對(duì)于一些人來(lái)說(shuō)，自學(xué)人工智能可能確實(shí)存在一些挑戰(zhàn)和困難。人工智能是一個(gè)復(fù)雜的領(lǐng)域，涉及到數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、編程和算法等多個(gè)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(méi)有資料，學(xué)習(xí)難度大;其次，技術(shù)更新速度快，自學(xué)時(shí)間和金錢(qián)成本太大;再次，出現(xiàn)問(wèn)題無(wú)法解決，挫傷積極性。快速有效掌握新技術(shù)，才是最低成本。同時(shí)還有以下幾方面的原因。

1、知識(shí)廣泛而深入

人工智能涉及的知識(shí)領(lǐng)域廣泛而深入，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等。要全面掌握這些領(lǐng)域的知識(shí)，需要耗費(fèi)大量時(shí)間和精力進(jìn)行深入學(xué)習(xí)和實(shí)踐。

2、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)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(jì)學(xué)的基礎(chǔ)上，如線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)推斷等。對(duì)于沒(méi)有相關(guān)背景的人來(lái)說(shuō)，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(dú)立學(xué)習(xí)和解決問(wèn)題，缺乏實(shí)時(shí)的指導(dǎo)和反饋。在學(xué)習(xí)過(guò)程中遇到困難時(shí)，可能需要更多的時(shí)間和資源來(lái)解決問(wèn)題。

4、實(shí)踐和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的缺乏

人工智能是實(shí)踐驅(qū)動(dòng)的領(lǐng)域，只有通過(guò)實(shí)際項(xiàng)目和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)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(shí)踐機(jī)會(huì)和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)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(duì)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(shí)的基礎(chǔ)知識(shí)、尋求社區(qū)支持和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)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(jī)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(shí)踐和深入理解人工智能的核心概念和技術(shù)。