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应用程序员应该怎么样抓住这波人工智能浪潮的机会

1、如其他答主所说，语言关是最基础的。学好Python / C++，知道怎么用别人造的轮子，AI高度依赖外部先进的库，这不光是AI应用，包括其他工程化任务都需要这样的基础素养。
2、培养一点的学术思维。要知道AI最初是象牙塔的科学家的前沿探索，即使到现在，已经有了各种开箱即用AI组件，但要明白AI是非线性运算，如何设定超参数？如何调参优化？如何提高运算效率？如果提高准确率？... 这需要不仅是原来工程项目中的，把流程跑通且无BUG，而是要有一点科学实验精神，懂一点学术思维才能走的更远。
3、看论文，如果能过语言关那是更好。对AI来说最前沿的成果和进展都是在国际学术会议和期刊上的（如NLP之于ACL），能读懂论文才是持续进阶之道。就像Alpha GO一出世，就可以碾压人类世界最强的围棋选手，但是呢？到了Alpha Zero版本，竟然可以把Alpha GO打的落花流水 ... Alpha GO可以说基本把RNN（卷积神经网络）发挥到了极致，而Alpha Zero对GANs（生成对抗网络）的压榨达到了Alpha GO无法达到的高度，这是不同维度的碾压。
4、保持好身体。路遥知马力，AI还有很远路要走，这波AI的高潮是因为云计算和大数据等基础设施的完善，将过去很多空想实验得以不断实现和改进，识别准确率的爆炸提升带来的工业界的高潮。但是AI真的已经很完善了吗？并不，只能说在部分场景应用，如你对Siri说：“给我订一个5:30的闹钟”，这是可以实现的（通过NLP实现命令），但如果你对Siri说：“给我策划一场2天的旅行”，这就无法实现了（这是通用AI的范畴）。
5、当前的AI大潮，如同过去的移动互联网带来的iOS / Android需求。潮水退去，你才知道谁在裸泳，所以盲目放弃现有的东西是愚昧的，艺不压身，可以把AI作为第二技能心态学习。
综上观点，悉知。

■网友
技术方法对于应用开发来说，数据结构--\u0026gt;算法--\u0026gt;架构
其他的有点吃力了

■网友
我觉得，做一点边角的东西，赚钱的就好。
别人吃肉我喝汤也不错。别人都去挖金我卖铲。
【应用程序员应该怎么样抓住这波人工智能浪潮的机会】 不要试着去做专家才能做的事情。说白了不要盲目跟风，量力而行

■网友
邀请我干啥，我也想知道，虽然我现在只是个作图仔，TT

■网友
建议学习HPC，学习GPU编程，学习算法优化。强烈建议学习深度学习，因为现在的很多算法都能由卷积神经网络得到更好的结果，比如人工智能阅读理解等。另外，以上只推荐有一定编程基础的人，至少有Python编程基础。并且学习过微机原理和数据结构等等基础课程。最后，认清自己，人工智能也不是谁都能学会的，没有毅力以及基础较差者就不要凑热闹了。
■网友
目前人工智能主要体现在图像处理，语音识别，数据挖掘这三块，根据题主的经验来看，可以从稍微熟悉的数据挖掘开始，通过数据碰撞、数据分析进行了解。毕竟应用只需要调用算法的一些函数。
■网友
人工智能的通用库，应该会用吧，写个推荐引擎，分类器，用户画像应该不麻烦，这些以后应该是应用的通用功能
■网友
谢邀。还是做好本职工作吧，你抓不住的。ERP和AI之间至少还差一个复旦学历。


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