百度百科型选手/PPT选手：常见于各类创新竞赛、课程答辩，张口闭口一定是「人工智能」「神经网络」，上来一定要气压群雄，尽管对各类AI问题的进展没有任何了解，但是在他们这里，各种算法一定是封装好了，准确率100%，拿来就可以用(plug-and-play)的。什么文本情感分析做舆情监控啊，人脸识别智能面试啊，不在话下，章口就来。

博客型选手：大概率尝试过Andrew Ng的网课，但大概率没看下去，手里一定有一本Python深度学习，对原理不求甚解，数学公式大概都不想看，论文不想读，辗转各个博客网站希望找到一个好一点的解读；跑了一通实例代码，很有成就感，可能会在某个博客网站发布一篇博客，标题诸如《自然语言处理入门-XXX》，成功为网络贡献一篇与其他博客雷同率90%的文章，虽然文章名字像是一个系列，但是相信我，他大概率不会再发布同系列的文章了。

Github选手：常常和PPT选手合作，拿到需求，「人脸识别是吧？」，Github一搜，好多仓库，全克隆了再说；挑挑拣拣，调试了半天，依赖装完代码跑通了(没有error)，任务完成，功德无量，接下来的任务交给其他队友！

AI+型选手(教师)：传统方向出身，没有学过ML/DL，在AI兴起以后，把DL当万精油用，深度学习预测地震啊，深度学习验证软件啊...管它什么数据驱动不驱动，经费拿到手就行了。这类老师对AI的认知可能和PPT选手差不多，比学生多的本领就是写本子、打招呼了。带一个PPT选手加一个Github选手，基本上可以在各类创新竞赛/项目中拿到还不错的成绩。

名词流选手：行走的AI术语词典，讨论问题时就喜欢堆砌名词，但从不解释，故弄玄虚，让外行有一种「不明觉厉」的感觉，其实一些言论根本经不起推敲。

潮流型选手：走在AI潮流前列，除了最新的算法，其他的都是垃圾，「不加attention？你这算法不行！」，「2019年了，还用概率图模型？！」这类人对算法应用场景一无所知，对新算法的狂热程度堪比娱乐圈流量小生的疯狂粉丝们。

何去何从型选手：多半是半路出家，转行想做AI的，但是奈何基础弱，一心只想挣大钱，所以会很迷茫，于是到知乎抛下一个问题：「非cs科班可以学xxx吗？」「本人xx，应不应该xxx？」。奈何这类问题没有什么深度，基本得不到什么可以参考的回答。这类人问题不在没有基础，而在没有主见。