從當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的崗位需求來看，不論是從事開發(fā)崗還是算法崗，都需要具有一定的編程能力，而且在人工智能落地應(yīng)用的初期，開發(fā)崗的人才需求量還是相對比較大的，因此編程能力對于就業(yè)的影響是比較大的。
Python在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用還是比較多的，而且由于Python是全場景編程語言，所以可以直接進行落地應(yīng)用開發(fā)，這也會節(jié)省一些工程實踐的時間。
以我的課題組為例，目前Python和C++是兩門主流的編程語言，Python的應(yīng)用更多一些，C++主要應(yīng)用在CV方向。
對于初學(xué)者來說，從Python開始學(xué)起是不錯的選擇，相對于C++來說，Python語言對于初學(xué)者更友好一些，也更容易建立起學(xué)習(xí)的成就感。
學(xué)習(xí)人工智能要有一個系統(tǒng)的學(xué)習(xí)規(guī)劃，同時由于學(xué)習(xí)人工智能對于場景的要求相對比較高，所以還需要積極為自己營造一個較好的交流和實踐場景。
初學(xué)者在學(xué)習(xí)Python的同時，還應(yīng)該同步學(xué)習(xí)一下機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)知識，這會為后續(xù)的學(xué)習(xí)和實踐奠定一個基礎(chǔ)。
在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的初期，可以直接通過實現(xiàn)一些經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)算法來完成一些場景應(yīng)用，比如決策樹、樸素貝葉斯等算法就比較好理解，相應(yīng)的應(yīng)用場景也比較多，通過這個過程能夠讓初學(xué)者了解機器學(xué)習(xí)的步驟。
深度學(xué)習(xí)是目前學(xué)習(xí)人工智能知識必須要重視的內(nèi)容，隨著深度學(xué)習(xí)框架的不斷發(fā)展，目前深度學(xué)習(xí)的門檻已經(jīng)比較低了，對于初學(xué)者也更友好了。
最后，如果有學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)的問題，歡迎與我交流探討。
