現在大部分人都知道AI的誕生，但是大部分人都沒有準備好，也僅僅局限於交流聊天。所以真正擁抱AI或者抓住風口的人少之又少。也可以說，對於大多數普通人來說，抓住這個機會太難了。來看看網友怎麽說:
但是，現在的情況是，不學不行，不然不久就會被淘汰。話不多說，今天的話題，就說說普通人要想在AI浪潮中抓住風口，應該怎麽做；普通人為什麽要學AI:
從基礎開始，作為壹個普通人，我們需要了解AI涉及的領域，包括數學、計算機、物理、心理學、哲學等等。妳可以通過各種方式學習基礎知識，例如參加在線或離線的AI課程，閱讀相關書籍，加入在線課程和視頻。
通過學習AI的基礎知識，可以更好地了解AI的原理和應用，更好地把握AI的發展趨勢和商機。因此，作為普通人，我們需要掌握AI的基本概念、原理、方法和應用，以及相關編程語言和工具的基礎知識。AI涉及的技術領域非常廣泛，妳也可以在這些領域進行深入的研究，熟練掌握相應的技術，這是學習AI的前提。這些技能在如今的市場上非常流行，掌握這些技能的人可以更好地把握AI的口號。
平時也要關註AI的最新動態。作為普通人，妳可以通過了解AI的前沿技術和應用領域來更多地了解AI。了解的途徑有很多:媒體、平臺、論壇等渠道，也可以關註壹些知名的AI公司和機構。這些都是好辦法。
在我們掌握了基礎知識，掌握了相關技能，關註了相關趨勢之後，妳可以嘗試參與AI相關的項目，比如，加入AI創業公司等等。通過參與這些項目，可以積累更多的經驗和技能，提高AI的專業水平。
因為，想要進入AI行業，搶占風頭，需要有相關的技能和經驗。但是，妳不壹定需要掌握所有的技能。可以找到適合自己的路徑，找壹些適合自己水平和興趣的AI項目，通過編程、調試、測試等流程實現操作，或者通過壹些線上平臺或工具進行實踐。進入行業後，妳需要利用個人資源，和AI行業的人交朋友，和他們交流經驗和想法，進而獲得更有價值的建議。
最後，妳可以嘗試打造自己的AI產品或服務，比如妳可以開發壹個AI語音助手，壹個AI智能家居產品，壹個AI醫療產品，等等。也會讓妳更加自信。
舉個栗子:
開發機器人客服:可以利用AI技術開發智能客服聊天機器人，自動回答用戶的問題。然後，與多家企業合作，為企業提供智能客服，收取壹定的咨詢費。這樣的機器人客服可以服務於電商平臺、在線教育等多個行業。
說實話容易~巴拉巴拉，但是做起來真的很難。就基礎知識而言，普通人入門需要壹年以上。所以在整個學習過程中，妳需要有足夠的熱情，足夠的勇氣和興趣，足夠的能力作為後盾，妳才能進入AI行業，妳才能捕風捉影。
是的，有時候我們需要鞭策自己，因為人工智能已經成為當今發展的必然趨勢。只有掌握了相關技術，才能更好地利用工具來增強實力，實現價值。而且目前國內很多公司都在嘗試使用AI技術。所以，搶風頭最重要的是不斷努力，靠自己奮鬥。
正如著名經濟學家任澤平博士提到的:
“中國經濟看技術，中國技術看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上發表的題為《AI加速中國經濟》的演講中得出的結論。
任澤平博士在演講中分享了新基礎設施在中國經濟新引擎中的重要作用。他預言AI技術將是新基礎設施2.0時代實現新基礎設施“用”的最有利切入點，並建議企業和個人高度把握AI技術帶來的時代紅利，並預言百度APP將成為人人可用的AI新基礎設施，通過“百度搭建平臺，人人唱戲”的模式，激發全民更大的創造力。
任澤平在演講中提到，現在抓不住AI的風，就像20年前抓不住互聯網的潮流壹樣，是沒有出路的。
所以，即使妳是壹個普通人，如果妳想適應潮流，跟上社會發展的步伐，就必須學習AI，不管幾年的路有多難，否則就會被淘汰。
雖然大家都在說2023年將是經濟衰退的壹年，但是不要忘了，在每壹次衰退中，都會有新的產業出現。所以人工智能是下壹個革命性的出路，壹些企業已經開始裁員。我覺得這不是巧合，也不是危言聳聽。
據相關數據顯示，去年美國各大科技公司裁員約654.38+0.5萬人，而今年第壹個月，已經裁員約6萬人。美國銀行警告說，美國經濟預計將在2023年第壹季度開始，平均每月損失65，438+075，000個工作崗位。
所以，不要相信。目前，人工智能已經滲透到各行各業。比如在醫療領域，用AI技術幫助醫生診斷。在金融領域，AI技術用於預測市場趨勢，零售業也可以利用人工智能技術優化銷售策略。這些應用場景是AI技術的發展方向。
換句話說，在未來，人工智能的應用場景會更加廣泛。看到這裏，妳還想說，我不學了嗎？！
說了這麽多，我們來說說普通人學習AI需要掌握的基礎知識點:
有很多基礎知識要學。做AI開發涉及Python編程知識和Linux知識。視覺方面，要學習圖像處理，OpenCV等。，而且妳也要有壹定的數學基礎。
具體來說:
1，數學基礎知識:線性代數、概率論、統計學、圖論；
2.計算機基礎知識: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、logistic回歸、SVM和分類器的特點和性質，與其他算法的區別；
5.工具基礎知識:opencv，matlab，caffe等。
總之，我想說，要想趕上這波浪潮，就要做好迎接挑戰的準備，因為人工智能會越來越復雜，發展非常快。所以，還是要做好充分的心理準備。加油~