※ 引述《noodle3574 (拉面)》之铭言：
: 帮朋友发文代问
: ————————————————————
: 大家好，小弟最近下定决心要转行，对AI的部分有点兴趣
: 大概了解之后发现AI是用Python写的，但做程式相关的朋友说转行的话不太建议用Python
: 当起手
: 因为是新东西，目前就业机会相较其他语言比较少建议从别的学起，也建议我上来问问各
: 位前辈
: 想问有做AI相关工作还有使用Python的前辈们，学Python的出路相对其他语言真的比较少
: 吗?或是有其他更推荐做为入门的语言?
: 在网络上搜寻相关课程发现资策会和巨匠电脑有在卖Python的课程，看了一下有点想报名
: ，毕竟有老师教
: 好奇他们的课程在职场上是真的实用且有帮助的吗?还是有其他更推荐的教材或教学方面
: 的资源可以使用呢?
: 最后想走AI方面的话前面可以做什么类型的工作来累积经验跟技术呢
: 我知道程式语言的水很深，所以想问问有经验的前辈们的看法和建议。谢谢大家
: ————————————————————-
: 更
: 其实我就是帮发问的人的朋友啦
: 我本身是后端的 我没写过python
: 也没涉略过AI的技术
: 不能给他什么意见 所以让他来这里问问
: 我只知道半路出家写python 比较没什么工作机会而已
: 我的认知是python 相较于其他语言比较‘新’
: 所以不如学一个随便都好找工作的语言
: 我就是那个半桶水的朋友啦 ㄏ
: 以上 替我朋友感谢大家的回复
我认为要先厘清楚一点，要做AI的模型并非只能透过Python，
大家都用Python原因在于AI套件都已经由国外的大神做好了，
甚至有些套件都事先训练好资料，提供weight档案，可以直接使用应用在某些专案，
若只是要用这些AI套件，使用Python非常方便
Python的优点：
1.AI套件很多，国外很多人使用此程式语言，所以套件资源很丰富
2.其他套件可以做许多工程面的事情，例如爬虫、建API、接API资料等等
3.for循环或IF的格式等等，格式很简略，coding过程很舒爽，方便读code也方便修改
需要具备的初步知识：
1.程式面：
了解资料基本整理用法，例如merge，Append等等，
具备资料整理经验才能够因应各种专案的资料需求，
这是基本功，程式不够强，后面走不下去，
2.数学理论面：
若只是要用套件，没有要土炮一个AI模型，配合网络上找的到的范例，
我认为可以从likelihood function的章节开始看，
然后熟读线性回归Linear Regression的理论，
线性回归建构预测模型的运作流程与理论想法，
也要清楚认识使用gradient descent的机器学习模型的运作流程与理论想法，
比较两者差异是什么
上述这些只是让你理解为何机器学习或其他学习为何可以work的理论基础，
若连基本运作流程都不想知道，那就只要知道AI模型大概分成两种目的的模型，
分类目的以及预测某个值的目的，数学理论就可以先略过
若上述两点方面都有初步认识后，就是一个路上人人碰的到的Python套件拼装师
没套件就做不了专案
但是相反的，简单常见的专案需求用套件就能够搞定了