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以后想从事人工智能，要这么学习？这是很多同学比较关心的问题，我结合当前课题组的实际情况来回答一下。
首先，人工智能是一个非常大的研究领域，大的研究方向就涉及到机器学习、自然语言处理、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学，而不同的研究方向对于研究方法和工具也有不同的要求。
编程语言本身就是一种工具，Python和Java都属于比较典型的全场景编程语言，但是由于Python本身的库非常丰富，而且Python语言的语法糖也比较丰富，可以让研究人员把更多的精力放在算法上，所以Python在人工智能领域有非常广泛的应用。
但是在落地应用阶段，Java和C++的应用就比较多了，一方面这两种编程语言的性能比较稳定，另一方面这两种语言的行业应用生态也比较完善，项目实施的风险会相对比较低。
以我的课题组为例，计算机视觉组普遍在使用C++，自然语言处理组更多在使用Python，落地的时候会使用Java，当然Python也是可以做落地的，但是不同小组的leader同学往往有自己的考虑，组内的同学也会形成一个统一的选型。
从学习的角度来说，初期学好Python就够用了，然后应该把更多的精力用在机器学习、深度学习上，后期进组后，再根据本组leader的要求来学习其他编程语言也完全来得及。
我多年来一直给研究生上机器学习这门课，课程里的案例实现都在采用Python语言来实现，所以从读研的角度来说，掌握Python也会更方便一些。
学习人工智能对于实践场景的要求比较高，在学习编程语言的过程中，可以参加一些实践活动，比如深度学习、推荐系统、知识图谱等实践活动不仅会促进编程语言的学习和应用，也会提升对于人工智能技术的理解。
考虑到很多同学并没有参加实践的渠道，所以我联合一些大学的导师共同成立了一个实践平台，陆续开展了深度学习、强化学习、迁移学习、推荐系统、自然语言处理、知识图谱、计算机视觉等方向的实践活动和知识讲座活动，可以联系我申请参与，相信会有所收获。
最后，如果有人工智能相关的问题，欢迎在线交流。
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2022-09-19
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