随着“大数据”“云计算”“人工智能”等等科技的兴起，IT行业在今后三到五年将会迎来一个高速发展期。这也就意味着会出现大量的人才缺口，尤其是具有综合能力的高端IT人才将会成为各大企业争抢的重点对象。而人工智能可谓是个从业时间越长就越挣钱的领域。程序员在30岁以后往往都会遇到开发瓶颈期，人工智能是个不错的调整方向。
小编认为未来将只有两种公司，一种是有人工智能的公司，一种是不赚钱的公司，何去何从，应早有打算。
如今程序员转人工智能的优势就在于具备行业基础，既然不敢直接了当转去别的行业，为何不奋勇向前，继续IT之路?对于还没有毕业或者刚刚毕业的大学生，恰好也是在最好的时机，新青年可以很快接受、理解新事物，学习能力也更强，既年轻又有兴趣那是最好不过了。中国人工智能行业正处于一个创新发展时期，对人才的需求也在同步急剧增长。
当你确定好转人工智能时，问题就来了，你不知道该如何入手，你去网站收集各大网站的免费教学视频，书籍推荐买了许多本，真正看完的三分之一不到，既学不会又浪费时间，想自学的人比比皆是，但是真正靠自学成AI高技术人才的寥寥无几。
首先，你是零基础的话，就先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。具体学习内容请看图。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。这也是人工智能必备知识。
机器学习属于人工智能的一个分支，它是让机器能具备摆脱对人工指令的依赖，能按照一定的算法开展自主学习的能力，它的出现才真正让“人工智能”不枉智能二字。
所以，未来5到10年，整个人类社会都会迅速朝这个方向演进。
如果我们个人想顺应这个潮流，我建议应该快速切入python的学习。
因为无论是大数据分析，还是机器学习，python都有很强大的支持能力。
从中可以看出，python代表了适应未来的一种趋势。
python作为脚本语言，它本身具备了一般脚本语言的诸多优点，如：易上手，即写即能运行，易读，易维护等，同时它经过十多年的发展，目前能支持的领域非常广大，按照《python学习手册》作者的说法，python可以从支持航空航天器系统的开发到小游戏开发的几乎所有的领域。
这最根本还是来源于它一开始的开源策略！
Python用于Web开发
当很多人第一次开始编写Web应用程序时，并没有使用Python - 而是使用了PHP。事实上，那时我也对PHP 情有独钟，我甚至不会考虑应用另一种编程语言可能对Web开发更好的可能性。
但是我错了！
直到我的朋友告诉我Python网络框架Django，我的心才变好了。在PHP中花费了 数个小时的时间的任务可以使用Python 分分钟搞定。更不用说，事实上，我的代码是更快、更稳定了。Django 之后，我转向学习Flask，另一个Web 框架，虽然微小，但具有很强的构建可定制性。一旦我开始使用Django和Flask，我从来没有回头再使用PHP。虽然大多数网站仍然运行在PHP之上，但许多 新的Web应用程序正在使用Python来构建。如果你打算做任何Web应用程序开发，尝试Python和Django / Flask 吧。 我想你会印象深刻，感觉良好。
想要高薪吗？成为一个Python程序员吧！
在由Indeed.com创建并由codementor.io发布的2016年开发人员薪水研究中，发现Python开发人员的平均工资是107,000美元：基于这项研究，Swift，Python，Ruby，C ++和Java将让你赚更多的钱（PHP垫底）。考虑到移动应用程序的货币化，也许Swift高居榜首并不奇怪，因为它通常用于开发iOS和macOS应用程序。但Swift下面紧随其后就是Python和Ruby：前五个中只有两种脚本语言。虽然Ruby是一种通用编程语言，适用于许多应用程序，但是当轮询一组Ruby开发人员时，会发现他们正在使用Ruby进行Web开发。
Python在另一方面是不同的： 它更多样化。
不要误会我，你会毫无疑问地看到许多程序员使用Python进行Web开发，但 你也会看到Python为科学应用程序提供动力。我的感觉是，鉴于Python不仅是一种通用的编程语言，而且也是一门 科学的编程语言，我们很快就会看到Python在更高的薪水方面接管了Ruby ，挣得更多。
想进入安全领域吗？先进入 Python 世界吧
网络安全是一个超棒的领域，多金，可以挣得盆满钵满。想想看 - 网络安全的运营与一个围绕停尸房和殡仪馆设计的业务有许多相似之处。这可能是可怕的，但人们会继续死亡；除非我们神奇地找到生命的灵丹妙药，否则殡仪馆商业机不会停滞。同样，从来不缺少网络攻击。甚至有人猜测，下一次世界大战将在网络空间中打得你死我活，而不是通过部队在真实世界里真枪实弹的开战。当别人使用Java编写渗透测试程序，花了几个小时写的程序，而你却分分钟搞定。这会让你认识到脚本语言的强大。虽然你可能牺牲一些执行速度，但你获得了更多的灵活性，编写代码的设施，最重要的是， 具有快速实验的能力。
Python是AI和机器学习的未来
Python编程语言目前正在推动科学编程普及，但原来的情况并非总是如此。多年来 ，学者和私人研究人员一直使用MATLAB语言进行科学研究。这一切都开始随着Python数值计算引擎（如NumPy和SciPy）的发布而改变，允许通过单个“import”语句后跟一个函数调用来完成复杂的计算。虽慢但确实，Python开始接管作为计算机科学研究的首选语言。