一、程序员需要学习什么？
需要学习相关的理论知识，练习相关的程序代码，懂得代码的逻辑思维和原理。
二、普通程序员如何正确学习人工智能方向的知识？
本人程序员出身，现在是AI产品经理，做过知识图谱、智能语音、智能客服产品，现在正在积极拥抱大模型。下面，我来从行业发展和职业发展方面来谈一下题主的问题。
首先，下一个浪潮，恐怕不是“AI+”，而是“AI踢摊子”、“AI重塑”。
大模型，一场涉及到各个领域的范式革命
题主所说的“AI+”的浪潮，实际上早来过一遍了。
2006年，Hinton在science上发表文章，正式提出深度学习一词；2012 年 CNN 获得 ImageNet 第一，成为了新一轮人工智能革命的里程碑事件。
至此，“智慧教育”、“智慧城市”、“智慧工地”、“智慧医疗”。。。。一大批“AI＋场景应用”的专属模型遍地开花，反正你能想到的产业，前面加上智慧二字，都是浪潮中的一个浪花。
但是，采用解决单一问题的深度学习方法生产出的小模型，成本高，泛化性差，这就让整体研发存在开发门槛高、周期长、效率低等多方面问题。这也是AI产业一度疲软的原因之一。
2022 年 11月，ChatGPT正式发布，智能效果令人惊艳。至此，生成式大模型如雨后春笋般袭来，又一波人工智能发展热潮被掀开。
生成式大模型，以其良好的通用性、泛化性，显著降低了人工智能应用门槛。
无论是大厂的Maas服务，还是开源项目，围绕大模型的开发流程开始变得更加标准化、简单化。开发门槛的降低，将大幅加速人工智能大规模工程化、产业化的进程。
这意味着，大模型时代迎来的，不光是像智能客服、智能语音、智能家居、智能助手，所有被吐槽笨的AI，都要重新做一遍的问题：AI将在各行各业加速渗透，形成一个无行业，不AI的态势。
大模型是一场涉及到各个领域的范式革命，从开发流程到业务逻辑、交互方式、乃至商业模式都会受到影响。
算法工程师、开发工程师、产品经理、交互工程师。。。岗位的工作内容，甚至岗位本身的定义，都将面临变化和未知。
“AI+各行各业”的预测，格局小了。“AI踢摊子”、“AI重塑”还差不多。
程序员的危与机
程序员也瑟瑟发抖，慌得一批。
前端已死，DevOps已死，NLP已死，算法已死。。。一时之间，业内文章标题中满是这样的哀嚎，好像跳楼都找不到好的楼层。
对于程序员来讲，只精通技术，将会是件非常危险的事情。基于大模型的高精度代码生成能力，正在以惊人的速度进行迭代。
好消息是，AI领域的开发门槛的降低，让普通程序员有了拥抱AI的机会。
题主有提前向人工智能(AI)靠拢的意识，还是非常值得称赞的。
怎样学习人工智能方向的知识？
如果你的日常工作和AI无关，那么，只学习大模型知识就够了。
我们来看一下，围绕大模型的产业机会：
以及人才需求版图：
其中红框里的，就是普通程序员向AI领域进发的机会。
Prompt工程：基于提示词对大模型的使用，会问问题就行。基于大模型的应用：以大模型为内核做业务层产品。AI主播、AINPC、AI社区、AI小助手。。。此类应用会野蛮生长，跑出各种各样令人惊喜的形式，跑出来一个生态。私有知识库：大模型外挂向量数据库/知识图谱AI Agent：大模型和RPA密切结合微调大模型：基于基座大模型的Fine Tuning训练大模型：高端赛道的角逐
如果你没有下定决心转岗算法，可以不必着急钻研深度学习、传统机器学习的知识，但是你要试着了解和使用大模型。
首先，你要会用大模型辅助编程。
实际上，能够提供辅助编程的，不只prompt这一种方式，在不同场景下要用不同的方法来编写程序：
当一部分程序员还对AIGC低代码、AI辅助编程嗤之以鼻的时候，另一部分会用辅助编程的一批人，正在暗戳戳变身成为金刚狼。即使挠不死人，有更多时间摸摸鱼也是暴爽的。
弱小和无知不是最大的障碍，傲慢才是。
AI的迭代速度会不断爆锤人的认知，人机共生，将会是新的常态。
其次，你要了解主流的大模型
作为开发人员，了解和会用主流大模型，将是性价比最高的AI方向技能。
关于大模型方面的知识，可以去了解下知乎知学堂联合「AGI课堂」推出的【程序员的AI大模型进阶之旅】公开课，两天时间，听圈内大佬畅聊大模型的方方面面，从不同维度进行全面的解读。
这次AI技术，和以往的技术变革有何根本不同?Al编程为何能全面颠覆编程模式？如何利用LangChain让你的LLM更强大?如何让自己成为变化的受益者?程序员如何借助大模型技术提高收入？
相信听过课程之后，你会有更深入的见解。
再次，你要刻意训练自己，从“全栈”的角度看问题
程序员常自我调侃，工作中coding的时间其实只占一半，另一半的时间总是在吵架，在撕需求。
实际上，能把需求撕清楚、撕明白，是非常重要的能力。这个过程，就是对问题进行业务建模的过程。而对大模型来说，这部分的工作倒是它难以胜任的。
在大模型时代，一切将以AI大模型为基础进行驱动，人们更多的关注点将放在商业模式与业务设计的工作上。
所以对程序员说，应当视线从大前端技术，后端技术上刻意地抬升，转移到从业务到产品到技术的全栈视角上来。
最后，你要密切关注业界动态和风向
全球AI大模型发展现状非常活跃和快速，生成式AI、大模型的技术突破与落地速度超出想象。
前阵子，人们还在被“百模大战”震撼得心旌摇曳；接着是垂直大模型纷至沓来；8月14日，小米正式宣布手机端侧大模型初步跑通，战火又开始向端侧蔓延。
即使不提星辰大海，对于普通的打工人来说，这些，至少意味着全新的机会和岗位。
诚然，在很长的一段未来，AI取代程序员几乎是0可能，但毋庸置疑的是，拥抱它，会有糖吃。
三、人工智能是程序员吗？
学习Python就等于学习人工智能吗?当然不!千万不要混淆它们的概念!Python工程师并不等同于人工智能工程师。
Python工程师与人工智能工程师最根本的区别是什么?
Python和JAVA、C语言一样,是一种编程语言,所以从事Python开发的人员也只能算是程序员。而人工智能工程师是从事算法研究的,所以被称作算法工程师。一个是程序员,一个是算法工程师。这两者有本质的区别。
四、人工智能学习步骤？
学习AI人工智能的入门方法可以包括以下步骤：
1. 确定学习目标：了解AI的基本概念和应用领域，确定自己想要学习的具体方向，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。
2. 学习基础知识：学习数学、统计学、计算机科学等基础知识，如线性代数、概率论、算法等。
3. 学习编程语言：学习编程语言，如Python、Java等，掌握基本的编程技能。
4. 学习AI算法：学习AI算法，如决策树、神经网络、卷积神经网络等，掌握各种算法的原理和应用。
5. 实践项目：参与实践项目，如Kaggle竞赛、自然语言处理任务等，将所学知识应用到实际项目中。
6. 持续学习：AI技术发展迅速，需要不断学习新知识和技能，跟上最新的技术发展趋势。
以上是学习AI人工智能的一些基本步骤，可以根据自己的兴趣和需求进行学习规划和实践。
五、人工智能也是程序员吗？
人工智能不是程序员。
人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。它是智能机器，所以不是程序员。
六、人工智能程序员是什么？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
程序员（英文Programmer）是从事程序开发、程序维护的专业人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员，但两者的界限并不是非常清楚，特别是在中国。从经济学的层面上来看，软件人才也是劳动力商品中的一种，是由价值规律决定的，有需求才会有市场，才会有人愿意为他们支付更高的工资。
七、人工智能学习含义？
人工智能学习是指通过算法和模型等手段，使计算机系统能够模拟人类智能，进行自动化的学习、推理、理解、创造等活动。
通过学习，人工智能系统能够根据新的数据和情境不断改进自身的行为和性能，实现自我优化和成长。
八、怎样学习人工智能？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
学习AI的大致步骤：
（1）了解人工智能的一些背景知识；
（2）补充数学或编程知识；
（3）熟悉机器学习工具库；
（4）系统的学习AI知识；
（5）动手去做一些AI应用；
九、程序员学习速度有多快？
发现一个不会的问题，程序员一般一个小时以内可以学会，并运用，就是这么快。这也是没有办法。
许多的程序员都有时常充电的好习惯，因为这是一个时刻需要学习的职业，现代社会，互联网更新换代的速度太快，程序员要是不学习，就意味着落后，而落后就意味着被社会淘汰，这是程序员最不愿意看到的情形。
十、学习程序员要什么基础？
学习程序员需要具备扎实的数学根本常识，熟悉常用的英语词汇，具备扎实的计算机文化知识。除了这些知识方面的基础，学程序员还需要有一颗源于创新的心，有足够的耐力和毅力，有充沛的精神力。