学习完Python之后如果从事人工智能开发，能够开发到什么程度

首先，随着当前诸多人工智能平台陆续落地，掌握Python能够基于这些人工智能平台来完成很多行业领域的智能化创新，所以当前不仅IT从业者比较注重掌握Python，传统行业的从业者掌握Python也有越来越重要的意义。

掌握Python语言确实能够完成很多人工智能技术的开发和应用，但是如何仅仅掌握Python语言还是不够的，如果想从事行业领域的创新，还需要系统学习一下人工智能平台的相关技术，当前不同的人工智能平台往往会提供不同的解决方案，开发方式也不仅相同，这都需要一个系统的学习过程。如果要从事人工智能领域的一些研发级任务，需要学习和掌握的内容就更多了，除了计算机相关技术之外，还需要学习数学、控制学等内容。

从当前人工智能的技术体系结构来看，目前落地应用比较多的包括计算机视觉和自然语言处理这两个技术体系，而且当前很多人工智能平台也都是基于这两个技术体系打造的。所以，要想在掌握Python语言之后，从事人工智能领域的相关开发（业务），可以重点考虑从计算机视觉或者是自然语言处理入手，这也会在一定程度上降低技术门槛。

实际上，基于人工智能平台的人工智能开发，本身并没有太大的难度，程序员只需要调用已经封装好的功能模块就可以了。人工智能技术要想全面落地应用，一定要降低技术门槛，长长远发展来看，未来普通职场人也可以根据需要来开发人工智能应用，当然前提是要掌握一门编程语言，比如Python。

基于人工智能平台进行的人工智能开发，在功能性上会有三个方面的制约，其一是人工智能平台自身的制约，其二是场景的制约，其三是开发人员本身的制约。

人工智能平台对于人工智能技术的功能性有最为根本上的制约，简单的说，开发人员不可能突破人工智能平台本身的功能边界，从这个角度来看，人工智能平台就定义了普通人工智能开发技术的边界。当然，随着人工智能平台自身的技术迭代不断推进，人工智能平台自身的功能边界也会不断拓展。

当前的人工智能技术还处在发展的初期，所以很多人工智能技术的应用依然对场景有非常大的依赖，这也是制约当前人工智能技术落地的重要因素之一。从大的发展趋势来看，在5G时代，人工智能技术的落地应用场景会逐渐增加，借助于物联网技术体系，人工智能技术将全面走进产业领域，这也是一个必然的发展趋势。

最后，开发团队或者是程序员自身的技术能力，也是一个制约人工智能技术功能性的重要因素，开发人员能否充分发挥出人工智能平台的功能，这也是一个不小的挑战。从当前人工智能平台的设计规则来看，也并不是所有的技术都没有突破口，如果开发人员具有较强的开发能力，很多平台也是支撑功能扩展的，这也为研发人员提供了更大的空间。