目前為止，人工智慧還不算成熟，還沒有特別優秀的人工智慧產品進入百姓生活，像小愛音響什麼的也只能是一些比較初級的吧，雖然人工智慧尚未成熟，但是"人工智慧“，"ai"這些詞已經相當火了，平時不提提這些詞就好像自己不是太不關注科技似的，當然，作為一名程式設計師，好多人也是對“ai”有著濃厚的興趣。
國內玩家
近期，有一名程式設計師網友寫了一段比較有意思的程式碼，程式碼很簡短，只有10行，號稱這段程式碼價值10個億，他已經掌握了ai的核心技術，當然他只是調侃一番罷了，不過看了他的程式後，倒是覺得還是蠻逗的，這個程式也引起了網友們的一番調侃，後來又有網友把這段程式碼進一步精簡和調整，同樣的功能，讓程式碼更短了，具體這是什麼程式碼呢？有意思的地方是什麼你呢？那麼接下來就讓我們一起欣賞一下他的程式碼，以及看看網友們是怎麼評論的吧！
騰訊員工：你這個不叫ai，寫ai的語言叫powerpoint，瞭解一下
上世是朵花：先不說那種語言，他只是分享了一個簡單的思路，當然，這只是最基礎的玩法，算是一個不到1歲小孩智商的一個對話機器人吧，呵呵。
網友二：哈哈哈哈，黑的漂亮
上世是朵花：不算黑吧，只是皮一下而已！
網友三：你他娘真是個人才！
上世是朵花：這種精神可嘉，善於發現並嘗試。
網友四：現在的nlp大部分還是規則吧
上世是朵花：問題是 nlp的規則是人構建的還是機器構建的，機器自我深度學習算是人工智慧的核心技術吧。
網友五：牛逼，人人都是人工智慧工程師
上世是朵花：呵呵，說不定以後程式設計是人人都掌握的技術，從小學課程開始普及。
眾網友調侃：你是猴子搬來的救兵嗎？你是猴子搬來的救兵！/你是豬嗎？你是豬！/再加一行 “你是” replace “你才是”
上世是朵花：看，這些網友們這麼快就掌握了“核心技術”，並開始快速運用了。
360員工：人類的本質就是復讀機
上世是朵花：人類本質怎麼能是復讀機，是他這個程式本質是復讀機吧。
網友八：專業點行嗎，這都過不了圖靈測試啊
上世是朵花：樓主網友就是調侃一下，何必這麼認真啊，就是覺著這個程式有點意思（能通過圖靈測試嗎？能通過圖靈測試！）
國外玩家
最近有日本網民在論壇上發帖吐槽稱，“我是人工智慧程式設計師，我畢業第三年了，年收入超過1000萬日元……這個行業真的很神”。在日本人的平均年收入為約400萬日元的現在，樓主的這個收入已經遠遠超過普通工薪族，對此日本網民議論紛紛。
以下為日本網民評論
日本網民1、ええやん、がんばりや
中文翻譯：不錯嘛，工作狂
日本網民2、アルファZEROについてどう思う？
中文翻譯：關於AlphaZero你怎麼看呢？
初めてニュースで聞いた時は衝撃的だったが、まだ完全に洗練されてない印象を受ける
樓主回覆：第一次聽到訊息時感到震驚，但是感覺還沒有很精煉
日本網民3、もうブーム終わりそう
中文翻譯：估計熱潮要結束了
後5年は大丈夫
樓主回覆：之後5年還沒問題
日本網民4、やっぱPythonか
中文翻譯：果然是Python嗎
Python, ライブラリはTensorFlowがいい
樓主回覆：Python，庫用TensorFlow挺好的
日本網民5、研究室でそういう研究してたん？
中文翻譯：是在研究室進行這種研究嗎？
醫療用データを用いた人工知能、ディープラーニングの研究をしてた。大學の付屬病院と連攜してたよ。後10年もすれば內科醫はかなり減りそう
樓主回覆：研究用於醫療資料的人工智慧以及深度學習。和大學的附屬醫院合作哦。再過10年的話，內科醫生估計會減少很多。
日本網民6、深層學習？ 専門は？
中文翻譯：深層學習？專業呢？
日本網民7、どうやって學んだんや？
中文翻譯：是怎麼學的呢？
別にやる気あるなら獨學で基本的なことやったらインターンやバイトで経験積むのが早い
樓主回覆：只要想學，自學掌握基本的能力，當實習醫生或者去打工能很快積累經驗
日本網民8、めっちゃ楽しそう ええな
中文翻譯：很好玩的樣子 真好啊
既然大家都這麼青睞AI 程式設計師，那麼我們需要掌握哪些能力才能進軍AI領域呢？
基本上，要想在AI領域找到出色的工作，你需要獲得電腦科學的研究生學位（碩士或博士學位）。此外，就是以下這些了。
1.一定的數學和演算法知識
AI領域的理想候選者必須熟悉一定的演算法和應用數學。這些候選人應該能夠極好的分析和解決問題，這可以幫助他們以有效的方式執行給定的任務。
用一位領先的數字信託提供商Sift Science的技術長Fred Sadaghiani的話來說，“我們主要針對那些對解決問題所需的統計、概率和數學有自己理解的人，這就是基礎。“根據他的說法，這個基礎允許ML專業人員確定哪種演算法最能解決問題以及優化結果。
2.分散式計算
大多數AI工作要求程式設計師處理他們無法使用單個機器處理的大型資料集。因此，資料必須在整個叢集中被平均分配。這使得工程師必須高效地進行分散式計算，以提高他們作為AI專業人員的技能。
3.擴充套件訊號處理技術的知識
ML將特徵提取作為其整體方面之一。為了掌握這一點，工程師需要熟悉通過先進的訊號處理演算法解決不同的問題，如bandlet，小波，curvelets，shearlets，contourlets等。
此外，他們應該對時頻分析有一個核心的理解，並找到實現它的方法。此外，他們應該精通卷積和傅立葉分析等概念。
4.好奇心和創造力
為了在AI領域取得優異成績，程式設計師需要有一種好奇和創造性的思維方式。這有助於他們發現解決特定問題的新方法，並提出創造性解決方案來解決這些問題。
5.能夠保持更新並快速掌握新概念
有抱負的人工智慧專業人員必須熱衷於隨時瞭解科技行業的最新發展。他們應該努力更新自己的技能，熟悉高階開發工具、理論、演算法等。
此外，他們應積極參與各種專門為人工智慧專業人士開發的線上論壇、部落格和社群。還有，他們還應該通過線上AI教程、會議、視訊課程等來增強他們在相關領域的專業知識。
6.毅力和耐心
AI和ML是相當新的技術，專家們仍在努力發現新的工具和方法。這就是為什麼工程師應該保持持久的態度，這有利於使他們足夠耐心地應對幾個月和無數次迭代以獲得準確的結果。
他們應該充滿熱情，精神充沛，不要放棄努力提升自己的技能，以便及時瞭解新的發展，並始終站在人工智慧領域的最前沿。
為了幫助大家讓學習變得輕鬆、高效，給大家免費分享一大批資料，讓AI越來越普及。在這裡給大家推薦一個人工智慧Python學習交流群：705673780歡迎大家進群交流討論，學習交流，共同進步。
當真正開始學習的時候難免不知道從哪入手，導致效率低下影響繼續學習的信心。
但最重要的是不知道哪些技術需要重點掌握，學習時頻繁踩坑，最終浪費大量時間，所以有有效資源還是很有必要的。