人工智能真的来临了么？生活中的人工智能有哪些？

去评估一个技术是否已经来临有很多评判标准，而看是否相关领域有成熟上市公司或者估值较高公司是一个比较好的方法。

人工智能领域有许许多多的巨头在参与，微软 亚马逊，谷歌，阿里，百度。而只单就人工智能领域而言，RPA和图像识别是比较成熟且诞生了成熟公司的。RPA领域的uipath，aa，和国内的云扩，艺赛旗。图像识别领域的商汤，旷世都是市值几十亿美金的公司。

这些指标可以明确的表示 ai已经到达我们身边，并且在一定程度上成熟。

人工智能在大数据分析中的厉害之处是什么？在各种行业的哪些方面有应用呢？

简单来说，大数据最大的优势概括起来就是：汇总、分类、统计、需求分析、提供方案思路。等

可以说在各行各业都可以运用，只要提供足够、完整的信息数据采集系统渠道和对应的辨别细化分类系统，及相应的程序代码即可。

如何快速学习人工智能

  1、务实基础，学习高数和Python编程语言。 因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。 先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。
   再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。 2、阶段晋升，开始学习机器学习算法 实践演练。 掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习 3、不断挑战，接触深度学习。
   深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你只需要调用就可以了。
  
   4、不断实战，曾倩自己的实力经验。 实战是检验真理的唯一标准。当你掌握了基本的技术理论，就要开始多实践，不断验证自己的理论，更新自己的技术。如果有条件的话，可以从一个项目的前期数据挖掘，到中间模型训练，并做出一个有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜你，你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。

只能从零开始。

去阿里巴巴或者百度去吧，他们正在搞这个