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作為一名IT行業(yè)的從業(yè)者，同時機器學習也是我的主要研究方向之一，所以我來回答一下這個問題。

首先，對于計算機專業(yè)的畢業(yè)生來說，在當前的大數(shù)據、智能化時代背景下，選擇走技術路線會有一個相對穩(wěn)定的發(fā)展軌跡，而且在產業(yè)結構升級持續(xù)推進的情況下，選擇從事人工智能方向的技術研發(fā)會有更多的發(fā)展機會，未來的上升空間也比較大。

如果要想往人工智能方向發(fā)展，需要學習的內容還是比較多的，而且目前人工智能領域的人才需求依然以研發(fā)型人才為主，所以要想在人工智能領域走得更遠，應該有一個系統(tǒng)的發(fā)展規(guī)劃。對于人工智能相關技術基礎比較薄弱的初學者來說，從Python開始學起是比較現(xiàn)實的選擇，原因有以下幾點：

第一：Python的應用場景比較多。Python是目前比較流行的全場景開發(fā)語言之一，在Web開發(fā)、大數(shù)據開發(fā)、嵌入式開發(fā)和人工智能開發(fā)等領域均有廣泛的應用，所以學習Python會有較強的崗位適應能力，就業(yè)前景也比較廣闊。

第二：從Python向人工智能開發(fā)過渡相對容易。目前Python在機器學習、計算機視覺和自然語言處理等領域是比較常見的實現(xiàn)語言，所以掌握Python之后向人工智能方向發(fā)展也會相對容易一些。其實，可以先向大數(shù)據方向發(fā)展，然后再進入人工智能領域會更容易一些。

第三：Python簡單易學。雖然Python語言也可以寫出非常復雜的程序，但是Python語言自身的語法結構還是比較清晰易懂的，所以不少程序員也比較喜歡采用Python進行項目開發(fā)。學習Python完全可以邊用邊學，而且由于有大量的庫可以使用，所以Python的開發(fā)周期往往也相對比較短。

我從事互聯(lián)網行業(yè)多年，目前也在帶計算機專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據和人工智能領域，我會陸續(xù)寫一些關于互聯(lián)網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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