爲什麼有那麼多人選擇「人工智能」，真的有那麼好嗎？
今天想要講的是4個關於「人工智能」的故事，來看看那麼多人爲什麼選擇「人工智能」。
我在這裏不會告訴你人工智能有多厲害，人工智能是未來技術研究的前沿（無論什麼意思）。我也不會說，職業規劃上一定要有人工智能，因爲下一個風口來臨的時候，也不清楚人工智能會不會還是最好的一個選擇。
言歸正傳，一羣人都在說人工智能好，那我們到底該不該選擇人工智能？
＃1 如果想成爲一名不被落下的程序員？快點學會人工智能
作爲一個計算機從業者，也作爲世紀圍棋大戰的圍觀吃瓜羣衆，這些年真真切切地感受到人工智能給所有工程師帶來的機會與挑戰。
我依稀還記得2017年華爲的裁人風波，35歲以上的工程師被大量裁員。其實原因很簡單，在精力最充沛的10年選擇了埋頭工作，然而這10年，技術的革命與更新卻在不斷變化。
就這樣，10年後的你如果不再具備技術優勢，也不再具備年輕的精力，那公司最後只會選擇懂得最新技術的這羣人留下。
所以邏輯很簡單，如果你不想因爲技術的革命而被落下，那就嘗試一下人工智能吧。
＃2 想要高薪嗎？成爲一名人工智能程序員吧！
據目前最新的數據顯示，發現AI行業開發人員的月薪基本上保持在10K~50K之間，人工智能崗位的薪酬水平明顯高於其他職能崗位。
作爲人工智能時代，人工智能行業開發人員的薪資排名如此靠前，自然可以理解。
行業風口的人工智能，崗位溢價讓人乍舌；其高級崗位高出整體水平55%，中級崗位高出90%，而初級崗位更是高達110%。
鑑於此時的人工智能還在萌芽階段，在未來，人工智能將會被應用在更多的領域，我們很快就會看到學習人工智能將會獲得更高的回報，掙得更多。
＃3 人工智能是當今技術革命的未來
第一次工業革命是機械化，它開創了以機器代替勞動的時代。
第二次工業革命是電氣化，它促成了世界殖民體系的形成。
第三次工業革命是自動化，它開創了空間、原子能、計算機技術發展的新紀元。
第四次工業革命是智能化，它將促成ABC（人工智能、大數據、雲服務）等技術的形成。
而我們回想一下，每一次工業革命的改變，所帶來的是社會勞動力的重新分配，跟着趨勢，無疑會讓你的能力被放大。
和菜頭說：「順着大浪遊泳，怎麼都能遊得更快一點。如果你想站在風口上，那就嘗試一下人工智能吧。
＃4 如果開始想學人工智能，該怎麼入手
人工智能的研究是從以「推理」爲重點到以「知識」爲重點，再到以「學習」爲重點，擁有一條自然、清晰的脈絡。
面對一個新興的領域，既要有追逐前沿技術的勇氣，也要有邏輯分析的冷靜。想要學好人工智能，還是要從學習開始，希望這幾本會給你帶來幫助，或者說至少能讓你明白，人工智能時代需要怎樣的人。
《數學之美》吳軍
《機器學習》 周志華
《漫談人工智能》 集智俱樂部
《機器學習實戰》 Peter Harrington
《TensorFlow 技術解析與實戰》 李嘉璇
《統計學習方法》 李航
特別是數學基礎不好的，可以先看看吳軍的《數學之美》，講的比較通俗易懂。也可以邊做邊學，實踐是檢驗真理的唯一標準，畢竟大多數人還是以工程實踐爲主，如果你想做研究理論的科學家，並不適合看本書。
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