从自动驾驶到小区人脸识别，人工智能已经逐步渗透到我们日常生活中。

有相关数据显示，2020年，全球人工智能产业规模达到2800亿美元，我国人工智能产业规模也达到了3000亿人民币。随着其在各行业的深度应用，市场对人工智能专业的人才需求量巨大。

热火朝天：行业薪水高，人才需求量大

目前整体人工智能的职位增长量大概是45%到50%，尤其像计算机软件、互联网行业、机器制造业里的人工智能岗位，都在不断增加。随着需求的扩大，不少在校大学生没毕业就“先上岗”，开始在企业进行培训和磨合。

主要是人工智能行业对从业人员有着极高的技术背景要求，所以其人才薪水，在各行业都属于领先水平。数据显示，机器学习岗位的每月平均薪资最高，在27652元，自然语言处理的平均薪资达到25553元，语音识别岗位和深度学习岗位的平均薪资分别为24037元和27516元，语音/视频/图形开发岗位的平均薪资相对而言最低，但也在两万元以上（22979元）。

人社部此前发布的《新职业在线学习平台发展报告》显示，未来五年新职业人才需求规模庞大，预计云计算工程技术人员缺口近150万、人工智能人才需求达到近500万。

以细分赛道人工智能+医疗行业为例，在成本高企、研发周期长的新药研发领域，通过融合顶尖的计算机科学与生物化学领域的技术，AI制药不但成为创投的新风口，更是诸多大型制药公司纷纷加大投资、招兵买马的重要部门。

高薪水是为求得高专业人才。

学习人工智能必须攻克三道门槛：数学基础、英语水平与编程技术。

门槛一：数学基础

其中，线性代数作为是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。其本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。

除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。其关注的焦点是无处不在的可能性。而在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。

人工智能需要的数学基础包含的内容远远不止这些，理想的人工智能应该具有抽象意义上的学习、推理与归纳能力，其通用性将远远强于解决国际象棋或是围棋等具体问题的算法。近年来的科学研究不断证实，不确定性就是客观世界的本质属性。毕竟它需要在世界的不确定性和信息的可测量性之间搭建起一座桥梁。

门槛二：英语水平

这里说的英语，不是说的英语四六级，我们都知道计算机起源于国外，很多有价值的文献都是来自国外，所以想要在人工智能方向有所成就，还是要读一些外文文献的，所以要达到能够读懂外文文献的英语水平。

门槛三：编程技术

就像大多数软件应用程序的开发一样，开发人员也在使用多种语言来编写人工智能项目，但是现在还没有任何一种完美的编程语言是可以完全速配人工智能项目的。编程语言的选择往往取决于对人工智能应用程序的期望功能。关于最佳人工智能编程语言的争论从未停止，目前比较常用的2种人工智能编程语言包括：Python、Java。

Python

由于其语法的简单性和多功能性，Python成为开发人员最喜欢的人工智能开发编程语言。Python最打动人心的地方之一就是便携性，它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平台上使用。允许用户创建交互式的、解释的、模块化的、动态的、可移植的和高级的代码。

由于其简单的函数库和理想的结构，Python支持神经网络和NLP解决方案的开发。不过习惯使用Python来编写人工智能程序的程序员很难适应其它语言的语法，它需要在解释器的编译下进行工作，不适合移动计算。

Java

Java也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次写入读取/随处运行(WORA)的原则。它是一种AI编程语言，可以在任何支持它的平台上运行，而无需重新编译。

在各种项目的开发中，Java都是常用语言之一，它不仅适用于NLP和搜索算法，还适用于神经网络。

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