先来说说人工智能前景，随着“云计算”“大数据”“物联网”技术和应用领域的逐步展开和实践，相关的技术尤其是人工智能更是风口浪尖上。随着人工智能热潮的号角吹响，互联网行业及创业者们也在这个战斗当中追逐着，前有巨头BAT后有新人创业者们，同时国家在这个比较有前景的技术上边有了政策的支持，从热潮又抬升到了国家层面，这个人工智能的发展简直是势如破竹啊，不过要进入人工智能领域，不论是开发还运维都需要熟悉的基础就是python，这个是招聘人工智能相关算法工程师及技术的必要条件。

   有很多人都在说未来的公司：要么是属于人工智能的公司要么就是属于不赚钱的公司，你说我们该怎么去抓住这个学习机会市场机会。其实已经有很多人已经察觉了这个机会和市场前景，悄悄的在向这个时代靠拢，技术人员也在学习机器人学习、python、自然语言处理、人工智能相关技术。

  为什么python更适合人工智呢？其实有以下说法，首先是因为脚本语言简单容易，虽然python虽然慢，但是他是调用ai接口的，真正计算在底层，用python只是写逻辑，既是第一步怎么算，第二部怎么算，然后整体效果就出来了。人工智能核核心算法是c/c++,因为计算是密集型，需要精细化的分工与优化，还需要gpu、和专门的硬件调试接口，这些东西只有c语言能做到，所以归根结底是人工智能的核心处理语言。

使用python是因为python的胶水语言特性，要开发一个语言去对接c/c++语言的这种跨语言的接口，在所有脚本语言中，只有python是最合适的，比其他语言门槛低不少，尤其是使用cython的时候。其他语言的ffi许多只能导入c的函数入口点，复杂数据的结构大多只能手工用byte数组拼起来，如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C API是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数（当然，也有一定的条件限制）。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。

 还有一个说法就是人工智能三大要素：云计算、算法、大数据，尤其是人工智能需要大数据的饵料，这种大数据的来源一是来源于企业产品积攒，另外一方面是搭建庞大的爬虫系对互联网公开的数据信息进行爬取标注使用，不论是聊天语料还是行业话术都能在相对于的平台找到可用的数据。