一、學好數學、精通演算法、掌握程式語言人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究範疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智慧搜尋等。應用領域包括機器翻譯、語言和影象理解、自動程式設計、專家系統等。一般而言，人工智慧對數學基礎的要求非常高。所以，如果你還是中小學生，恭喜你還有機會去打好數學基礎。總的來說，想走進人工智慧行業成為一名技術人才，你需要掌握以下基礎知識。1.基礎數學知識：線性代數、機率論、統計學、圖論;2.基礎計算機知識：作業系統、linux、網路、編譯原理、資料結構、資料庫;3.程式語言基礎：C/C++、Python、Java;4.人工智慧基礎知識：ID3、C4.5、邏輯迴歸、SVM、分類器、等演算法的特性、性質、和其他演算法對比的區別等內容;5.工具基礎知識：opencv、matlab、caffe等。掌握好這些基礎知識，只是幫助你進入這個行業的敲門磚，而選擇一所好的大學院校和專業更能為職業生涯加碼。

二、選對大學院校和專業

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。目前來看，現在學習人工智慧是一個很好的時機。如果中學數理學得好，又有意向從事人工智慧相關行業，可以在本科專業方向的選擇上重點參考模式識別與智慧系統專業，因為語音識別和計算機視覺是國內人工智慧市場最成熟的兩個領域。以下是中國17家開設人工智慧相關專業的重點高校。

我們常說未雨綢繆，要想避免成為“畢業即失業”的大學畢業生大軍中的一員，就先選好專業掌握好一門技術吧。人工智慧就有著非常不錯的就業前景，近兩年不僅科技巨頭大量投入人工智慧領域的研發，也出現了大量人工智慧創業公司、以及專注人工智慧研究的實驗室等，人工智慧方向的人才成了他們爭相搶奪的物件，就業壓力小，待遇高。少年們努力吧，考個好大學真的太重要了。

三、從業者應注意綜合能力的培養人工智慧領域人才供給結構的失衡導致AI程式設計師薪資飆漲。資料顯示，2018年人工智慧熱門崗位的平均月薪在31K左右，其中自動駕駛和語音識別相關的人工智慧熱門崗位待遇最高。2017-2018年人工智慧熱門崗位的平均月薪分佈(單位：千元/月，%)

拿著高薪的程式猿們，不僅專業知識要過硬，抗壓能力也要足夠強。面對這個新行業的挑戰，堅強的意志，攻堅克難的毅力以及持之以恆的工作精神不可或缺。隨著人工智慧商業應用的大規模推廣，軟硬實力兼具的技術人員，想要追求更廣闊的天地，還需兼具良好溝通交流能力，掌握人工智慧基礎知識的應用型人才更受市場歡迎。人工智慧企業最缺的永遠是綜合型的技術人才，畢竟再好的產品也需要推廣落地。

四、創業者要找到差異化競爭力對於創業者來說，要結合好自身經驗和專長，在自己熟悉的領域摸索。同時要擅長借力，用更開放的心態去做人工智慧，如果不能成為一家專業的人工智慧企業，也可以是把人工智慧用得很好的企業。此外，當你選擇去做一個產業的時候，一定要選擇做差異化的東西，而不是扎堆去做人人都去做的版塊，力不要往一處發，只有能夠解決暫時還沒人能夠解決的社會需求，才能脫穎而出。創業九死一生，這個道理放在人工智慧行業一樣適用，雖然市場藍海一片澄澈，但總也有水性不好的。並非處在朝陽期的產業就可以野蠻生長，尤其是人工智慧行業這種高門檻的行業，不懂行的就不要輕易嘗試了。厚積薄發，有擅長的領域，找準差異化戰略，是創業的前提，剩下的就要交給理想和堅持了。歸根到底，人工智慧行業的競爭是人才的競爭。作為國家未來的發展方向，AI技術對於經濟發展，產業轉型和科技進步起著至關重要的作用，在推動AI產業從興起進入快速發展的歷程中，AI頂級人才的領軍作用尤為重要。上至國家政府，下至科技巨頭AI創業公司，無不將AI視為提升自身的核心競爭力的根本性戰略。下一個十年裡，希望你也可以成為人工智慧領域的參與者而非圍觀者。

以現在的技術和發展方向來說，可以大概分為兩個方向和一個前景（前景是我個人覺得）。兩個方向是自然語言處理(NLU)和影象處理，一個前景是影片流處理，結合5G時代，頻寬完全可以支撐影片流的上傳，也可能和無人駕駛汽車結合。說到扛把子，其實抗不抗把子，主要是看創新的想法，就像github，解決多人開發的問題（當然是有前身的），在這個人工智慧的浪潮中，從來不缺技術，從來不缺有想法的人，缺的是誰能先提出一套合理的規範，讓大家都用你那套規範，並且能讓他們由衷的感覺到:臥槽，那你就是扛把子

要想成為人工智慧浪潮中的扛把子，那就要把人工智慧需要的相關技術都要掌握了，比如程式設計，硬體，演算法等等。但是要想把這些學通並不是一天兩天的事，要做長期的打算，有一個規劃更好，這樣可以為自己設一個目標。假以時日，一定會有突飛猛進的提升