计算机视觉与自然语言处理哪个容易入门？

　　计算机视觉(Computer Vision)和自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)都是涉及到人工智能领域的重要分支，各自具有一定的学习曲线和挑战。以下是对它们的入门难度的一些观察：

　　1. 入门难度：就入门而言，计算机视觉可能相对较容易。对于计算机视觉，你可以从学习基本的图像处理和计算机视觉算法开始，如边缘检测、特征提取和图像分类等。还有一些成熟的开源库和工具，如OpenCV和PyTorch，可以提供丰富的功能和示例代码，帮助你入门和实践。

　　2. 数据准备：计算机视觉的入门要求较高的是对图像数据的处理和准备。你需要学习如何获取、预处理和标注图像数据集。这可能需要一些计算机视觉专业知识和相关工具的熟悉。

　　3. 算法复杂性：随着进一步深入学习和研究，计算机视觉的算法和技术会变得更加复杂，如目标检测、图像分割和图像生成等。这些领域可能需要更深入的数学和算法知识，以及更多的实践经验。

　　4. 自然语言处理相对而言可能更复杂一些。NLP涉及到处理文本数据，需要学习文本预处理、语言模型、词嵌入、文本分类、命名实体识别等技术。此外，自然语言具有丰富的语义和语法结构，理解和处理自然语言的挑战更多。

　　5. 数据获取和准备：对于NLP，数据的获取和准备也是一项重要任务。你需要获取和处理大量的文本数据，了解文本清洗、分词和语料库构建等技术。

　　总的来说，计算机视觉和自然语言处理都是广阔而有趣的领域，其难度与个人的背景和兴趣相关。如果你对图像处理和模式识别更感兴趣，那么计算机视觉可能更容易入门。如果你对文本分析和语义理解更感兴趣，那么自然语言处理可能更适合你。不管选择哪个领域，深入学习和实践都是提高技能的关键。