普通人如何抓住AI的风口？
现在大部分人都知道AI的诞生，但是大部分人都没有准备好，也仅仅局限于交流聊天。所以真正拥抱AI或者抓住风口的人少之又少。也可以说，对于大多数普通人来说，抓住这个机会太难了。来看看网友怎么说:
但是，现在的情况是，不学不行，不然不久就会被淘汰。话不多说，今天的话题，就说说普通人要想在AI浪潮中抓住风口，应该怎么做；普通人为什么要学AI:
从基础开始，作为一个普通人，我们需要了解AI涉及的领域，包括数学、计算机、物理、心理学、哲学等等。你可以通过各种方式学习基础知识，例如参加在线或离线的AI课程，阅读相关书籍，加入在线课程和视频。
通过学习AI的基础知识，可以更好地了解AI的原理和应用，更好地把握AI的发展趋势和商机。因此，作为普通人，我们需要掌握AI的基本概念、原理、方法和应用，以及相关编程语言和工具的基础知识。AI涉及的技术领域非常广泛，你也可以在这些领域进行深入的研究，熟练掌握相应的技术，这是学习AI的前提。这些技能在如今的市场上非常流行，掌握这些技能的人可以更好地把握AI的口号。
平时也要关注AI的最新动态。作为普通人，你可以通过了解AI的前沿技术和应用领域来更多地了解AI。了解的途径有很多:媒体、平台、论坛等渠道，也可以关注一些知名的AI公司和机构。这些都是好办法。
在我们掌握了基础知识，掌握了相关技能，关注了相关趋势之后，你可以尝试参与AI相关的项目，比如，加入AI创业公司等等。通过参与这些项目，可以积累更多的经验和技能，提高AI的专业水平。
因为，想要进入AI行业，抢占风头，需要有相关的技能和经验。但是，你不一定需要掌握所有的技能。可以找到适合自己的路径，找一些适合自己水平和兴趣的AI项目，通过编程、调试、测试等流程实现操作，或者通过一些线上平台或工具进行实践。进入行业后，你需要利用个人资源，和AI行业的人交朋友，和他们交流经验和想法，进而获得更有价值的建议。
最后，你可以尝试打造自己的AI产品或服务，比如你可以开发一个AI语音助手，一个AI智能家居产品，一个AI医疗产品，等等。也会让你更加自信。
举个栗子:
开发机器人客服:可以利用AI技术开发智能客服聊天机器人，自动回答用户的问题。然后，与多家企业合作，为企业提供智能客服，收取一定的咨询费。这样的机器人客服可以服务于电商平台、在线教育等多个行业。
说实话容易~巴拉巴拉，但是做起来真的很难。就基础知识而言，普通人入门需要一年以上。所以在整个学习过程中，你需要有足够的热情，足够的勇气和兴趣，足够的能力作为后盾，你才能进入AI行业，你才能捕风捉影。
是的，有时候我们需要鞭策自己，因为人工智能已经成为当今发展的必然趋势。只有掌握了相关技术，才能更好地利用工具来增强实力，实现价值。而且目前国内很多公司都在尝试使用AI技术。所以，抢风头最重要的是不断努力，靠自己奋斗。
正如著名经济学家任泽平博士提到的:
“中国经济看技术，中国技术看AI。”这是著名经济学家任泽平博士在2022万象百度移动生态大会上发表的题为《AI加速中国经济》的演讲中得出的结论。
任泽平博士在演讲中分享了新基础设施在中国经济新引擎中的重要作用。他预言AI技术将是新基础设施2.0时代实现新基础设施“用”的最有利切入点，并建议企业和个人高度把握AI技术带来的时代红利，并预言百度APP将成为人人可用的AI新基础设施，通过“百度搭建平台，人人唱戏”的模式，激发全民更大的创造力。
任泽平在演讲中提到，现在抓不住AI的风，就像20年前抓不住互联网的潮流一样，是没有出路的。
所以，即使你是一个普通人，如果你想适应潮流，跟上社会发展的步伐，就必须学习AI，不管几年的路有多难，否则就会被淘汰。
虽然大家都在说2023年将是经济衰退的一年，但是不要忘了，在每一次衰退中，都会有新的产业出现。所以人工智能是下一个革命性的出路，一些企业已经开始裁员。我觉得这不是巧合，也不是危言耸听。
据相关数据显示，去年美国各大科技公司裁员约654.38+0.5万人，而今年第一个月，已经裁员约6万人。美国银行警告说，美国经济预计将在2023年第一季度开始，平均每月损失65，438+075，000个工作岗位。
所以，不要相信。目前，人工智能已经渗透到各行各业。比如在医疗领域，用AI技术帮助医生诊断。在金融领域，AI技术用于预测市场趋势，零售业也可以利用人工智能技术优化销售策略。这些应用场景是AI技术的发展方向。
换句话说，在未来，人工智能的应用场景会更加广泛。看到这里，你还想说，我不学了吗？！
说了这么多，我们来说说普通人学习AI需要掌握的基础知识点:
有很多基础知识要学。做AI开发涉及Python编程知识和Linux知识。视觉方面，要学习图像处理，OpenCV等。，而且你也要有一定的数学基础。
具体来说:
1，数学基础知识:线性代数、概率论、统计学、图论；
2.计算机基础知识:操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库；
3.编程语言基础:C/C++、Python、Java；
4.人工智能基础知识:ID3、C4.5、logistic回归、SVM和分类器的特点和性质，与其他算法的区别；
5.工具基础知识:opencv，matlab，caffe等。
总之，我想说，要想赶上这波浪潮，就要做好迎接挑战的准备，因为人工智能会越来越复杂，发展非常快。所以，还是要做好充分的心理准备。加油~