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徐良兴
| 来自北京
这是一台非常好的问题，作为一名科技从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
首先，当前开始学习人工智能知识并不算晚，一方面原因是当前人工智能技术尚处在落地应用的探索期，另一方面原因是人工智能领域的价值空间也并没有真正形成，所以当前开始学习人工智能知识依然有机会把握住人工智能时代的早期红利。
从当前人工智能技术的应用趋势来看，以人工智能平台为基础的模式将成为一台比较明显的发展趋势，基于人工智能平台不仅会推动更多的人工智能技术开始落地应用，同时也会促进传统行业领域基于人工智能平台来完成行业创新。站在技术的角度来看，当前人工智能领域的分工可以分为平台研发和行业应用开发两大部分。
对于要进入人工智能领域从事技术开发的人来说，要根据自身的知识基础和学习能力来选择一台适合自个的发展方向。如果自身有扎实的数学基础和一定的计算机知识基础，可以考虑走人工智能平台研发路线，否则可以走人工智能技术的行业应用路线。相对于平台研发来说，人工智能的行业应用对于很多人来说更现实一些，一方面行业应用开发的技术门槛比较低，另一方面行业应用开发本身对于开发场景的要求也并不高。
当前一部分大型科技公司已经陆续开放了自身的人工智能平台，目前很多人工智能平台都是基于计算机视觉和自然语言处理技术来打造的，这两个技术体系本身也相对成熟，应用场景也比较多。对于初学者来说，基于人工智能平台来学习人工智能技术会更容易建立起学习的自信心，而且学习体验也会更好一些。
如果以人工智能技术的行业应用为学习目标，可以按照以下三个阶段来组织学习计划：
第一：学习编程语言。掌握编程语言是进行人工智能开发的基础，初学者可以从Python开始学起，然后进一步学习机器学习的基础知识。Python语言本身比较简单，在学习的过程中要注重多做实验，同时要注重Python的扩展方式。
在掌握了基本的Python语法知识之后，应该继续学习一下机器学习，机器学习是当前人工智能技术体系的重要组成部分，同时也是大数据分析的常见技术之一。在掌握了Python语言之后，可以直接学习一些机器学习的案例，掌握机器学习的操作步骤，包括数据收集、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用等。
第二：学习人工智能平台。人工智能平台本身封装了大量相对成熟的人工智能技术，通过编程语言可以完成众多人工智能技术的集成使用，所以基于人工智能平台进行开发会大大降低开发难度。人工智能平台本身的成熟度对于人工智能技术的落地应用有非常直接的影响，也能够在一定程度上决定人工智能技术在当前的价值空间。
第三：实践。学习人工智能技术一定要重视实践过程，人工智能技术的实践一定要重视场景的搭建，这个过程也会积累一定的行业知识。按照历史经验来看，初学者在掌握了基本的人工智能平台应用技术之后，可以在实习岗位上继续提升，这个过程也会有更多学习和交流的机会。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！ |
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