人工智能好學(xué)嗎？人工智能不容易學(xué)，而且很難學(xué)。但是，如果您只使用一些現(xiàn)有的人工智能算法，就不會那么困難了。先談一下基本要求：如果你具備以上四點，就可以順利地進行人工智能的研究和學(xué)習(xí)。如果一開始沒有找到

人工智能好學(xué)嗎？

人工智能不容易學(xué)，而且很難學(xué)。

但是，如果您只使用一些現(xiàn)有的人工智能算法，就不會那么困難了。

先談一下基本要求：

如果你具備以上四點，就可以順利地進行人工智能的研究和學(xué)習(xí)。如果一開始沒有找到研究方向，沒有第四點也沒關(guān)系?？梢詮乃惴▽W(xué)習(xí)的方向入手，然后找到獲取數(shù)據(jù)的方向。

一般來說，人工智能雖然沒有想象中那么神秘，但研究起來卻不是那么簡單。畢竟，它是一種從海量數(shù)據(jù)中尋找規(guī)則和問題解決模型的方法，涉及方方面面。沒有堅強的毅力，就很難有大的發(fā)現(xiàn)。

如果你只是想在將來找到一份與人工智能相關(guān)的工作，你不必那么刻苦學(xué)習(xí)，只要把工具學(xué)好，把現(xiàn)有的算法學(xué)好就行了。

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學(xué)習(xí)視頻編碼，解碼知識，需要哪些前置知識？

需要的預(yù)科知識不多，一般計算機大學(xué)本科都會學(xué)，信息論相關(guān)，離散數(shù)學(xué)相關(guān)。

但是對編碼的實際理解，卻比較復(fù)雜，目前視頻編碼常用的是h264、h265、h266（原型）。

視頻編碼實際上是一幀圖像編碼，因此您還可以學(xué)習(xí)一些有關(guān)靜止圖像編碼的相關(guān)知識，這也會有所幫助。

視頻編碼是一種連續(xù)的圖像編碼，因此可以應(yīng)用于前后幀的參考。例如，如果一個視頻總是面對一個變化不大的對象，那么隨后的幀只需要記錄這些變化。主要用離散變換，宏塊這些東西。

現(xiàn)在一些新方法是基于人工智能學(xué)習(xí)的結(jié)果。使用這種方法來解算視頻，這些塊被壓縮得更多，而那些塊被壓縮得更少。說白了，更符合人類視覺效果。

為何以前不采用H264或H265高壓縮率編碼？

視頻編碼算法不斷發(fā)展。當(dāng)然，算法的研究必須走在硬件的前面，但是實用技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)布不會太超前，否則就沒人用了。MPEG1應(yīng)該是第一個大規(guī)模的商業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，但發(fā)布后反響并不好。每個大工廠都看不出他們在生產(chǎn)MPEG2標(biāo)準(zhǔn)DVD。這件事被中國制造商利用了。萬燕首先制作了第一張VCD，然后大家蜂擁而至。國外廠商也很后悔，于是迅速跟進。其中一位富豪是藍綠ov，這兩家手機工廠的前身。此時，電腦無法直接對VCD進行解碼，因為計算能力不夠，需要一塊硬解壓卡。后來，CPU計算能力用了兩三年時間才趕上，然后出現(xiàn)了流行的超級解決方案。接著到了DVD時代，國外廠商開始割韭菜，雖然國內(nèi)廠商也在做，但因為專利費沒賺多少錢。在電腦上玩MPEG2也落后CPU一年多。但我們并不著急，沒有DVD硬解壓卡這樣的東西。后來，互聯(lián)網(wǎng)逐漸開始普及，先是RM開始流行，后來演變成RMVB。同時，MPEG4將DivX、XviD和AVC統(tǒng)一起來。后來它被并入H.264家族。這一系列的計算機硬件并沒有落后，主要是因為圖形卡的硬件解決方案。藍光機完全脫離了主流。到目前為止，h.265已經(jīng)流行起來，逐漸取代了h264，但是這次升級比較順利。各類智能電視和電視盒基本上都支持硬解決方案。說了很多，我只想回答你，主要是因為硬件的性能和成本限制。