對于一些人來說，自學(xué)人工智能可能確實存在一些挑戰(zhàn)和困難。人工智能是一個復(fù)雜的領(lǐng)域，涉及到數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、編程和算法等多個學(xué)科。以下是一些不建議自學(xué)人工智能的原因：

專業(yè)角度——不提倡自學(xué)人工智能。首先，新技術(shù)沒有資料，學(xué)習(xí)難度大;其次，技術(shù)更新速度快，自學(xué)時間和金錢成本太大;再次，出現(xiàn)問題無法解決，挫傷積極性?？焖儆行д莆招录夹g(shù)，才是最低成本。同時還有以下幾方面的原因。

1、知識廣泛而深入

人工智能涉及的知識領(lǐng)域廣泛而深入，包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等。要全面掌握這些領(lǐng)域的知識，需要耗費大量時間和精力進行深入學(xué)習(xí)和實踐。

2、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計基礎(chǔ)要求高

人工智能的核心技術(shù)建立在數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)上，如線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計推斷等。對于沒有相關(guān)背景的人來說，學(xué)習(xí)和理解這些數(shù)學(xué)概念可能具有一定的難度。

3、缺乏指導(dǎo)和反饋

自學(xué)人工智能意味著你需要獨立學(xué)習(xí)和解決問題，缺乏實時的指導(dǎo)和反饋。在學(xué)習(xí)過程中遇到困難時，可能需要更多的時間和資源來解決問題。

4、實踐和項目經(jīng)驗的缺乏

人工智能是實踐驅(qū)動的領(lǐng)域，只有通過實際項目和實踐經(jīng)驗才能真正掌握相關(guān)技能。自學(xué)人工智能可能面臨缺乏實踐機會和項目經(jīng)驗的挑戰(zhàn)。

盡管如此，自學(xué)人工智能并非完全不可能，而是需要面對一些挑戰(zhàn)和付出額外的努力。選擇合適的學(xué)習(xí)資源、建立扎實的基礎(chǔ)知識、尋求社區(qū)支持和實踐經(jīng)驗等都可以幫助你更好地自學(xué)人工智能。如果有可能，參加結(jié)構(gòu)化的學(xué)習(xí)課程或培訓(xùn)機構(gòu)也是一種有效的學(xué)習(xí)方式，可以提供更系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)和指導(dǎo)支持。最重要的是持續(xù)學(xué)習(xí)、不斷實踐和深入理解人工智能的核心概念和技術(shù)。