30岁想学人工智能，还来的及吗
30岁开始学人工智能行业吗?晚不晚?如果你有一定的编辑基础和经验是可以的，学习人工智能并不意味着抛掉过去所学的东西，而是在之前的计算机基础上升级深耕于一个方向应用于多个领域。不论转行计算机的哪个方向都是不错的选择，而人工智能也确实是比较热门的方向。
以人工智能行业的发展趋势来看，人工智能未来的前景广阔，尤其当5G网络逐步出来后，人工智能的发展也会更加迅速。如果要进入这个行业需要衡量得与失的问题，30岁转行做人工智能，还是要考虑时间成本和自己是否真的热爱这个行业，关键是前期需要较充分地了解这个行业不是人云亦云，决定了就要做好坚持的准备。学习人工智能耗费的时间相对较长，不能速成，需要做好前期的投入和前期没收入的准备。
30岁如果只是单纯的做一个程序员，面对的就是被行业淘汰或者抛弃尊严和底线去和小自己5、6岁的人去竞争基础岗位，以前晋升只有两个选择转管理层或者是技术专家现在多了一个人工智能。
有编辑经验的程序员在互联网行业，沉淀了几年的编程基础，并在工作中早就接触过算法的相关知识和技术，仍需要经过几个月的时间进行一次系统的进修和升级补充一些目前企业需求的项目实战经验，才能让自己的职业生涯更进一步，跟上技术需求摆脱“中年危机”。
人工智能火遍天下，但像电脑一样人工智能依然只是一个工具。学习人工智能应用于现有业务上解决现实中的问题，只要你想做就不会晚。人工智能还处在爆发的时期，很多东西和年龄是没有必要关系的，关键是你要有做好这件事的决心并且要能坚持做。今后的发展前景很不错，将来人工智能技术会应用到很多方面。
如果你是编程零基础，30岁转行人工智能就很难，竞争对手一般都是同方向的研究生理论比你丰富，且学习时间多，动手能力自然不差，还有年龄优势。人工智能这个方向就实践方面来说，上来就写框架不太现实。与其他编程领域相比这个领域要用到更深如的机器学习知识，本质是数学，入门要花费大量的精力，如何给自己定位还是要想清楚。
30岁能进入人工智能行业吗晚不晚
原创30岁能进入人工智能行业吗？晚不晚？发布时间：2021-03-0211:03:33浏览4151来源：博学谷作者：AI30岁能进入人工智能行业吗？晚不晚？如果你有一定的编辑基础和经验是可以的，学习人工智能并不意味着抛掉过去所学的东西，而是在之前的计算机基础上升级深耕于一个方向应用于多个领域。不论转行计算机的哪个方向都是不错的选择，而人工智能也确实是比较热门的方向。
以人工智能行业的发展趋势来看，人工智能未来的前景广阔，尤其当5G网络逐步出来后，人工智能的发展也会更加迅速。如果要进入这个行业需要衡量得与失的问题，30岁转行做人工智能，还是要考虑时间成本和自己是否真的热爱这个行业，关键是前期需要较充分地了解这个行业不是人云亦云，决定了就要做好坚持的准备。学习人工智能耗费的时间相对较长，不能速成，需要做好前期的投入和前期没收入的准备。
30岁如果只是单纯的做一个程序员，面对的就是被行业淘汰或者抛弃尊严和底线去和小自己5、6岁的人去竞争基础岗位，以前晋升只有两个选择转管理层或者是技术专家现在多了一个人工智能。
有编辑经验的程序员在互联网行业，沉淀了几年的编程基础，并在工作中早就接触过算法的相关知识和技术，仍需要经过几个月的时间进行一次系统的进修和升级补充一些目前企业需求的项目实战经验，才能让自己的职业生涯更进一步，跟上技术需求摆脱“中年危机”。
人工智能火遍天下，但像电脑一样人工智能依然只是一个工具。学习人工智能应用于现有业务上解决现实中的问题，只要你想做就不会晚。人工智能还处在爆发的时期，很多东西和年龄是没有必要关系的，关键是你要有做好这件事的决心并且要能坚持做。今后的发展前景很不错，将来人工智能技术会应用到很多方面。
如果你是编程零基础，30岁转行人工智能就很难，竞争对手一般都是同方向的研究生理论比你丰富，且学习时间多，动手能力自然不差，还有年龄优势。人工智能这个方向就实践方面来说，上来就写框架不太现实。与其他编程领域相比这个领域要用到更深如的机器学习知识，本质是数学，入门要花费大量的精力，如何给自己定位还是要想清楚。
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➤大模型、大数据的驱动让人工智能在对话的自然度、趣味性上有了很大突破，但距离具备自主意识还很远。换言之，即便人工智能可以对人类的语言、表情所传递的情绪作出判断，但这主要应用的是自然语言处理、计算机视觉等技术
➤不同于当前依赖数据学习的技术路线，新一代人工智能强调在没有经过数据学习的情况下，可以通过推理作出合理反应，从而与没有见过、没有学过的事物展开交互
➤当前人工智能治理面临的最大挑战，是我们没有一套比较成熟的体系来规制其潜在的风险。在发展科技的同时，必须同步发展我们的规制体系
➤“技术归根结底是由人类来发展和把控的。人类和人工智能的未来，是由人类选择的。”
今年6月，美国谷歌公司软件工程师布莱克·勒莫因称语言模型LaMDA出现自我意识。他认为，LaMDA拥有七八岁孩童的智力，并相信LaMDA正在争取自己作为一个人的权利。
LaMDA是谷歌去年发布的一款专门用于对话的语言模型，主要功能是可以与人类交谈。
为佐证观点，勒莫因把自己和LaMDA的聊天记录上传至互联网。随后，谷歌以违反保密协议为由对其停职。谷歌表示，没有任何证据支持勒莫因的观点。
事实上，“AI（人工智能）是否拥有自主意识”一直争议不休。此次谷歌工程师和LaMDA的故事，再次引发讨论。人们想知道：人工智能技术究竟发展到了怎样的阶段？是否真的具备自主意识？其判定依据是什么？未来我们又该以怎样的能力和心态与人工智能和谐共处？
人工智能自主意识之辨勒莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象，既会担忧未来，也会追忆过去。
受访专家告诉《瞭望》新闻周刊记者，上述现象仅仅是因为LaMDA所基于的Transformer架构能够联系上下文，进行高精度的人类对话模拟，故能应对人类开放、发散的交谈。
至于人工智能是否已经具备自主意识，判定标准如何，受访专家表示，对人类意识的探索目前仍属于科技前沿，尚未形成统一定义。
清华大学北京信息科学与技术国家研究中心助理研究员郭雨晨说：“我们说人有自主意识，是因为人知道自己在干什么。机器则不一样，你对它输入内容，它只是依照程序设定进行反馈。”
中国社会科学院科学技术哲学研究室主任段伟文认为，一般意义上，人的自我意识是指对自我具备觉知，但如何认识和理解人类意识更多还是一个哲学问题而不是科学问题，这也是很难明确定义人工智能是否具备意识的原因。
被誉为“计算机科学与人工智能之父”的艾伦·图灵，早在1950年就曾提出图灵测试——如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，那么可以称这台机器具有智能。
这一设想随后被具化为，如果有超过30%参与测试的人以为自己在和人说话而非计算机，就可以认为“机器会思考”。
当前随着技术的发展，已经有越来越多的机器能够通过图灵测试。
但清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正告诉《瞭望》新闻周刊记者，图灵测试只能证明机器在表象上可以做到让人无法分辨它与人类的不同，却不能证明机器能够思考，更不能证明机器具备自主意识。
段伟文表示，目前大体有两种方式判定人工智能是否具有自主意识，一种以人类意识为参照，另一种则试图对机器意识进行全新定义。
若以人类意识为参照，要观察机器能否像人一样整合信息。“比如你在阳光下，坐在河边的椅子上看书，有树影落在脸上，有风吹来，它们会带给你一种整体的愉悦感。而对机器来说，阳光、河流、椅子等，是分散的单一元素。”段伟文说。
不仅如此，段伟文说，还要观察机器能否像人一样将单一事件放在全局中思考，作出符合全局利益的决策。
若跳出人类构建自主意识的范式，对机器意识进行重新定义，则需要明白意识的本质是什么。
段伟文告诉记者，有理论认为如果机器与机器之间形成了灵活、独立的交互，则可以称机器具备意识。也有理论认为，可以不追究机器的内心，仅仅把机器当作行为体，从机器的行为表现判断它是否理解所做事情的意义。“比如机器人看到人类喝咖啡后很精神，下次当它观察到人类的疲惫，能不能想到要为人类煮一杯咖啡？”段伟文说。
但在段伟文看来，这些对机器意识进行重新定义的理论，其问题出在，即便能够证明机器可以交互对话、深度理解，但是否等同于具备自主意识尚未有定论。“以LaMDA为例，虽然能够生成在人类看来更具意义的对话，甚至人可以与机器在对话中产生共情，但其本质仍然是在数据采集、配对、筛选机制下形成的反馈，并不代表模型能够理解对话的意义。”
换言之，即便人工智能可以对人类的语言、表情所传递的情绪作出判断，但这主要应用的是自然语言处理、计算机视觉等技术。
郭雨晨直言，尽管在情感计算方面，通过深度学习的推动已经发展得比较好，但如果就此说人工智能具备意识还有些一厢情愿。“把‘意识’这个词换成‘功能’，我会觉得更加准确。”
技术换道有专家提出，若要机器能思考，先要解决人工智能发展的换道问题。
据了解，目前基于深度学习、由数据驱动的人工智能在技术上已经触及天花板。一个突出例证是，阿尔法围棋（AlphaGo）在击败人类围棋世界冠军后，虽然财力和算力不断投入，但深度学习的回报率却没有相应增长。
一般认为，人工智能可被分为弱人工智能、通用人工智能和超级人工智能。弱人工智能也被称为狭义人工智能，专攻某一领域；通用人工智能也叫强人工智能，主要目标是制造出一台像人类一样拥有全面智能的计算机；超级人工智能类似于科幻作品中拥有超能力的智能机器人。
从产业发展角度看，人工智能在弱人工智能阶段停留了相当长时间，正在向通用人工智能阶段迈进。受访专家表示，目前尚未有成功创建通用人工智能的成熟案例，而具备自主意识，至少需要发展到通用人工智能阶段。
梁正说，大模型、大数据的驱动让人工智能在对话的自然度、趣味性上有了很大突破，但距离具备自主意识还很远。“如果你给这类语言模型喂养大量关于内省、想象等与意识有关的数据，它便更容易反馈与意识有关的回应。”
不仅如此，现阶段的人工智能在一个复杂、专门的领域可以做到极致，却很难完成一件在人类看来非常简单的事情。“比如人工智能可以成为围棋高手，却不具备三岁小孩对陌生环境的感知能力。”段伟文说。
谈及背后原因，受访专家表示，第一是当前人工智能主要与符号世界进行交互，在对物理世界的感知与反应上发展缓慢。第二是数据学习让机器只能对见过的内容有合理反馈，无法处理陌生内容。第三是在数据驱动技术路线下，人们通过不断调整、优化参数来强化机器反馈的精准度，但这种调适终究有限。
郭雨晨说，人类在特定任务的学习过程中接触的数据量并不大，却可以很快学习新技能、完成新任务，这是目前基于数据驱动的人工智能所不具备的能力。
梁正强调，不同于当前主要依赖大规模数据训练的技术路线，新一代人工智能强调在没有经过数据训练的情况下，可以通过推理作出合理反应，从而与没有见过、没有学过的事物展开交互。
相比人类意识的自由开放，以往人工智能更多处在封闭空间。尽管这个空间可能足够大，但若超出设定范畴便无法处理。而人类如果按照规则不能解决问题，就会修改规则，甚至发明新规则。
这意味着，如果人工智能能够超越现有学习模式，拥有对自身意识系统进行反思的能力，就会理解自身系统的基本性质，就有可能改造自身的意识系统，创造新规则，从而成为自己的主人。
“人工智能觉醒”背后有关“人工智能觉醒”的讨论已不鲜见，但谷歌迅速否认的态度耐人寻味。
梁正表示：“如果不迅速驳斥指认，会给谷歌带来合规性方面的麻烦。”
据了解，关于人工智能是否有自主意识的争论并非单纯技术领域的学术探讨，而关乎企业合规性的基本坚守。一旦认定公司研发的人工智能系统出现自主意识，很可能会被认为违反第2版《人工智能设计的伦理准则》白皮书的相关规范。
这一由美国电气和电子工程师协会2017年发布的规范明确：“根据某些理论，当系统接近并超过通用人工智能时，无法预料的或无意的系统行为将变得越来越危险且难以纠正。并不是所有通用人工智能级别的系统都能够与人类利益保持一致，因此，当这些系统的能力越来越强大时，应当谨慎并确定不同系统的运行机制。”
梁正认为，为避免社会舆论可能的过度负面解读，担心大家认为它培育出了英国作家玛丽·雪莱笔下的弗兰肯斯坦式的科技怪物，以“不作恶”为企业口号的谷歌自然会予以否认。“不仅如此，尽管这一原则对企业没有强制约束力，但若被认为突破了底线，并对个体和社会造成实质性伤害，很有可能面临高额的惩罚性赔偿，因此企业在合规性方面会更为谨慎。”
我国也有类似管理规范。2019年，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出人工智能治理的框架和行动指南。其中，“敏捷治理”原则主要针对技术可能带来的新社会风险展开治理，强调治理的适应性与灵活性。
中国信息化百人会成员、清华大学教授薛澜在接受媒体采访时表示，当前人工智能治理面临的最大挑战，是我们没有一套比较成熟的体系来规制其潜在的风险。特别是在第四次工业革命背景下，我国的人工智能技术和其他国家一样都处于发展期，没有现成的规制体系，这样就使得我们在发展科技的同时，必须同步发展我们的规制体系。“这可能是人工智能发展面临最大的挑战。”
在梁正看来，目前很难断言新兴人工智能技术具有绝对风险，但必须构造合理的熔断、叫停机制。在治理中既要具有一定的预见性，又不能扼杀创新的土壤，要在企业诉求和公共安全之间找到合适的平衡点。
毕竟，对人类来说，发展人工智能的目的不是把机器变成人，更不是把人变成机器，而是解决人类社会发展面临的问题。
从这个角度来说，我们需要的或许只是帮助人类而不是代替人类的人工智能。
为了人机友好的未来确保通用人工智能技术有益于人类福祉，一直是人工智能伦理构建的前沿。
薛澜认为，在科技领域，很多技术都像硬币的两面，在带来正面效应的同时也会存在风险，人工智能就是其中一个比较突出的领域。如何在促进技术创新和规制潜在风险之间寻求平衡，是科技伦理必须关注的问题。
梁正提出，有时技术的发展会超越人们预想的框架，在不自觉的情况下出现与人类利益不一致甚至相悖的情况。著名的“曲别针制造机”假说，即描述了通用人工智能在目标和技术都无害的情况下，对人类造成威胁的情景。
“曲别针制造机”假说给定一种技术模型，假设某个人工智能机器的终极目标是制造曲别针，尽管看上去这一目的对人类无害，但最终它却使用人类无法比拟的能力，把世界上所有资源都做成了曲别针，进而对人类社会产生不可逆的伤害。
因此有观点认为，创造出法力高超又杀不死的孙悟空本身就是一种不顾后果的冒险行为。
与其对立的观点则认为，目前这一担忧为时尚早。
“我们对到底什么样的技术路线能够发展出具备自主意识的人工智能尚无共识，现在谈论‘禁止发展’，有种空中楼阁的意味。”梁正说。
商汤科技智能产业研究院院长田丰告诉《瞭望》新闻周刊，现实中人工智能技术伦理风险治理的关键，是产业能够在“预判防范-应用场景-用户反馈-产品改进”中形成市场反馈机制，促成伦理风险识别与敏捷治理。同时，企业内部也需建立完整的科技伦理自律机制，通过伦理委员会、伦理风控流程平台将伦理风险把控落实到产品全生命周期中。
郭雨晨说，人工智能技术发展到目前，仍始终处于人类可控状态，而科技发展的过程本来就伴随对衍生问题的预判、发现和解决。“在想象中的人工智能自主意识出现以前，人工智能技术脚踏实地的发展，已经造福人类社会很多年了。”
在梁正看来，人与人工智能在未来会是一种合作关系，各自具备对方无法达成的能力。“技术归根结底是由人类来发展和把控的。人类和人工智能的未来，是由人类选择的。”
编辑：李华山
2022年08月16日07:42:05
30岁还能转行学人工智能吗
原创30岁还能转行学人工智能吗？发布时间：2019-05-1317:04:59浏览17922来源：博学谷资讯作者：枫调人工智能正在不断的发展过程中，在不断吸纳人才的过程中，不乏有一部分30岁以上的人员也加入到人工智能的行列中。那30岁还能转行学人工智能吗？目前人工智能技术仍然处于技术的发展初级阶段，对于所有入行者来说都是面临着挑战，一是技术不断的更新与发展，需要随时掌握新的技术迭代；而是人工智能在发展的过程中需要高精尖的人才不断助力，深入研究相关领域才能加快人工智能的早日实现，所以30岁才转行进入人工智能领域的人来说挑战会更加巨大。
当然并非30岁之后就完全没有机会进入人工智能领域，如果确实已经有转行的想法，可以按照下面这样的学习发展路线进行：
1、基本技术必须掌握
无论是任何人进入人工智能领域，首先来说必须要掌握相关的核心技术，例如编程技术的实现，人工智能算法领域的应用，数据分析方面的技能等等。如果是完全零基础，可以从最基本的python开发技术学习。如果是相关技术领域转行，那可以进一步学习算法和数据分析方面的内容。
2、立足行业来结合技术。
当前正处在产业互联网发展的初期，未来在传统行业领域将释放出大量的发展机会，集中在物联网、大数据、人工智能等技术的落地应用方面。对于具有丰富行业经验的职场人来说，可以从行业的角度来寻求人工智能的解决方案，从而获得新的职场发展机会。比如，可以从工业机器人的应用与维护入手，工业机器人的发展空间还是比较大的，而且已经有多年的落地应用经验，产业也相对比较成熟。
3、从大数据技术入手
相对于人工智能技术来说，大数据技术目前已经趋于成熟，而且大数据是人工智能的重要基础，所以从大数据开始学习人工智能是比较现实的选择，也比较容易上手。大数据的学习可以从数据分析开始，首先通过工具完成数据分析（BI工具等），然后进一步学习机器学习的数据分析方式。
4、读研
虽然30多岁开始读研需要考虑的因素会明显增多，也需要权衡工作、家庭等诸多因素，但是读研是目前进入人工智能领域比较常见的方式。30岁还能转行学人工智能吗？虽然面临挑战，但是并非不可能，文章为大家提供了几条比较适合的途径，希望对大家有所帮助。免责声明：文中部分观点借鉴自网络，仅供参考
转行/转型人工智能人工智能入门— 申请免费试学名额 —在职想转行提升，担心学不会？根据个人情况规划学习路线，闯关式自适应学习模式保证学习效果讲师一对一辅导，在线答疑解惑，指导就业！觉得不错，顺手分享一下上一篇：人工智能面试题分享（含答案）下一篇：新手如何快速入门人工智能相关推荐更多人工智能在智能家居行业的困境与出路谈到人工智能在智能家具的应用，应该很多人都深有体会。毕竟无论是家庭电器的开关远程控制，还是做饭洗碗及打扫房屋的家务劳动，智能家居无一不广泛参与，极大地便利了人们的生活。但是近几年来，人工智能在智能家居行业的发展也遭遇了不少困境，那么它的出路究竟在哪呢？60622019-07-3111:51:33机器学习人工智能人工智能开发GAN开发教程带你从入门到精通近来一直流传着“GAN”将要取代“深度学习”的说法，足以见得GAN的风头强劲。的确，对于人工智能这个领域，需要从业者和学习者不断更新自己的知识技能，不然就会被时代所淘汰。那么该怎么学习GAN开发呢？本文就来为大家介绍一下关于GAN开发入门教程的相关课程，希望能带你从小白到精通。43122019-11-0719:31:59人工智能人工智能培训人工智能教材进入高中课堂是怎么回事？想必大家早已听说，我国发布了第一本给高中生学习的人工智能教材《人工智能基础（高中版）》。这无疑加快了人工智能的普及，毕竟人工智能都出教材了，全民学习AI技术的时代还会远吗？下面我们来详细看看这本AI教材有什么特点？主要讲了什么内容？为什么让高中生学习人工智能？对未来发展又有什么意义？42312019-11-2211:05:35人工智能人工智能入门30岁能进入人工智能行业吗？晚不晚？如果你有一定的编辑基础和经验是可以的，学习人工智能并不意味着抛掉过去所学的东西，而是在之前的计算机基础上升级深耕于一个方向应用于多个领域。不论转行计算机的哪个方向都是不错的选择，而人工智能也确实是比较热门的方向。41522021-03-0211:03:33人工智能入门转行/转型人工智能前景人工智能现状和未来的发展如何？人工智能即人造的智能，是认知学科、逻辑学、计算机科学等学科交叉形成的一种新型的科学技术，人工智能研究的重要目标就是使机器能够表现出类似人类的智慧具有智能行为。30192021-05-1909:53:09人工智能AI技术从零学习人工智能，开启职业规划之路！
从零学习人工智能，开启职业规划之路！
对AI的态度
对于AI，不用嘲笑，也不要过誉！
人工智能（ArtificialIntelligence，英文缩写为AI）的话题隔一段时间就会火一把。刚结束不久的国际盛会——2018年博鳌亚洲论坛上，首次运用的人工智能(ArtificialIntelligence，英文缩写为AI)同声传译就在关键时刻“掉链子”了：将发言外宾用英文表述的“一带一路”翻译成了“一条公路和一条腰带”“道路和传送带”。此次AI同声传译被吐的“槽点”还有不少，比如系统崩溃，乱码，一会儿一个“啊，啊”，连续出现一堆“for，for，for⋯⋯”，甚至连自己的英文缩写“AI”都认不出，只能翻译成“挨”。这么多的梗，以至于翻译界一片唏嘘和自嘲：“饭碗终于暂时保住了!”
相关负责人出面解释，博鳌论坛活动规格高，演讲者的语种变化多、专业方向多、发言人数多，有各种语料知识、专业名词、五湖四海的英语流派，再加上话筒杂讯、回声等环境音的干扰，AI同声传译确实面临较大挑战。
不过李彦宏说得好，“对于AI，不用嘲笑，也不要过誉”。现在需要做的，不是找AI的黑历史、挖它的“槽点”、抗拒它的到来，而是要主动适应，迎接“AI时代”的到来。对于AI从业者，尤其需要客观认清技术与产业应用现状，不断发现问题，解决问题，推动AI朝着越来越成熟的方向迈进。（信息来源：北京科技报第004版）
AI的趋势
一、世界一流的人工智能来自中国
去年7月份，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，对人工智能的布局发展做出全面的设计，提出到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
越来越多的传统制造业企业希望借助人工智能实现转型升级，互联网企业则加大了人工智能领域的布局。
二、人工智能行业人才最紧缺
而随着人工智能站上风口，相关企业、人才都变得紧俏。在国务院规划中，必须加快培养人工智能各层次人才，用于满足行业发展需要。
中国人工智能人才缺口超过500万人，而目前中国人工智能人才数量不足5万人。目前，中国人工智能方向的高校实验室只有不到30个，每年输出的人才数量远远小于市场需求。所以人工智能行业在近3到5年会成为最缺人的行业。
三、行业巨头如何在AI领域布局
四、人工智能的语言选择
1956年，人工智能概念首次被提出，如今，人工智能已成为最炙手可热的产业之一！
计算机二级考试加入“Python语言程序设计”科目！
Python编程确定进入浙江省信息技术高考！
小学信息技术六年级教材也加入了Python内容！
小学生都开始接触Python语言了！！！
真的是，不能让孩子输在起跑线上啊！！
编程语言的选择
谁会成为AI和大数据时代的第一开发语言？
这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java和Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天Facebook开源了PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。
Python语言从1991年发布第一个版本，至今已经快30年了。作为一种解释型语言，很多年里一直打着“脚本语言”的标签，并因为运行速度被诟病。
根据数据平台Kaggle发布的2017年机器学习及数据科学调查报告，在工具语言使用方面，Python是数据科学家和人工智能从业者使用最多的语言（见下图）。 IEEE综览（IEEESpectrum）发布的2017最受欢迎编程语言列表中，Python同样位列第一（见下图）。 如果不是想成为代码诗人，或者语言大师，只是想用尽量简单直接的方法，把事情做了，首选语言确实是Python。
以理论与实践入门AI
人工智能研究这个领域是有一定门槛的。对于初学者来说，一般通常的做法是直接购买一些热门的书籍，比如“西瓜书”、“花书”、“xx天从入门到精通”、“xx天从入门到放弃”等等，但大多数书籍都是讲的基础知识，稍显乏味和枯燥，此外内容太深奥，初学者可能看一段时间就想放弃了。因此需要一个好的方法才可以！
thisis故事：这是一个数学家通过代码找到女朋友的故事。
OkCupid是一家约会网站，每个注册用户需要回答350道问题，系统根据答案自动计算用户间的匹配程度，优先将合适的对象推荐出来。 麦克金雷（Mckinlay）是一位数学家，会写代码的数学家。他注册了12个账号，用Python脚本从OkCupid网站爬取了几万个符合他个人要求的女性。然后用贝尔实验室的K-Modes算法将这些女人分成了7类。他又写了个程序，在和他最匹配的那类人的主页留下脚印。这样，当姑娘们登录之后就会发现，有个速配指数超高的男人前来关注自己。很快，麦克金雷的收件箱就被塞爆了，每天不停有美女主动前来答讪，最终麦克金雷选择了一位美术专业的硕士生作自己的女朋友。这一年，他35岁。 麦克金雷将他的故事写成了书，OkCupid更是大肆宣传，为网站带来了千万次曝光量。 这个故事发生在2012年，至今仍在传播。
“最有用的知识是关于方法的知识”—达尔文，作者从自身学习经历入手，选取有价值的知识点，希望本课程的思路与方法能够在您的职业生涯中起到正向作用！
简介
本课程以AI工程师为终极目标，从AI职业出发，利用Python3破冰AI。
本课程从数学建模入手，详细介绍了Python3在AI工程中的应用，包括数据探索、数据分析与挖掘、机器学习、数据科学、自然语言处理等主题。每一小节都为读者提供了数学知识和代码示例来理解，帮助读者更好地掌握各个知识点。
认真学完本课，你会发现AI并不是那么高不可攀，甚至要跟AI相关的技术工作说Hello！
本课程主要包含三部分：
第一部分（第01课），基础部分（包含预备知识与前期准备），其中简单介绍了Python中重要包如Numpy、Pandas等；
第二部分（第02-10课），介绍四种工程师内容(数据科学家、机器学习工程师、自然语言工程师与推荐算法工程师)，以构建实战案例的形式进行阐述，真实实现“身临其境”；
第三部分（第11课），Tensorflow极简入门，开启深度学习的大门。
准备工作
看到这，如果你仍然对Python下AI很感兴趣，那么你就需要准备安装Python环境了（具体安装方法请自行百度，如果实在不会可以联系小编），在你开始学习Python之前，最重要的是，你要安装Python环境。 许多初学者会纠结，应该选择2.x版本还是3.x版本的问题。在我看来，世界变化的速度在变得更快，语言的更新速度亦然，没有什么理由让我们只停留在过去，而不往前看。对于越来越普及、同时拥有诸多酷炫新特性的python3.x，我们真的没有什么理由拒绝它。如果你理解了lifeisshort,youneedpython的苦衷，就应该去选择这种面向未来的开发模式。同时选择一个自己喜欢的IDE工具，在这里推荐作者使用的PythonIDE，叫做PyCharm，当然其他的IDE也都是可以的。安装完成后即可步入学习进程。如果准备够工作出现问题可随时咨询小编！