天呀！人工智能会像Android和iOS一样，归于平淡吗？

2017年~2018年人工智能大火，你会发现，跟朋友聊天不谈人工智能，聊天的bigger都上不去。

从行业本身来说，随着人工智能科技逐渐的融入到我们的生活里，无论是无人超市，刷脸识别等AI已成为现在热门的话题之一，同时人工智能领域的高薪水也频频吸引着我们的眼球。

但是目前火爆的AI， 会不会像Android和iOS一样，五年后归于平淡？转型AI真的有必要吗？

CSDN三倍速定律

透过技术社区看未来趋势

技术人员是行业创新的原动力，他们是最早掌握技术动态的那群人。为什么AI变得这么热门？大家看Gartner报告就会发现，很多热门技术最终都是昙花一现。什么技术才是真正的革命？其实我们可以透过开发者社区的动态来进行预测，这也就是“三倍速定律”。

比如未来20年是AI改变世界的20年，这是大家的共识，但实际上 AI已经60多年的历史了。 2012 年深度学习在ImageNet比赛上取得重大突破之后，2013年CSDN上机器学习和深度学习的文章数量就出现了大幅增长，虽然大众媒体没有太多感知，但开发者已经感知到了这点。2016年大众媒体开始感知到AI，使得AI的关注度迅速提高，CSDN上深度学习的文章又涨了3倍。

从投资和创业的角度来说，投资人应该在2013年进场，创业者应该也在2013年开始去做，像Face++、今日头条等都是在那个时间点出现的。为什么人工智能的技术突破可以通过技术社区来预先感知？因为只有开发者真正掌握这门技术，大众才能有体验到更多的应用，然后才会有感知。

AI 程序员

需要具备怎样的技术能力

01： 基础开发能力

所谓算法工程师，首先需要是一名工程师，那么就要掌握所有开发工程师都需要掌握的一些能力。

02： 概率和统计基础

概率和统计可以说是机器学习领域的基石之一，从某个角度来看，机器学习可以看做是：建立在概率思维之上的，一种对不确定世界的系统性思考和认知方式。

03： 开发语言和开发工具

近年来， Python 可以说是数据科学和算法领域比较火的语言，主要原因是它使用门槛低，上手容易，具有着完备的 工具 生态圈，同时各种平台对其支持也比较好。但是在模型训练方面，有一些更加专注的工具可以给出更好的训练精度和性能。

04： 机器学习理论

虽然现在开箱即用的开源工具包越来越多，但并不意味着算法工程师就可以忽略机器学习基础理论的学习和掌握。

AI人才需求结构：

来源：《AI 技术人才成长路线图V1.0》

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