來(lái)更合理的解釋一下。

做開(kāi)發(fā)不如做算法？人工智能高端嗎？

一，做開(kāi)發(fā)不如做算法？

我并不這么認(rèn)為，本人一直都從事算法工程師崗位，同項(xiàng)目組算法工程師也有不少，其實(shí)我覺(jué)得現(xiàn)在算法和開(kāi)發(fā)的界限越來(lái)越模糊了，做開(kāi)發(fā)不可能一味的不做任何思考的寫代碼，做算法的也不是整天琢磨和研究算法，我談一下我對(duì)算法的感受，就拿計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法崗位來(lái)說(shuō)，目前成熟的算法已經(jīng)很多，能夠真正從底層、從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和模式上做出有意義改變的屈指可數(shù)，從2012年Alexnet出現(xiàn)到現(xiàn)在，日常用的比較頻繁的也就ResNet、mask rcnn、faster rcnn、ssd、yolo系列等每年頂會(huì)和期刊論文不少，但是真正可用的、可復(fù)現(xiàn)的太少太少，尤其在公司里，是沒(méi)有那么多功夫和財(cái)力養(yǎng)著一大批算法工程師正在琢磨怎么改進(jìn)，大多數(shù)或者是。絕大多數(shù)都是用上述提到的成熟狂進(jìn)去，然后根據(jù)具體的場(chǎng)結(jié)合一些其他算法比如機(jī)器學(xué)習(xí)、優(yōu)化算法、場(chǎng)景知識(shí)提出一種解決方案，然后編程實(shí)現(xiàn)并驗(yàn)證，就比如計(jì)算機(jī)視覺(jué)，主要就是拿著成熟的框架結(jié)合tensorflow或pytorch之類的框架搭建出來(lái)平臺(tái)，跑出結(jié)果，看看有沒(méi)有過(guò)擬合？精度怎么樣？召回率查準(zhǔn)率如何？然后通過(guò)一些方法去解決，當(dāng)然這些方法里幾乎也都是現(xiàn)成的，所以我個(gè)人認(rèn)為開(kāi)發(fā)和算法并沒(méi)有明顯的界限，我覺(jué)得題主所說(shuō)的開(kāi)發(fā)可以視為開(kāi)發(fā)中的前段，算法可以視為后端，從事算法日常大部分工作時(shí)間也在和代碼打交道，所以我覺(jué)得沒(méi)有誰(shuí)不如誰(shuí)，做開(kāi)發(fā)把實(shí)力打牢固，肯定也會(huì)很受歡迎。

二，人工智能高端嗎？

我的回答是肯定的，如果不高端國(guó)家也不會(huì)那么重視，也不會(huì)那么多大企業(yè)都趨之若鶩的布局AI，計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言、推薦、強(qiáng)化學(xué)習(xí)這些有太多的應(yīng)用場(chǎng)景，如果一旦精度、速度等方面達(dá)到要求的確可以做出很牛逼很高端的東西，比如之前看了一個(gè)新聞?wù)f現(xiàn)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)方面看x光已經(jīng)達(dá)到了專家級(jí)別，另外在醫(yī)學(xué)方面糖尿病視網(wǎng)膜疾病、青光眼、癌細(xì)胞識(shí)別也都有很多突破，但是，我覺(jué)得目前的人工智能還有很多問(wèn)題存在，比如訓(xùn)練速度緩慢、受限于數(shù)據(jù)量、在時(shí)序方面還有很多問(wèn)題，比如計(jì)算機(jī)視覺(jué)在語(yǔ)義方面還有很大障礙，深度學(xué)習(xí)的可解釋性差，但是不可否認(rèn)，人工智能這么廣義的一個(gè)方向前景是很美好的，這期間有很多問(wèn)題需要攻克。

這個(gè)問(wèn)題其實(shí)需要從多個(gè)角度展開(kāi)來(lái)回答。如果想成為頂尖高手都不容易，但如果說(shuō)僅僅是想入個(gè)門自己玩一下，人工智能會(huì)簡(jiǎn)單一些，為什么這么說(shuō)呢？從語(yǔ)言的角度來(lái)說(shuō)Python提供了大量的人工智能方面的庫(kù)供我們免費(fèi)試用，我們不需要知道任何算法的原理，只需要調(diào)用一下接口就可以達(dá)到我們想要的目的，如果練習(xí)的項(xiàng)目再選擇視覺(jué)方面的，比如機(jī)器學(xué)習(xí)入門練習(xí)的項(xiàng)目鳶尾花分類，我們還可以看到中間的結(jié)果輸出，很容易獲得成就感，而軟件開(kāi)發(fā)短時(shí)間內(nèi)，如果靠自己比較難獲得明顯的一個(gè)開(kāi)發(fā)成果，從成就感的培養(yǎng)上來(lái)說(shuō)就差一些。再換一個(gè)角度，如果是想從事這兩個(gè)方向上的工作，那還是軟件開(kāi)發(fā)會(huì)容易一些，從事軟件開(kāi)發(fā)所需要的基本條件就是毅力，堅(jiān)持下去基本都能學(xué)會(huì)，過(guò)程可能會(huì)枯燥一些。如果要從事人工智能，基本條件要求的就多一些，比如高等數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)，線性代數(shù)方面都需要，如果不懂這些，就像上面說(shuō)的，我們也僅僅是能夠?qū)懗鰜?lái)一些人工智能的程序，而不懂其原理，而這些原理恰恰是面試的時(shí)候必考的，哪些算法適合什么場(chǎng)景，哪些參數(shù)該如何調(diào)優(yōu)。所以，簡(jiǎn)單還是難，還是看你的目的是什么。希望解決了你的疑問(wèn)。

人工智能要比軟件開(kāi)發(fā)要求高很多。人工智能中的軟件編程只是基本要求。還需要有一定的概率學(xué)數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)比較深的知識(shí)。所以說(shuō)目前能真正做好人工智能的人才薪資都比較高。

人工智能要難一些，人工智能包含了軟件開(kāi)發(fā)，人工智能就是編程而來(lái)的

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