为什么我要坚定不移的学习AI和Python，难道这二者能让我们成功吗？

在互联网大潮之下，学习编程语言成为了流行趋势，那么我们该如何学习编程语言呢，怎么样才能学好AI和Python呢？

一般来讲，个人的外在成功有三个要素：

1、趋势

2、站位

3、能力

这其中，趋势会放大个人努力和势能。甚至，你选对了趋势，站对了位置，哪怕只是随大流不掉队，也可能一飞冲天。这就是所谓的“站在风口上，猪也能飞起来”。

从这个角度上讲，IT培训网Python小编认为跟随趋势就非常重要。过去 20 多年，我们经历了电脑、PC 互联网、移动互联网等各个大趋势，现在，未来的大趋势是大数据和人工智能。

如果你能进入这个趋势，就有很大概率获得新的发展和成长，随之而来，也可能享受到趋势带来的红利，获得更高的收入。

例如，我们随机选取几条近期的招聘信息，就能清晰反映出这个趋势：

很多开发者追逐 AI ，追逐Python，也是从这点出发，为了自己更好的未来。

但实际上，趋势并不属于每个人。它往往属于那些已经为这个趋势做了很多年准备的人。

你必须知道的是，现在 AI 趋势里风生水起的专家、科学家、公司，哪个不是之前已经在相关领域做了很多年的研究?

如果你只是看到趋势就盲目扑过去，往往沦为跟风，甚至会跟丢，跟来跟去找不到自己的位置。

所以，如果你决定要跟，也要了解怎样去跟。下面，我们先来看看人工智能开发者的四种类别。

人工智能开发的四种类别

从事人工智能相关软件的开发者，可以分为四种：

1、基础设施支撑

2、算法

3、应用框架

4、行业应用

如下图所示：

接下来，我们会逐层介绍。

1) 基础设施支撑

2016、2017有一家公司的股票因为人工智能大热而疯涨，翻了6倍多。这家公司就是：英伟达。关键的原因就是，它们做 GPU ，其芯片可以支撑机器学习。

从事基础设施开发的公司和人员，都相对较少，但是他们必不可少。

2) 算法

回顾我们前面贴的招聘信息，5 个岗位，都要求应聘者熟悉 AI 相关的算法。

算法工程师、数据与算法科学家，是 AI 时代的王者，像百度、阿里、腾讯等公司，这方面资深的算法工程师，年薪过百万毫无压力。

不过，这一类开发者，是极少数中的极少数。而且，如果现在去抓紧学习，你的发展仍然受两个条件影响：

1、别人已经先行一步，占据头部

2、你过往的数学基础不一定能跟上，学习速度没有别人快，你也很难追得上

3) 应用框架

这几年，TensorFlow 、Caffe 等框架大火，类似的框架也越来越多，很多公司、组织、开源开发者，在做这方面的工作。

这些框架，是一种技术走向大规模应用的基础。因为，大部分开发者，其实搞不懂算法，只能调用一下 API 。所以，要想让应用开发效率化，必然要有各种各样的框架。

因而，应用框架开发者，是你的另一种选择。不过，它对人的要求也高，有几点：

1、能理解底层算法，清楚各种算法的效果及如何使用

2、有想象力、架构设计能力和抽象能力

3、能理解上层业务问题，并抽象映射到框架层面

4) 行业应用

任何一种技术，要想改变人们的工作和生活，提高社会运转的效率，必须借助各行各业的应用。进一步，普通用户，甚至根本不会在意某个应用里面用了什么技术，他们关心的是：这个应用能否解决问题、带来便利。

向各行各业的用户提供解决问题的应用软件，是大部分公司的使命。从事行业应用开发，则是大部分开发者的终极归宿。

要做好 AI 相关的应用开发，你需要：

1、了解 AI 算法的背景和应用场景

2、熟悉应用框架

3、熟悉业务

4、有抽象能力、想象力和架构设计能力

人工智能在各行各业的应用，很快(2~3年)就会井喷，这将需要大量的开发者介入进来。要做这个的，你现在就可以开始准备啦。

切入工智能软件开发：我适合用哪种姿势?

了解人工智能软件开发的4种类别后，我们就可以结合自身能力，选择进入人工智能软件开发领域的姿势：

1、对硬件、软硬结合、操作系统等很感兴趣并且有积累的开发者，可以进入基础设置领域做开发

2、对算法熟悉，或者有志于在算法领域建立竞争力的开发者，可以寻找算法方向的机会

3、有应用框架开发经验，或者对框架设计、开发感兴趣，可以加入相应的开源组织或者公司，通过开发应用框架为其他开发者提供支撑

4、更喜欢用软件实现具体业务问题，帮助人们提高生活生产效率的开发者，或者能力不足以去做其他三类软件的开发者，可以考虑参与到人工智能的各个行业应用

对大部分开发者来说，可能比较适合用第 4 种方式切入人工智能软件开发。如果你想走这条路，现在就可以做准备啦：

1、了解你所处的领域和业务，成为业务行家(将来的软件开发者，一定是精通业务的，甚至可能是熟悉业务的内行直接用便捷的开发框架自己做软件)

2、了解人工智能相关的应用框架，学习使用

3、锻炼自己的抽象能力、想象力、设计能力和提问能力，它们是你能否把业务和人工智能结合起来创造软件的核心能力。

学好编程语言不难，难的是我们不能掌握学习的方向，在学习AI和Python二路上，你是否有方向了呢？