现在的初中生去学人工智能，有前景么

初中生的知识储备，能有多少潜力发掘呢？为什么初中的时候就急于求成想要实现所谓的成功？成功真的是那么容易的事情吗？初中阶段就开始拔苗助长想要学习人工智能，就算是去学了能保证自己成功吗？初中阶段学习人工智能最后能实现成功达到什么高度有想过吗？

现在是一个信息爆炸的时代，这点确实是事实，可是问题在于，信息爆炸和我们自己到底有多大关系？不管信息多么的爆炸，我们自己能驾驭的信息到底有多少？我们自己又能实现应用多少信息呢？

初中阶段就想去学习人工智能，很明显是学习成绩一般的人，如果学习好的话，肯定不会如此急功近利，同时也不会这么早的去想要就业挣钱，就算是真的在初中阶段就去学习了，自己能保证达到什么程度，仔细想一想，一个本科硕士或博士的人开始学习人工智能，和一个初中就开始学习的人，到底哪个人最后他的择业范围更宽广？还有就是有一个博士去学习人工智能，最后工作了，和一个初中就开始学习人工智能的人，到底谁的工作能力更强？

至于有没有前景的问题，为什么那么多人都会走高考的路线，而不是过早的想要去学习一门技能，难道说那些读高中考大学的人最后没有人学习人工智？

拔苗助长的结果是什么？这个问题自己需要认真思考。

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人工智能学习用什么编程软件好

人工智能目前主流还是用的python语言和C/C++。

其实大家在网上搜索，都可以查得到，人工智能用的是python语言。实际呢。人工智能的底层逻辑都是用C/C++写的。python只是负责来写一些实现的逻辑。例如第一步是什么、第二部是什么等等。

人工智能的核心算法都是用C/C++写的，因为是计算密集型，还需要非常精细的优化，还需要GPU，还需要专用硬件的接口之类的。而这些，只有C/C++可以做到。

而之所以用到python，是因为python的易上手和胶水语言的特性。C/C++需要一个其他语言到C/C++的挂跨语言接口，那么基于python的特性，python是首选。

所以目前人工智能编程主要的语言是C/C++，其次是python。

希望以上的回答能对你有用，谢谢~

人工智能时代，我们应该学点什么

最近科技圈最火的，莫过于区块链和人工智能了。然而区块链首发明星产品比特币，除了用来撸羊毛就是薅羊毛，让人不胜唏嘘，那么人工智能会给我们带来什么惊艳的表现呢？

20年前人工智能基础产品打败了人类顶尖的国际象棋大师，20年后，谷歌AlphaGo再一次击败了人类最顶尖的围棋大师，带动了人工智能发展的浪潮。按理说人们应该高兴，应该拥抱人工智能新技术，但事实并不总是如此。据调查发现，有更多的人反对人工智能，换句话说是害怕人工智能，原因也很搞笑（如下图）。

可以预见的是，人工智能可能不会发展的那么快，至少在我们这一代是看不到了，如果想为下一代做准备，那么现在努力挣钱让他们接受良好的教育才是上策。

这方面还可以参考我们现在所处的互联网时代的到来，作为一个普通人，我们做了些什么？

互联网时代无论怎么发展，始终是以人为本，也就是一切围绕着人们的衣食住行、吃喝玩乐等等。在人工智能时代，会再多了一个机器人，但人仍然是主体，这点是不可动摇的。机器人会取代大部分的人类基础劳动，取代不了人的自身的生活，随着生活条件的改善，人们的生活质量相应的要提高，对娱乐越来越需求，所以有人说，以后人们要么会编码，要么会娱乐是有道理的。况且人们的服务主体由以前的人，变成人和机器人，服务对象又多了一个，相对应的工作机会又岂能不增加？

从社会需求来看，人工智能是一个必然趋势,我们要做的是拥抱人工智能，而不是害怕人工智能。这是最好的时代，这也是最坏的时代，所以活在当下很重要。

人工智能主要是学什么的

要了解人工智能学什么内容，需要首先了解人工智能是什么：

1、人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

2、人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

那么，人工智能学什么内容呢？

目前人工智能专业的学习内容主要包括：机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

需要的基础课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）。

从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。

想要学习人工智能需要什么条件

我认为对于学习条件来说并无硬性要求，人工智能涵盖面比较广泛，学什么，怎么学这个必然要视你的学习目的而定。下面，我将出于我自己的学习经验对这个问题进行简要解答。

细分的话，我认为人工智能可以分为两个学习方向。其一，是出于科研目的的理论知识学习；其二，是出于应用目的的开发技能学习。当然，两个方向并非完全独立，选择一个学习方向，必然也会涉及另一个方向的学习，只不过学习侧重点不同。

以科研为目的的理论知识学习

顾名思义，人工智能就是以机器模拟人类的思考方式去处理一系列比较复杂的任务。但是，机器真的就有智慧吗？对计算机运行原理稍微了解的人都明白，答案是否定的！机器永远都是机器，它不可能有智慧，最起码就目前的计算机体系结构而言，它的智慧也只是在强大的算力上模拟来的，机器并不会思考！但是，就人工智能产品而言，它确确实实在进行一些列复杂的思考……而这又怎么解释呢？答案是“人类规定了机器在处理问题时的一系列规则”，而这个规则的定制就属于人工智能学习方向上的以科研为目的的理论知识学习。

通过上述解释也可以看出，人工智能理论知识的学习并不简单，最起码对于全国99%的人来说这是一个比较抽象的学科领域。作为学习者，我认为应当具备以下几个学习条件:

1.良好的英文文献阅读能力。就目前情况来看，不管是国内专家还是国外专家，都更倾向于通过英文期刊来发表自己的研究成果，所以，良好的英文文献阅读能力对于了解和学习领域前沿成果，培养自己的科研思路是非常重要的。

2.扎实的数学基础，对高等数学、线性代数、离散数学等应具有最基本的掌握。人类对于机器智能化运行规则的规定正是通过一些列复杂的数学公式完成的，以卷积神经网络为例，如果我们不懂最基础的卷积运算，那怎能搞懂什么是卷积神经网络？我认为，这也是学习人工智能最难的一部分。

3.良好的计算机知识体系。人工智能虽然不是因计算机而生，但却是因计算机而火。所以，掌握基本的计算机知识，有基本的编程基础对于学习人工智能理论知识有很大的帮助，马克思说实践是检验真理的唯一标准，只有在不断的应用、测试中，我们才能更好的理解其基本运行原理。

当然，以科研为目的的人工智能理论学习所要满足的条件远不止以上三个，但是上述三个条件确实是最基本、最难搞定的要求，换句话说，就这三个条件，我认为就可以劝退百分之99的意向学习者了，如果有兴趣有毅力，能坚持，那就开始吧，学到之后，你将打开剖析世界真理的大门，更精彩的世界在前方等着你。

出于应用目的的开发技能学习

相对来说，这种学习方式相较于理论学习要简单的多。但是，有一点我们需要清楚，虽然优秀的人工智能理论研究者不一定是优秀的人工智能应用开发者，但优秀的人工智能开发者，一定会是一位熟练掌握人工智能理论基础的理论研究者。但世事无绝对，相对于凤毛麟角的技术大牛，如果我们放低自己的要求，将自己定位为一名普通的人工智能开发者，那么，我们的学习条件要低很多。可以总结为以下几点:

1.基本了解所学人工智能领域的基本原理。对于以开发为目的的学习方式来讲，基本了解所学领域的基本原理是非常有必要的。同样的，我们以卷积神经网络为例，如果我们要以卷积神经网络开发一款识图工具，那么我们最起码要懂得如何在代码中设置卷积核的大小，要懂得设置几层神经网络效果最好，要知道什么是特征向量，并懂得如何通过特征向量计算两张图片的相似度。

2.掌握以python为主的计算机编程语言。因为就我自己而言，python是我在人工智能领域的主力开发语言，但这并不意味着其它语言不行。比如，如果熟练使用java，也是可以的。我之所以推荐python，那是因为用python做人工智能开发的人太多太多了，相对来说基于python的来源工具和教程也是非常的多，对于我们的学习，会有比较大的帮助。

3.要懂得充分利用以github为主的代码托管平台，并养成勤查好问的好习惯。对于这一条我就不细说了，总结一句话，不会查找现成的开源代码的程序员不是一个合格的程序员。

总而言之，不管是理论学习还是应用开发学习，在人工智能领域都是不简单的，当然，有志者事竟成，如果真的感兴趣，我相信没有什么能够阻挡你学习的步伐。

最后插一句，我认为研究生更适合从事人工智能领域的工作，因为有一个好的指导老师对于学习人工智能是非常有帮助的，在这一资源上，我相信大多数人是无法和研究生相比的。