今天冪次妹講的是4個關于“人工智能”的故事，來看看那么多人為什么選擇“人工智能”。
冪次妹在這里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（無論什么意思）。
我也不會說，職業(yè)規(guī)劃上一定要有人工智能，因為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，一群人都在說人工智能好，那我們到底該不該選擇人工智能？
＃1 如果想成為一名不被落下的程序員？快點學會人工智能
作為一個計算機初級愛好者，也作為世紀圍棋大戰(zhàn)的圍觀吃瓜群眾，冪次妹這些年真真切切地感受到人工智能給所有碼農所帶來的機會與挑戰(zhàn)。
冪次妹依稀還記得2017年華為的裁人風波，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年后的你如果不再具備技術優(yōu)勢，也不再具備年輕的精力，那公司最后只會選擇懂得最新技術的這群人留下。
所以邏輯很簡單，如果你不想因為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？成為一名人工智能工程師吧！
據(jù)目前最新的數(shù)據(jù)顯示，發(fā)現(xiàn)AI行業(yè)開發(fā)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于其他職能崗位。
作為人工智能時代，人工智能行業(yè)開發(fā)人員的薪資排名如此靠前，自然可以理解。
行業(yè)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%。
鑒于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(yè)革命是機械化，它開創(chuàng)了以機器代替勞動的時代。
第二次工業(yè)革命是電氣化，它促成了世界殖民體系的形成。
第三次工業(yè)革命是自動化，它開創(chuàng)了空間、原子能、計算機技術發(fā)展的新紀元。
第四次工業(yè)革命是智能化，它將促成ABC（人工智能、大數(shù)據(jù)、云服務）等技術的形成。
而我們回想一下，每一次工業(yè)革命的改變，所帶來的是社會勞動力的重新分配，跟著趨勢，無疑會讓你的能力被放大。
和菜頭說：“順著大浪游泳，怎么都能游得更快一點”。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，該怎么入手
人工智能的研究是從以“推理”為重點到以“知識”為重點，再到以“學習”為重點，一條自然、清晰的脈絡，其中機器學習便是非常重要的人工智能解決手段。
但機器學習也并沒那么復雜，機器學習算法可以說是從數(shù)據(jù)中自動分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進行預測的算法。
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(shù)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(zhàn)》 Peter Harrington
《TensorFlow 技術解析與實戰(zhàn)》 李嘉璇
《統(tǒng)計學習方法》 李航
特別是數(shù)學基礎不好的，可以先看看吳軍的《數(shù)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(shù)人還是以工程實踐為主，如果你想做研究理論的科學家，并不適合看本書。
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