人工智能培訓關鍵之一就是教學，教學水平的高低，直接影響到學員的學習效果，而目前人工智能技術專業(yè)有不少，但是大多從事的是技術工作，從事人工智能教學的并不多，所以如果一個機構的講師是一個有多年經(jīng)驗的人工智能專業(yè)，那么其費用必然不便宜，我們學習就是為了就業(yè)，一般來說人工智能培訓的費用基本都是收到上面幾個因素的影響，當然還有其他一些小的因素，如果想更清楚的了解機構的人工智能培訓費用，簡單有效的辦法就是直接去實地考察試聽之后，這樣既可以了解到課程內(nèi)容質(zhì)量，教學環(huán)境，還可以了解到學費的明細。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，人工智能技術在各個領域都得到了不同程度的應用實踐，那人工智能技術的優(yōu)勢都有哪些?人工智能已不再是技術人員或科幻作家所爭論的話題，它正逐漸滲透到我們的集體文化和思想意識中，但也有很多人更加關注不利因素。盡管不能也不應該忽略圍繞人工智能是否道德的問題，但在短期內(nèi)，人們將不會看到電影中的超級人工智能功能。

近幾年得益于計算能力、大數(shù)據(jù)和算法上的突破，人工智能技術得到迅猛快速的發(fā)展，推動了AI技術廣泛應用至各行業(yè)，特別在物聯(lián)網(wǎng)部署規(guī)模進一步擴大后，各界有能力獲得無限數(shù)據(jù)，并經(jīng)過AI技術處理，企業(yè)可以從中實現(xiàn)快速創(chuàng)新，國家可以利用大數(shù)據(jù)洞悉未來商業(yè)經(jīng)濟。人工智能雖然對經(jīng)濟社會發(fā)展有巨大促進作用，但也帶來了諸多挑戰(zhàn)。

人工智能的基礎理論科學包括計算機科學、邏輯學、生物學、心理學及哲學等眾多學科，人工智能技術核心具體包括：人們認識世界, 91%是通過視覺來實現(xiàn)。同樣, 計算機視覺的目標就是讓計算機能夠像人一樣通過視覺來認識和了解世界, 它主要是通過算法對圖像進行識別分析, 目前計算機視覺廣泛的應用是人臉識別和圖像識別。相關技術具體包括圖像分類、目標跟蹤、語義分割。

機器學習的基本思想是通過計算機對數(shù)據(jù)的學習來提升自身性能的算法。機器學習中需要解決的重要的4類問題是預測、聚類、分類和降維。機器學習按照學習方法分類可分為:監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習。