初中毕业学人工智能发展好吗
回答了:
应是可以的，只要努力，下决心，什么事都可能发生。智能是一门新学科，随着时间推移，科学会越来越进步，智能科学也进入了各个领域，它是一个新的革命，能使人类减轻了劳动强度，效力，生产力的提高，前程不可估量，美好。至于说初中毕业生学习人工智能会有什么阻力，能力不足，这个是肯定的，那样的话也只有边学边干，多找老师指导，并加强智能方面的学习。知识就是生产力，是推动社会发展的动力。跟上形势，潮流，社今更进步，明天会更好!
人工智能的相关职业是什么
有危机意识很好。
AI研究院（ResearchLab）
公司研发部门（R&D）
公司产品部
全球范围各大厂人工智能方向薪资及高薪揽才计划
从各大互联网公司先后创建人工智能研究院，以及以下这些高薪揽才计划便可略窥一二。
1.阿里星计划
年薪平均估计60w左右，上不封顶，本科生-博士生都有机会入，CTO直接面试，每年招10人，半年base美国office的机会
2.百度少帅计划
IDL部门（机器学习、深度学习），年薪100w+，每年9人，30岁以下，工作地北京、深圳，一年后硅谷或常青藤名校访问至少半年，三年后带领20-30人团队
3.滴滴新锐计划
滴滴研究院，面向全球高校博士、硕士、优秀本科生的精英人才计划，研究方向包含机器学习、计算机视觉、机器人、自动控制、汽车工程、人工智能、数据挖掘、最优化理论、分布式计算、图形图像、语音识别、语音合成、自然语言处理等
4.腾讯技术大咖
要求，全球TOP100CS相关硕士博士毕业，人工智能相关，待遇：上不封顶offer，深圳市还有“孔雀计划”160w的奖励
5.Google/Amazon/Facebook/Apple等
了解人工智能，学什么编程语言语言
人工智能是当下非常热门的领域，也抄是非常受欢迎的领域，百而编程语言是实现人工智能产品的一度个重要工具，很多语言都可以实现人工智能知，比如C、Python、Java、C++等，但是在众多语言道中Python是非常不错的选择，也是首选语言。
Python语法简单，功能多样，是开发人知员最喜爱的AI开发编程语言之一，因为它允许开发人员创建交互式，可解释式性，模块化，动态，可移植和高级的代码，这使得它比Java语言更独特。Python非常便携，可以在Linux，Windows等多道平台上使用。另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，面向过程和函数式编程风格。由专于它拥有简单的函数库和理想的结构，Python很适合神经网络和自然语言处理（NLP）解决方案的开发。
人工智能主要是哪几个应用部分
人工智能学科研究的主要内容包括：
知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
人工智能具有广阔的前景，日前AI+已经成为公司，发展至今，下面是人工智能应用最多的几大场景。家居智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。
用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。
值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。
想要学习人工智能需要什么条件
我认为对于学习条件来说并无硬性要求，人工智能涵盖面比较广泛，学什么，怎么学这个必然要视你的学习目的而定。下面，我将出于我自己的学习经验对这个问题进行简要解答。
细分的话，我认为人工智能可以分为两个学习方向。其一，是出于科研目的的理论知识学习；其二，是出于应用目的的开发技能学习。当然，两个方向并非完全独立，选择一个学习方向，必然也会涉及另一个方向的学习，只不过学习侧重点不同。
以科研为目的的理论知识学习
顾名思义，人工智能就是以机器模拟人类的思考方式去处理一系列比较复杂的任务。但是，机器真的就有智慧吗？对计算机运行原理稍微了解的人都明白，答案是否定的！机器永远都是机器，它不可能有智慧，最起码就目前的计算机体系结构而言，它的智慧也只是在强大的算力上模拟来的，机器并不会思考！但是，就人工智能产品而言，它确确实实在进行一些列复杂的思考……而这又怎么解释呢？答案是“人类规定了机器在处理问题时的一系列规则”，而这个规则的定制就属于人工智能学习方向上的以科研为目的的理论知识学习。
通过上述解释也可以看出，人工智能理论知识的学习并不简单，最起码对于全国99%的人来说这是一个比较抽象的学科领域。作为学习者，我认为应当具备以下几个学习条件:
1.良好的英文文献阅读能力。就目前情况来看，不管是国内专家还是国外专家，都更倾向于通过英文期刊来发表自己的研究成果，所以，良好的英文文献阅读能力对于了解和学习领域前沿成果，培养自己的科研思路是非常重要的。
2.扎实的数学基础，对高等数学、线性代数、离散数学等应具有最基本的掌握。人类对于机器智能化运行规则的规定正是通过一些列复杂的数学公式完成的，以卷积神经网络为例，如果我们不懂最基础的卷积运算，那怎能搞懂什么是卷积神经网络？我认为，这也是学习人工智能最难的一部分。
3.良好的计算机知识体系。人工智能虽然不是因计算机而生，但却是因计算机而火。所以，掌握基本的计算机知识，有基本的编程基础对于学习人工智能理论知识有很大的帮助，马克思说实践是检验真理的唯一标准，只有在不断的应用、测试中，我们才能更好的理解其基本运行原理。
当然，以科研为目的的人工智能理论学习所要满足的条件远不止以上三个，但是上述三个条件确实是最基本、最难搞定的要求，换句话说，就这三个条件，我认为就可以劝退百分之99的意向学习者了，如果有兴趣有毅力，能坚持，那就开始吧，学到之后，你将打开剖析世界真理的大门，更精彩的世界在前方等着你。
出于应用目的的开发技能学习
相对来说，这种学习方式相较于理论学习要简单的多。但是，有一点我们需要清楚，虽然优秀的人工智能理论研究者不一定是优秀的人工智能应用开发者，但优秀的人工智能开发者，一定会是一位熟练掌握人工智能理论基础的理论研究者。但世事无绝对，相对于凤毛麟角的技术大牛，如果我们放低自己的要求，将自己定位为一名普通的人工智能开发者，那么，我们的学习条件要低很多。可以总结为以下几点:
1.基本了解所学人工智能领域的基本原理。对于以开发为目的的学习方式来讲，基本了解所学领域的基本原理是非常有必要的。同样的，我们以卷积神经网络为例，如果我们要以卷积神经网络开发一款识图工具，那么我们最起码要懂得如何在代码中设置卷积核的大小，要懂得设置几层神经网络效果最好，要知道什么是特征向量，并懂得如何通过特征向量计算两张图片的相似度。
2.掌握以python为主的计算机编程语言。因为就我自己而言，python是我在人工智能领域的主力开发语言，但这并不意味着其它语言不行。比如，如果熟练使用java，也是可以的。我之所以推荐python，那是因为用python做人工智能开发的人太多太多了，相对来说基于python的来源工具和教程也是非常的多，对于我们的学习，会有比较大的帮助。
3.要懂得充分利用以github为主的代码托管平台，并养成勤查好问的好习惯。对于这一条我就不细说了，总结一句话，不会查找现成的开源代码的程序员不是一个合格的程序员。
总而言之，不管是理论学习还是应用开发学习，在人工智能领域都是不简单的，当然，有志者事竟成，如果真的感兴趣，我相信没有什么能够阻挡你学习的步伐。
最后插一句，我认为研究生更适合从事人工智能领域的工作，因为有一个好的指导老师对于学习人工智能是非常有帮助的，在这一资源上，我相信大多数人是无法和研究生相比的。