01 開源閱讀訂閱源2023(普通人如何抓住AI這個風口)

普通人如何抓住AI這個風口?

2022年11月30日，OpenAI公司發布了一款AI對話產品chatGPT。僅僅過了兩個月，注冊用戶就超過一個億，成為人類歷史上，使用人數增長最快的應用。隨后，谷歌、百度、阿里等全球主要科技公司，也紛紛發布或預告自己的AI模型。AI技術發展迅速，AI時代就這樣悄然來臨了~

現在，大部分人都知道AI的誕生，但多數人并沒有做好準備，也僅限于交流一下聊聊天就結束了，所以，真正擁抱AI，或者抓住風口的人的確很少很少。也可以這么講，絕大多數普通人抓住這個風口的機會太難了，看看網友怎么說的：

但是，目前的情況是，你不學不行了，否則不久的將來就會被淘汰。話不多說，就今天這個話題，我們就來聊一下，要想在AI浪潮中抓住風口，普通人該怎么做才好；普通人為什么要學AI：

先從基礎學起，作為普通人需要先了解AI會所涉及到的領域，它包括數學、計算機、物理、心理、哲學等多個方面。你可以通過各種途徑學習相關基礎知識，比如：通過參加線上或線下AI課程，閱讀相關書籍，加入網絡課程、視頻等多種方式來學習。

通過學習AI的基礎知識，我們可以更好地了解AI的原理和應用，更好地把握AI的發展趨勢和商業機會。所以，作為普通人群，需要掌握AI的基本概念、原理、方法和應用，以及相關的編程語言和工具這些基礎。AI涉及到的技術領域很廣，您也可以針對其中領域進行深入研究，熟練掌握相應技術，這是學習AI的前提。這些技能在當今的市場中非常搶手，掌握了這些技能的人，才可能更好地抓住AI這個風口。

平時也要注意關注AI最新動態。作為普通人，大家可以通過了解AI的前沿技術和應用領域來讓自己更加的了解AI方面的知識。了解的方式有：媒體、平臺、論壇等多種渠道，也可以關注一些知名AI公司和機構，這些都是不錯的辦法。

最后您可以嘗試創造自己的AI產品或服務了，例如，可以開發一款AI語音助手、開發一款AI智能家居產品、開發一款AI醫療產品，等等。也會讓自己更加自信。

舉個栗子：

開發機器人客服：可以利用AI技術開發一款智能客服聊天機器人，用于自動解答用戶的問題。然后，與多家企業合作，為企業提供智能客服服務，收取一定的買粉絲費用。這樣的機器人客服可以服務于電商平臺、在線教育等多個行業。

講真~巴拉巴拉說起來容易，但是，做起來的確很難很難，就基礎知識而言，就需要普通人入門一年不止吧。所以，在整個學習過程中，需要有足夠的熱情，足夠的勇氣和興趣以及足夠的能力等等作為后盾，才可能會走入AI這個行業，才可能有風口可抓。

是啊，有時候我們需要逼自己一把，因為人工智能已經成為了當今發展的必然趨勢，只有掌握了相關技術，就可以讓自己更好的利用工具來提升實力來實現價值，并且，目前我國許多公司都在嘗試使用AI技術，所以，想要抓住風口，最重要的還是靠自己不斷的去努力和打拼。

就像著名經濟學家任澤平博士提到：

“中國經濟看科技，中國科技看AI。”這是著名經濟學家任澤平博士在2022萬象·百度移動生態大會發表題為《中國經濟的AI加速度》的演講中作出的論斷。

任澤平博士在演講中分享了新基建對于中國經濟新引擎的重要作用。他預測新基建2.0時代下AI技術將是實現新基建“用起來“的最有利的抓手，建議企業及個人高度把握AI技術帶來的時代紅利，并預測百度APP將成為人人皆可用的AI新基建，通過“百度搭臺，人人唱戲”的模式，將會激發全民更大的創造力。

任澤平在演講中提及，當下抓不住AI的風口，就像20年前抓不住互聯網的趨勢一樣，是沒有出路的。

因此，即使你是普通人，想要適應潮流，跟上社會的發展步伐就要學習AI，不管是幾年，不管路途多么艱難，也要學下去，否則會被淘汰。

雖然大家都在說2023年會是經濟衰退的一年，但是不要忘了，在每一次的衰退中，都會有新興的行業產生。所以，人工智能就是下一個革命風口，而且有的企業已經開始裁員了，我覺得，這并不是巧合，也不是危言聳聽。

據相關資料，在去年，全年美國各大科技公司裁員了大概15萬人左右，但是今年第一個月就已經裁了 大概6 萬多了。美國銀行警告稱，預計美國經濟將在 2023 年的第一季度開始，平均每個月失去175000個工作崗位。

所以，大家還別不信，目前，人工智能已經滲透到了各行各業了。比如，在醫療領域，利用AI技術幫助醫生進行診斷。在金融領域，利用AI技術預測市場走勢，零售業還可以利用人工智能技術來優化銷售策略，這些應用場景都是AI技術的發展方向。

也就是說，在未來，人工智能的應用場景將更加廣泛。看到這里，你還想說，我不學嗎？！

說了這么多，我們再來詳細說說普通人學習AI需要掌握的基礎知識點：

要學習的基礎知識很多，做AI開發涉及到Python編程知識、Linux知識，視覺方面要學圖像處理、OpenCV等，同時還要有一定的數學基礎。

具體有：

1、基礎數學知識：線性代數、概率論、統計學、圖論；

2、基礎計算機知識：操作系統、linux、網絡、編譯原理、數據結構、數據庫；

3、編程語言基礎：C/C++、Python、Java；

4、人工智能基礎知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器等算法的特性、性質和其他算法對比的區別等內容；

5、工具基礎知識：opencv、matlab、caffe等。

總之，我要說，如果您想趕得上這股浪潮，就要做好準備迎接挑戰，因為人工智能將會越來越復雜，并且發展速度也會非常的快。所以，還是要做好充分的心理準備才行，加油吧~

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