學(xué)IT選擇什么方向后邊工資比較高？

如今，人類(lèi)進(jìn)入了人工智能的新時(shí)代！Python語(yǔ)言，最適合人工智能（AI）開(kāi)發(fā)的編程語(yǔ)言！毫無(wú)疑問(wèn)是 Python。盡管 Python 仍存在許多問(wèn)題，例如空格 / Tab 縮進(jìn)及 Python 2 和 Python 3 之間的不兼容性。但是，當(dāng)你面對(duì)與 AI 相關(guān)的工作時(shí)，依然推薦選擇使用 Python。Python 提供的第三方工具是無(wú)與倫比的。例如，NumPy 已經(jīng)變得無(wú)處不在，它幾乎是張量操作的標(biāo)準(zhǔn) API；Pandas 將 R 強(qiáng)大而靈活的 DataFrame 帶入 Python；對(duì)于自然語(yǔ)言處理（NLP），你可以利用 NLTK 和快速的 SpaCy；對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，有久經(jīng)沙場(chǎng)的 scikit-learn；而對(duì)于深度學(xué)習(xí)，所有當(dāng)前的第三方庫(kù)，諸如 TensorFlow，PyTorch，Chainer，Apache MXNe 以及 Theano，都是為 Python 量身打造。當(dāng)你閱讀到 arXiv 上有關(guān)深度學(xué)習(xí)的前沿研究論文時(shí)，你一定能找到對(duì)應(yīng) Python 版本的源代碼。Python 還有其他優(yōu)秀之處，雖然 IPython 已經(jīng)漸漸被 Jupyter Notebook 取代，從而兼容更多的語(yǔ)言，但絕大多數(shù) Jupyter Notebook 用戶(hù)以及大多數(shù)在線分享的 Notebook 都在使用 Python。Python 是人工智能研究的前沿語(yǔ)言，是擁有機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架最多的語(yǔ)言，也是 AI 領(lǐng)域幾乎所有人都在使用的語(yǔ)言。因此，無(wú)論大家每天如何抱怨空格 / Tab 縮進(jìn)問(wèn)題，Python 都是人工智能編程語(yǔ)言中的首選。