这是不少同学都比较关心的问题，我结合课题项目组的情况来回答一下。

从2017年开始我就跟一些国内外的互联网大厂开展合作，这其中有不少合作都与人工智能技术相关，包括深度学习领域的产品研发、计算机视觉方向的行业场景应用等等，虽然课题组与企业的项目团队在设置上会有所区别，但是整体的任务目标还是比较接近的。

首先，人工智能领域的很多任务都会围绕模型训练来展开，这就要求参与的同学对于算法模型有比较深入的了解，能够开展常规的优化和泛化等操作，这对于产品的落地应用会有比较直接的影响。

人工智能领域的创新和应用需要一个团队的配合，这其中除了要专注于模型之外，还需要有相当一部分同学来专注于数据流和业务流。专注于数据流的同学要掌握数据采集、整理、预处理相关操作，而专注于业务流的同学则要完成模型的落地实现，要针对于业务场景来完成模型的设定，这部分操作需要进行大量的编程。

由于课题组的同学大部分都比较关注算法设计，知识结构也相对比较集中，所以业务流的同学往往都是合作团队来提供的，这部分同学都有比较丰富的前后端开发经验，对于业务的深刻理解是这部分同学的核心能力。

随着人工智能平台的落地应用，进入人工智能领域的门槛必然会逐渐降低，在云计算平台的支撑下，很多从事传统前端开发的技术人员同样可以完成人工智能产品的落地应用，此时需要关注的重点就是如何与人工智能平台进行交互。

对于刚开始接触人工智能并希望以后在人工智能领域从事技术研发的同学来说，还是应该奠定一个扎实的数学基础，从经典的机器学习开始入手，然后再选择一个主攻方向进行深入。

人工智能领域相关的技术学习对于场景的要求是比较高的，应该积极开辟学习和实践渠道，这对于后续的学习和就业，都会产生比较直接的影响。

目前我联合多名国内外知名大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在持续开展人工智能相关的科研项目实践活动，感兴趣的同学可以联系我申请参与。

最后，如果有人工智能领域相关的问题，欢迎与我交流。