Chen -
在AI爆发的现今，按理说更多的就业机遇面给到了预备从事AI行业的就业者，但实际上，AI就业更困难了。为什么呢？我认为有以下几点原因：
1、业内原因：AI技术提升，对精尖技术人员需求增大，普通AI从事者难以被各大公司“看中”，其实也就是就业门槛提高了，拿几年前的水平应聘是很难的。
2、行业通病：经济衰退，各大公司大面积裁员，不再能养得起过剩的从业者，仅仅保留重要的、有技术水平的人员。
3、竞争导致：学习AI的大学生可以说是最多的一类，横向竞争激烈，数量多又实力强，但供应量远大于需求量，会有大批就业者被“挤下去”。
总的来说，还是疫情后整体经济没有苏缓过来，导致了这样的局面。不管怎么说，专业还是理科系列更有出路吧。
整理不易，希望大家点个赞吧，也希望这份回答能帮到你！
nicejikv -
首先，我想强调一点：AI的发展是无法阻挡的趋势，它正在深刻地改变着我们的生活、工作方式和产业格局。在今年，我们看到了越来越多的企业和机构开始将AI技术应用于各个领域，从医疗到金融，从制造到农业，无处不在。这个爆发式的增长无疑对AI领域的人才需求提出了更高的要求，这也是为什么AI的就业前景看起来很好的一个重要原因。
然而，为什么学AI的人反而感受到就业的压力呢？这其中有一些因素是需要考虑的。
第一，学AI的人数激增。随着AI技术的兴起，越来越多的人开始涌入这个领域，导致竞争变得更加激烈。不仅有来自计算机科学、工程等相关专业的人，还有许多跨领域的人才涌入，希望能够抓住AI发展的机会。这种情况下，市场上的AI岗位数量可能相对有限，导致了就业难题。
第二，AI领域的专业要求较高。虽然AI技术在大规模应用中取得了显著的进展，但作为一项前沿技术，它依然需要具备深厚的专业知识和技能。学AI需要涉及数学、统计学、计算机科学等多个领域，要求人们有更高的学术背景和技术能力。因此，即使是学了AI，如果不具备足够的实力，也可能会在面试和岗位上面临挑战。
第三，AI技术的不断更新和演进。AI领域的发展迅猛，技术更新换代较快。这就要求从业者需要不断地学习、更新知识，跟上行业的最新动态。如果只是停留在旧的知识和技能上，很容易被市场所淘汰。这对于刚刚毕业的学生和正在工作的人来说，都是一项巨大的挑战。
另外，人们对AI领域的期望值也在影响就业现状。在AI大爆发的背景下，人们对于AI的应用前景充满了期待，希望AI能够创造更多的就业机会。然而，现实是，尽管AI在许多领域发挥着重要作用，但并不是每一个领域都能够迅速实现大规模应用。AI技术的引入需要时间、资源和实验，而不是一蹴而就。因此，人们对于AI领域的期望值与现实之间的差距可能也是造成就业问题的一个因素。
在面对这种情况时，我认为，学AI的人们应该保持积极的心态，同时也要做好充分的准备。要不断提升自己的专业能力，保持学习的热情，跟上技术的发展。此外，也可以多参与实际项目，积累实际经验，提升在求职中的竞争力。同时，也要认识到就业不仅仅取决于技术，还涉及到沟通能力、团队协作等综合素质。综合发展能力，才能在竞争激烈的AI领域中脱颖而出。
总之，今年AI大爆发，学AI的人的就业问题反而变得更加复杂。这是一个由多重因素交织而成的现象，涉及到人才供给过剩、专业要求、技术更新、期望值等多个方面。学AI的人们需要保持理性的心态，做好充分准备，不仅仅关注技术，还要提升综合素质，为未来的就业做好充分规划。
大鱼炖火锅 -
这两年人工智能很火，很多朋友，尤其是那些以前有过点编程经验（比如会点前端Web开发、C Sharp和Java开发）的朋友都跃跃欲试，想自学点这方面的知识。
不求以后真的转行做专业的人工智能开发程序员，只求能了解一些基础知识，能解决一些现实中的小问题，相信有类似想法的朋友很多。
——那么，如果想自学“人工智能”专业，应该如何入门呢？
对于很多有过一定编程开发经验的朋友来说，这不是问题，大家肯定会想到买书，比如“21天精通XX”系列、“XX从入门到精通”和“XX指南”之类的书籍，按照惯例，人工智能和Python专业肯定也有类似的书籍。
还有些朋友可能更加心急，想直接下载一些Python、TensorFlow之类的PDF书籍，迫不及待地想开始学习、敲出自己的“HelloWorld”代码案例等等。
这种心情是可以理解的，但是这种想法和做法是绝对错误的，因为相比其它编程语言和专业，学习人工智能专业，如果不是为了追求简单地自娱自乐，要能用于实战，甚至能以此去求职，其学习难度至少要高出一个数量级。
最大的难点不在于学习Python语言的本身，这个相对简单，重点在于学习人工智能要非常扎实的数学、统计和分析方面的专业知识，数学基础要非常牢，此外，还要对硬件的底层非常熟悉，因为人工智能项目是软硬件一体的。
所以，如果大家想学习人工智能专业，首先一定要摆正心态，不可贪多求快，急于求成，一定要循序渐进，先打好基础，欲速不达。
否则迟早会翻车，会碰到你理解不了、消化不了的问题，会遇到较大的瓶颈，最终很有可能会出现“学习人工智能从入门到放弃”的结果。
学习人工智能，首先第一步要补课，要夯实理论基础。
人工智能是一个综合性很强的学科，需要有扎实的理论基础（尤其是数理知识）才能够深入了解其应用和发展。大家可以通过学习相关书籍、课程和在线教育平台等方式，深入了解人工智能的历史、基本概念、算法原理和发展趋势等。
第二步才是学习Python开发语言。
Python是目前最流行的人工智能编程语言之一，也是最具有应用前景的语言之一，学习Python语言的基本语法和应用，掌握它的数据类型、控制结构和函数等知识，这些都是基础。
第三步要学习有关机器学习和深度学习的算法。
机器学习和深度学习是人工智能的核心和关键技术，机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等技术，深度学习则是一种基于多层神经网络的机器学习方法。
大家可以通过学习相关的书籍、课程和实际敲代码实践等方式，举一反三，深入了解这些算法的原理和应用，掌握其主要的算法模型和应用场景。
这是非常具有难度，非常关键的一步，如果你的基础知识比较扎实，有一定的天资，那么学习起来会比较容易，以后有从事专业人工智能开发的潜力，相反，学习起来会比较艰难，只能学个一知半解，只会依葫芦画瓢，很难登堂入室。
ardim -
个人认为，这个问题的答案涉及到多个方面的因素。
首先，经济下滑是导致AI行业就业形势不佳的主要原因之一。当前全球经济形势并不乐观，小企业难以获得足够的投资，导致很多企业不得不裁员或者降薪。这也使得AI行业的一些就业机会难以为继，同时也使得学生进入AI行业的门槛更高。
其次，学生的能力不足也是导致AI行业就业形势不佳的原因之一。人工智能的发展非常迅速，需要不断学习和更新。然而，很多学校的人工智能专业刚刚开设没几年，学生在学校学到的知识相对过时。此外，一些学生只关注毕业证书，缺乏深入学习和实践的机会和意愿。这导致他们在面试中难以胜任相关工作，从而失去良好的就业机会。
另外，GPT的大爆发也是影响AI行业就业形势的原因之一。自从GPT问世以来，AI进入了大模型时代，许多原本需要人工干预的任务都可以交给大模型去处理。这使得AI从业人员的竞争更加激烈，同时也减少了AI从业人员的需求。
然而，AI行业仍然是一个充满机遇和挑战的领域。人才始终是企业最需要的资源，只要具备真才实学，就会有市场需求。因此，学生需要不断提高自己的能力和技能，增强自身的竞争力，才能在AI行业中获得更好的就业机会。同时，AI行业也需要适应市场需求的变化，加强对新技术的研发和应用，才能更好地应对挑战。
为了解决AI行业的就业问题，各方需要共同努力。学生应该注重实践，积累足够的经验和实力，提高自身的能力和技能；企业应该加大对于AI人才的投资和培训力度，提高员工的技能水平和实践能力；政府也应该加大对于AI领域的支持，提供更多的政策和资金支持，促进AI行业的发展。
除了以上几点，我们还可以从以下几个方面来寻找解决方案：
首先，学校应该更新教学内容，紧跟时代发展的步伐。AI技术更新换代较快，学校应该注重师资队伍的建设，将最新的技术和应用纳入教学内容，让学生能够掌握最前沿的知识和技能。
其次，企业应该加强与学校的合作，提供更多的实习机会和培训机会。通过与学校合作，企业可以更好地了解学生的能力和技能水平，为学生提供更多的实践机会和培训机会，帮助他们提高技能，增强就业竞争力。
第三，政府应该加大对AI行业的支持和投入。政府可以制定更加优惠的政策和措施，吸引更多的资本和企业进入AI领域，同时也可以提供更多的资金支持，促进AI技术的研发和应用，带动整个行业的发展。
最后，我们也可以思考一些新的就业模式和机会。例如，AI技术在医疗、教育、金融等领域有着广泛的应用，未来还会有更多的机会和领域出现。同时，随着AI技术的发展，也会出现一些新的就业岗位和职业，例如数据分析师、机器学习工程师、自然语言处理专家等。因此，我们也应该关注行业的发展趋势，积极寻找新的就业机会。
总之，AI行业的就业形势不佳是多方面因素的综合结果，需要各方共同努力。学生应该注重实践和技能提升，企业应该加强对AI人才的投资和培训，政府应该加大对AI行业的支持和投入，同时也需要寻找新的就业模式和机会，为AI行业的发展和就业创造更多的机会和可能性。
里论外几 -
您好，详细的解释如下：
今年 AI大爆发的原因有很多，包括技术的进步、数据的丰富以及应用的广泛等等。然而，学AI的就业形势却出现了一些变化，主要是由于以下几个原因：
1. 市场饱和：随着AI技术的快速发展和广泛应用，很多人纷纷将目光投向了这个领域，并且投入了大量的时间和精力去学习相关技术。这导致了AI人才市场的竞争日趋激烈，就业岗位变得更加有限，从而增加了就业的难度。
2. 技术要求：AI作为一门高度复杂的技术，对从业者的要求非常高。学AI需要掌握各种算法、编程语言和工具等等，需要具备扎实的数学和计算机基础知识。而这些要求并不是每个人都能够达到的，因此只有少部分真正具备这些技能的人才能够在就业中脱颖而出。
3. 全球经济不景气：今年全球范围内受到了新冠病毒的冲击，许多公司面临着经济困境，纷纷进行了裁员和缩减开支的行动。因此，就业市场也受到了影响，很多公司对于新员工的招聘计划也进行了调整，导致就业机会进一步减少。
4. AI技术的转型：AI技术在各个领域都得到了广泛应用，但随之而来的是AI技术的转型和发展。很多传统的AI工作可能被新技术所替代，例如自动化和机器学习模型的崛起可能会对一些传统AI岗位造成影响。因此，学AI的人需要不断跟进技术的发展，并不断更新自己的知识和技能，才能应对就业市场的变化。
总之，AI大爆发带来了一定的就业机会，但同时也给就业带来了一些挑战。想要在竞争激烈的AI就业市场中胜出，学习者需要进行深入学习，并与时俱进，以应对不断变化的技术需求。
可桃可挑 -
事实上，今年AI行业的发展与人工智能带来的就业前景相互独立，而且人工智能并没有完全取代人力资源。以下是具体原因分析：
1. COVID-19疫情的影响：今年受新冠疫情的影响，导致全球经济陷入衰退，大量公司人员减少，给就业市场造成较大的影响，包括AI行业的工作岗位。因此，AI行业的就业场暂时相对疲软。
2. 需求端不足：AI技术的使用需要技术与业务的衔接。在很多行业中，由于缺乏相关的AI应用经验的从业者，使得很多企业更倾向于招聘有经验的AI专业人士。这种需求与现阶段毕业生的就业状况之间的不匹配也会造成一定的就业压力。
3. AI人才结构不合理：AI行业人才分为算法开发和部署、程部署和商业产品等多个方向。当前市场中，算法开发岗位虽然需求较多，但是同时也较难招到具备训练的深度学习能力及良好的计算机科学和数学基础的高技能人才。而其他的议程岗位相对较多，竞争也相应激烈。这可能导致学AI的毕业生就业难度相对较大。
4. AI技术的辅助性：AI技术的发展主要的目的是提供智能决策与数据分析的助性支持，无法完全代替人力资源的工作。因此，虽然人工智能技术将在许多领域创造就业机会，但是也给很多职业带来了重大的变革与挑战。
综上所述，虽然人工智能代表着未来科技的发展方向，但是学AI的就业并不一定会较好。原因主要得益于当前的市场状况和需求方面与人工智能技术的辅助性并不意味着能够直接取代人工作。但是，未来仍将有更多的AI岗位出现，因此，学AI后将掌握与未来有关的技能并按照自己的兴趣和擅长选择具备较高技术门槛的岗位，像算法和相关AI工具的开发，很可能会在未来获得更好的职业机会。
苏州马小云 -
虽然AI领域在过去几年中出现了爆发式增长，但就业市场的情况可能会因多种因素而出现差异。以下是一些可能解释为什么一些本科学AI的毕业生就业情况相对较差的原因：
1. 需求与供应失衡：尽管AI领域需求增长迅速，但也可能导致供应过剩。大量的学生涌入AI领域，导致市场竞争激烈。这可能导致一些就业机会的竞争激烈，对于没有更高级学位或专业经验的本科生来说，可能会面临更大的挑战。
2. 技能匹配：AI领域是一个高度专业化的领域，需要深厚的技术和数学背景。一些本科学AI的学生可能在技术和专业知识方面还不够成熟，无法满足工作的要求。就业市场可能更倾向于那些拥有更高学历和专业经验的人才。
3. 综合能力的需求：AI不仅需要技术专业知识，还需要一定的综合能力，如问题解决能力、沟通能力、团队合作等。一些本科学AI的学生可能在这些方面还需要进一步培养和发展，这也可能影响他们在就业市场上的竞争力。
4. 就业市场多样性：AI领域的就业机会不仅限于纯粹的AI岗位，还涵盖了数据分析、机器学习工程师、算法工程师等多个领域。因此，即使没有直接从事AI方面的工作，仍然有可能在相关领域找到就业机会。
请注意，这些因素并不是绝对的，就业市场的情况会随时间和地区的变化而变化。尽管有些毕业生可能面临就业挑战，但合适的学习、实践和不断提升自己的能力，加上灵活的求职策略，仍然可以在AI领域或相关领域中找到满意的就业机会。
clc1 -
今年AI的大爆发可能与以下几个原因有关：
1. 技术发展：AI技术在各个领域迅速发展，许多公司和组织纷纷应用AI技术来提高效率、创新产品和服务。
2. 投资热潮：AI作为热门领域，吸引了大量的资金和投资，企业融资增加，创造了更多的就业机会。
3. 市场需求：随着数字化转型和智能化需求的增长，对AI人才的需求也随之增加，尤其在科技公司、研究机构和创新型企业等领域。
然而，学AI的人就业反而差的原因可能有以下几点：
1. 竞争激烈：由于AI领域的热门和高需求，导致竞争变得异常激烈。市场上涌现了大量的AI人才，使得求职者面临更多竞争对手。
2. 技能要求：AI领域对于人才的技术要求较高，需要深厚的数学、编程和算法等知识，对于一些能力不足的求职者来说，就业难度较大。
3. 需求变化：AI领域的需求是动态变化的，某些技术或领域的热点可能会迅速转移。如果学习的AI技能不符合当前市场需求，就业机会就会受到影响。
针对这种情况，以下是一些建议：
1. 深耕专业：在AI领域有所专攻，发展自己的核心竞争力，通过深入学习和实践获得更高级别的技能。
2. 多维度发展：除了AI技术外，增加其他相关技能，如数据分析、商业理解、项目管理等，提升自己的综合能力。
3. 实践经验：通过参与实际项目和实习，获得实践经验和行业洞察，增加就业竞争力。
4. 持续学习：AI技术发展迅速，要不断学习和跟进最新的技术趋势和应用场景，保持自身的行业敏感度和竞争力。
5. 扩大网络：积极参与AI领域的社交圈子和活动，与行业专家和从业者进行交流，拓展人脉资源。
6. 行业研究：深入了解AI领域的市场需求和趋势，针对性地调整自己的学习和发展方向。
7. 职业规划：制定明确的职业规划，有针对性地选择适合自己发展的岗位和领域，积极寻找机会，并灵活调整就业策略。
8. 持久耐心：就业过程可能并不是一蹴而就，需要耐心等待和不断努力，相信自己的能力和潜力，不放弃追求机会。
大牌网络 -
虽然AI在近年来取得了很多突破和进展，但学习AI的就业市场情况可能受到多种因素的影响。以下是一些可能的原因：
1.市场供需失衡：AI领域的爆发导致了大量的人才涌入，从而使竞争更加激烈。供给过剩可能导致就业市场的竞争变得更加困难。
2.技能匹配不足：AI领域的快速发展意味着对高级技能和专业知识的需求也在增加。如果个人的技能水平与市场需求不匹配，就业机会可能会受到限制。
3.行业转变：某些行业可能需要更多的AI专业人才，而其他行业可能面临自动化和机器替代的压力。因此，学习AI后就业前景可能会因行业的特定需求而有所不同。
4.教育与培训：AI的快速发展使得技术的更新迭代速度加快，教育和培训体系可能需要适应这种变化。如果教育系统无法及时提供最新的AI知识和实践经验，就业者可能难以满足市场需求。
需要指出的是，AI领域的就业市场是一个相对复杂和多变的领域，个体情况会有所不同。虽然学习AI可能会面临一些挑战，但仍然存在大量的就业机会，尤其是对于拥有深入专业知识、技能和实践经验的人才来说。此外，AI技术在其他领域的应用也为就业提供了新的可能性。因此，持续学习和发展技能以适应变化的市场需求仍然是重要的。
北营 -
事实上，今年AI行业的发展与人工智能带来的就业前景相互独立，而且人工智能并没有完全取代人力资源。以下是具体原因分析：
1. COVID-19疫情的影响：今年受新冠疫情的影响，导致全球经济陷入衰退，大量公司人员减少，给就业市场造成较大的影响，包括AI行业的工作岗位。因此，AI行业的就业场暂时相对疲软。
2. 需求端不足：AI技术的使用需要技术与业务的衔接。在很多行业中，由于缺乏相关的AI应用经验的从业者，使得很多企业更倾向于招聘有经验的AI专业人士。这种需求与现阶段毕业生的就业状况之间的不匹配也会造成一定的就业压力。
3. AI人才结构不合理：AI行业人才分为算法开发和部署、程部署和商业产品等多个方向。当前市场中，算法开发岗位虽然需求较多，但是同时也较难招到具备训练的深度学习能力及良好的计算机科学和数学基础的高技能人才。而其他的议程岗位相对较多，竞争也相应激烈。这可能导致学AI的毕业生就业难度相对较大。
4. AI技术的辅助性：AI技术的发展主要的目的是提供智能决策与数据分析的助性支持，无法完全代替人力资源的工作。因此，虽然人工智能技术将在许多领域创造就业机会，但是也给很多职业带来了重大的变革与挑战。
综上所述，虽然人工智能代表着未来科技的发展方向，但是学AI的就业并不一定会较好。原因主要得益于当前的市场状况和需求方面与人工智能技术的辅助性并不意味着能够直接取代人工作。但是，未来仍将有更多的AI岗位出现，因此，学AI后将掌握与未来有关的技能并按照自己的兴趣和擅长选择具备较高技术门槛的岗位，像算法和相关AI工具的开发，很可能会在未来获得更好的职业机会。
肖振 -
今年AI的爆发可以说是因为各种技术突破和应用场景持续涌现。从自然语言处理到计算机视觉，从机器学习到深度学习，AI正在改变着我们的生活和工作方式。然而，尽管AI行业呈现出了蓬勃发展的态势，但学AI的就业市场并没有像之前预期的那样火爆，反而出现了一些相对低迷的情况。
首先，AI行业的发展是一个相对较新的领域，市场对于AI人才的需求虽然很大，但考虑到技术的复杂性和专业性，对于学AI的人才的要求也很高。目前，市场上的岗位依然主要集中在一些大型IT公司、研究机构和专业的AI企业中。相对于其他技术领域，AI领域的就业机会相对较少，所以就业竞争也比较激烈。
其次，AI的发展速度非常快，技术的更新换代也较为频繁。这就要求从业人员不仅要具备扎实的理论基础，还要具备强大的学习和创新能力。然而，目前的教育体系在AI教育方面的应对速度还相对滞后，很多教育机构的课程内容可能无法与行业需求保持同步。因此，很多学AI的人才在面试时可能面临技术实践经验的不足，从而导致就业难度加大。
此外，由于AI技术涉及到大量的数据和算法，很多公司更加看重的是实际应用能力和项目经验。学AI的人才往往需要从理论走向实践，在实际项目中积累经验。然而，当前AI领域良好的实践机会有限，尤其是对于初学者而言，想要找到合适的实践项目来提升自己的能力并不容易。
因此，尽管AI领域大爆发，但对于学AI的人来说，要在就业市场中脱颖而出并不容易。为了应对当前的就业市场情况，学AI的人才需要不断提升自己的综合能力，包括扎实的理论基础、丰富的项目经验和不断学习创新的精神。此外，寻找合适的实践机会，参加相关的学术会议和比赛，也是提升就业竞争力的有效途径。
再也不做站长了 -
没有基础怎么学人工智能？该选择什么方式入门？作为当前最火热的人工智能，越来越多的人发现这一行业的潜力，很多人开始转行，进入这一行业。而想要快速进入这一行业，大部分人选择了专业学习。市场上的机构有很多，各种各样的机构都在努力宣传自己，抢夺生源。那么，人工智能学习哪家好，该怎么选择呢？下面一起来看看吧。
很遗憾地告诉大家，这里没有正确答案。因为每家机构都有自己的独特优势，我们需要知道的是：找到真正适合自己的。只有你找到真正适合自己的人工智能学习机构，你才能真正拥有更好的未来。
当前和未来两年，人工智能是技术行业的发展主流。用来开发机器学习主要有三门语言：Python Java C++，其中Python是主流。学习人工智能技术之前，得先好好复习下高数，比如说，高数，微积分，线性代数等知识，会对你以后的学习很有帮助。
当下人工智能人才市场，哪一类候选人最受欢迎?30岁以下，在某个细分领域有3至8年工作经验，大中型公司的核心部门，工程师级别，毕业学校是不错的一本，即使不是清北复交。
只要简历出现以下关键词：机器学习，图像识别，语音识别，自然语言算法，数据分析，计算机视觉，并参与过项目实践，被约面试的几率极大。
另外，对于个人来说，如果AI从业者有很好的技术能力和良好的领域结合能力，三年五年绝不是职业的瓶颈期，甚至十年都还太早。而对于企业而言，如何从“人才储备”走向“业务驱动”才是重中之重。不然的话，人工智能其实根本就不算曾火过，我们本身都还在婴儿期。
想告诉大家的是：选择专业的机构，在学人工智能的时候，只要你遇到难题，千万要及时找到讲师为你解答。因此，如果没有什么计算机方面基础，专业的学习方式是大家走近人工智能的不二之选。
meira -
Al（人工智能）技术的爆发在今年得到了广泛关注，但与此同时，有些地方的Al就业市场却没有达到预期的增长。以下是可能导致这种情况的一些原因：
1. 技能需求的变化：随着Al技术的快速发展，对于从事Al相关工作的人才的要求也在不断演变。过去的Al技术可能已经不再是当前市场需求的主流技能，导致一些从事相关工作的人员未能满足雇主的要求。
2. 教育与培训滞后：由于Al技术的发展速度较快，教育体系中的课程内容和培训机构的课程可能无法及时跟上最新的Al技术发展趋势。这导致一部分毕业生或者从业人员的技能与市场需求不匹配。
3. 风险与担忧：尽管Al技术在某些领域取得了巨大成功，但也存在一些潜在的风险和担忧，比如隐私问题、数据泄露等。这可能导致一些企业对于雇佣Al专业人员持有观望态度，从而减少了对Al人才的需求。
4. Al技术应用的局限性：虽然Al技术在很多领域都取得了突破性进展，但在某些特定行业或领域的应用还相对有限。这可能导致一部分从事这些特定领域的人员在Al人才市场中的竞争相对较少。
综上所述，尽管Al技术有着巨大的潜力和发展前景，但在今年Al大爆发的背景下，就业市场并没有完全跟随同步增长的原因可能是由于技能需求的变化、教育与培训滞后、风险与担忧以及Al技术应用的局限性等因素导致的。
北有云溪 -
这两年人工智能很火，很多朋友，尤其是那些以前有过点编程经验（比如会点前端Web开发、C Sharp和Java开发）的朋友都跃跃欲试，想自学点这方面的知识。
不求以后真的转行做专业的人工智能开发程序员，只求能了解一些基础知识，能解决一些现实中的小问题，相信有类似想法的朋友很多。
——那么，如果想自学“人工智能”专业，应该如何入门呢？
对于很多有过一定编程开发经验的朋友来说，这不是问题，大家肯定会想到买书，比如“21天精通XX”系列、“XX从入门到精通”和“XX指南”之类的书籍，按照惯例，人工智能和Python专业肯定也有类似的书籍。
还有些朋友可能更加心急，想直接下载一些Python、TensorFlow之类的PDF书籍，迫不及待地想开始学习、敲出自己的“HelloWorld”代码案例等等。
这种心情是可以理解的，但是这种想法和做法是绝对错误的，因为相比其它编程语言和专业，学习人工智能专业，如果不是为了追求简单地自娱自乐，要能用于实战，甚至能以此去求职，其学习难度至少要高出一个数量级。
最大的难点不在于学习Python语言的本身，这个相对简单，重点在于学习人工智能要非常扎实的数学、统计和分析方面的专业知识，数学基础要非常牢，此外，还要对硬件的底层非常熟悉，因为人工智能项目是软硬件一体的。
所以，如果大家想学习人工智能专业，首先一定要摆正心态，不可贪多求快，急于求成，一定要循序渐进，先打好基础，欲速不达。
否则迟早会翻车，会碰到你理解不了、消化不了的问题，会遇到较大的瓶颈，最终很有可能会出现“学习人工智能从入门到放弃”的结果。
学习人工智能，首先第一步要补课，要夯实理论基础。
人工智能是一个综合性很强的学科，需要有扎实的理论基础（尤其是数理知识）才能够深入了解其应用和发展。大家可以通过学习相关书籍、课程和在线教育平台等方式，深入了解人工智能的历史、基本概念、算法原理和发展趋势等。
第二步才是学习Python开发语言。
Python是目前最流行的人工智能编程语言之一，也是最具有应用前景的语言之一，学习Python语言的基本语法和应用，掌握它的数据类型、控制结构和函数等知识，这些都是基础。
第三步要学习有关机器学习和深度学习的算法。
机器学习和深度学习是人工智能的核心和关键技术，机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等技术，深度学习则是一种基于多层神经网络的机器学习方法。
大家可以通过学习相关的书籍、课程和实际敲代码实践等方式，举一反三，深入了解这些算法的原理和应用，掌握其主要的算法模型和应用场景。
这是非常具有难度，非常关键的一步，如果你的基础知识比较扎实，有一定的天资，那么学习起来会比较容易，以后有从事专业人工智能开发的潜力，相反，学习起来会比较艰难，只能学个一知半解，只会依葫芦画瓢，很难登堂入室。
小白 -
你好，虽然AI领域在过去几年中出现了爆发式增长，但就业市场的情况可能会因多种因素而出现差异。以下是一些可能解释为什么一些本科学AI的毕业生就业情况相对较差的原因：今年AI行业的发展与人工智能带来的就业前景相互独立，而且人工智能并没有完全取代人力资源。1. COVID-19疫情的影响：今年受新冠疫情的影响，导致全球经济陷入衰退，大量公司人员减少，给就业市场造成较大的影响，包括AI行业的工作岗位。因此，AI行业的就业场暂时相对疲软。2. 需求端不足：AI技术的使用需要技术与业务的衔接。在很多行业中，由于缺乏相关的AI应用经验的从业者，使得很多企业更倾向于招聘有经验的AI专业人士。这种需求与现阶段毕业生的就业状况之间的不匹配也会造成一定的就业压力。3. AI人才结构不合理：AI行业人才分为算法开发和部署、程部署和商业产品等多个方向。当前市场中，算法开发岗位虽然需求较多，但是同时也较难招到具备训练的深度学习能力及良好的计算机科学和数学基础的高技能人才。而其他的议程岗位相对较多，竞争也相应激烈。这可能导致学AI的毕业生就业难度相对较大。4. AI技术的辅助性：AI技术的发展主要的目的是提供智能决策与数据分析的助性支持，无法完全代替人力资源的工作。因此，虽然人工智能技术将在许多领域创造就业机会，但是也给很多职业带来了重大的变革与挑战。综上所述，虽然人工智能代表着未来科技的发展方向，但是学AI的就业并不一定会较好。原因主要得益于当前的市场状况和需求方面与人工智能技术的辅助性并不意味着能够直接取代人工作。但是，未来仍将有更多的AI岗位出现，因此，学AI后将掌握与未来有关的技能并按照自己的兴趣和擅长选择具备较高技术门槛的岗位，像算法和相关AI工具的开发，很可能会在未来获得更好的职业机会。
祝一切顺利。
