如果当前要想编写人工智能软件，通常有两种路线，一种路线是自己完成人工智能算法的设计和实现，同时完成最终的软件编写（场景落地）过程。以开发机器学习的落地应用软件为例，开发者可以自己完成数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证等一系列步骤，然后最终完成算法应用。这种开发路线对于开发人员的要求相对比较高，而且开发周期也相对比较长，好处是可以根据应用场景进行更加灵活地调整。

　　另一条开发路线是基于已有的人工智能平台来完成人工智能软件开发，采用这种方式对于开发人员的要求相对低一些，开发人员只需要根据场景的要求把相应的功能集成到软件中就可以了，这种开发方式也会有相对比较短的开发周期。在生产环境下，采用基于人工智能平台进行软件开发是比较现实的选择，也会快速推动人工智能技术的落地应用。

　　对于基础比较薄弱的初学者来说，要想快速掌握人工智能软件的编写，可以先从学习人工智能平台开始。当前大型科技公司纷纷开放了自己的人工智能平台，这些人工智能平台大多基于计算机视觉和自然语言处理技术打造的，相关技术也有大量的落地应用案例可以参考。

　　学习基于人工智能平台的开发，可以按照三个阶段来组织学习计划，首先要学习编程语言，目前从Python语言开始学起是不错的选择；其次是学习人工智能平台的体系结构和功能（API）；最后是进行场景实践练习。

　　我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

　　如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！