人工智能看似是這幾年才流行起來(lái)的一個(gè)新技術(shù)行業(yè)，但是人工智能不是一門新學(xué)科，它的學(xué)科發(fā)展已經(jīng)有了60多年的歷史了。如果想要入門人工智能行業(yè)，那么你需要學(xué)習(xí)的知識(shí)將會(huì)非常繁雜。

一、人工智能知識(shí)結(jié)構(gòu)分析

人工智能自1956年起就誕生了，從開始到現(xiàn)在，一直都處于發(fā)展之中，雖然中間有多次的起伏，但是知識(shí)的發(fā)展不但沒(méi)有中斷，反而發(fā)展出了多個(gè)方向的分支，經(jīng)過(guò)了六十多年的技術(shù)發(fā)展和積累，人工智能的知識(shí)體量還是足夠龐大的。

另外，人工智能也不是一門單一的學(xué)科。人工智能的目標(biāo)建立一套類人智慧的智能系統(tǒng)，從根本上替代人類完成工作任務(wù)，新的生產(chǎn)工具將會(huì)替換生產(chǎn)力角色，改變生產(chǎn)關(guān)系，極大的促進(jìn)社會(huì)發(fā)展。想要完成這一劃時(shí)代的壯舉，是需要集合人類有史以來(lái)所有的知識(shí)理論的。所以人工智能實(shí)際上是把人類幾千年來(lái)的智慧做了一個(gè)整合，然后結(jié)合現(xiàn)有的學(xué)科創(chuàng)造出一種新的研究模式，這種模式就是人工智能。

從人工智能的應(yīng)用方向來(lái)看，它包含了圖形學(xué)、信號(hào)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、自動(dòng)化等學(xué)科；如果從人工智能的理論方向來(lái)看，它又包含了計(jì)算機(jī)學(xué)、邏輯學(xué)、心理學(xué)、博弈論、信息論、三大數(shù)學(xué)、生物學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等學(xué)科。這么多的學(xué)科，如果沒(méi)有一個(gè)有效的學(xué)習(xí)方法和系統(tǒng)的學(xué)習(xí)路線，基本就是一頭扎入信息繭房而不能自拔，看似每天都在學(xué)習(xí)東西，實(shí)際上所學(xué)的知識(shí)之間是建立不起有效的連接的，隨著時(shí)間的推移，前期學(xué)習(xí)到的東西，到后期還很容易遺忘。到最后的結(jié)果大概率就是花費(fèi)了大量的時(shí)間和精力，感覺自己學(xué)了很多知識(shí)，但是卻做不出像樣的東西來(lái)。

二、人工智能編程基礎(chǔ)

那么我接下來(lái)將會(huì)為大家梳理一下，怎么學(xué)習(xí)才不會(huì)掉入所謂的“信息繭房”，怎么學(xué)習(xí)才會(huì)花最少的時(shí)間，最快速的進(jìn)入人工智能行業(yè)。

首先，需要學(xué)習(xí)理解人工智能的基本概念，包括人工智能的原理、人工智能的項(xiàng)目流程、人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景等。學(xué)習(xí)完這些基本的概念，算是做一個(gè)掃盲，不至于和別人聊天時(shí)還不清楚什么是人工智能。

其次是編程基礎(chǔ)，人工智能是需要程序來(lái)驅(qū)動(dòng)的，所以編程技術(shù)是不可或缺的。只是人工智能的編程和普通的軟件編程在思維上有一定的區(qū)別。普通編程主要是縱向的邏輯層次編程，側(cè)重于功能的實(shí)現(xiàn)，而人工智能編程不僅有縱向的邏輯層面的編程，還有橫向的矩陣并行運(yùn)算編程，不但要注重功能的實(shí)現(xiàn)，還要注意效率和功耗方面的問(wèn)題。

如果使用普通的程序思維去做如果人工智能程序，會(huì)出現(xiàn)很多問(wèn)題，比如做了一個(gè)人臉識(shí)別算法程序，功能實(shí)現(xiàn)了，但是程序運(yùn)行速度太慢，無(wú)法在小型移動(dòng)設(shè)備上使用，這就屬于效率問(wèn)題。如何使程序在較小的設(shè)備上也能夠流暢的運(yùn)行就是需要算法工程師額外考慮的問(wèn)題之一。功耗則是另一個(gè)比較重要的問(wèn)題，在落地應(yīng)用中，一般小型移動(dòng)設(shè)備占比較多，而小型設(shè)備有一個(gè)特點(diǎn)就是功耗較小，如果AI算法模型設(shè)計(jì)的過(guò)大，就會(huì)導(dǎo)致小型設(shè)備無(wú)法滿足AI算法的功耗要求，所以模型過(guò)大，不光有前面所說(shuō)的效率問(wèn)題，在功耗上也是一個(gè)棘手的問(wèn)題。如果模型過(guò)小很有可能無(wú)法實(shí)現(xiàn)AI算法的目的，可能無(wú)法準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)某些功能，很有可能會(huì)降低精準(zhǔn)度。怎么在效率功耗與精準(zhǔn)度之間選擇，是需要有一定的平衡藝術(shù)的。

三、人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

當(dāng)程序方面沒(méi)有問(wèn)題了，還需要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，數(shù)學(xué)是算法的基石，如果沒(méi)有良好的數(shù)學(xué)思維，那么至少在算法工程師這條路上可能不會(huì)有太大的成就，最多也就是替別人跑跑模型，調(diào)節(jié)一下參數(shù)。或者做一些人工智能行業(yè)里的其他工作，比如AI售前工程師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等崗位。AI算法工程師對(duì)數(shù)學(xué)的要求是理解數(shù)學(xué)公式中的邏輯原理，并且知道為什么要使用這個(gè)公式，而非推導(dǎo)計(jì)算出結(jié)果，這點(diǎn)要和學(xué)校時(shí)代的數(shù)學(xué)分清楚。一般AI算法工程師的數(shù)學(xué)知識(shí)需要學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)等三大數(shù)學(xué)外，還需要學(xué)習(xí)一些信息論、博弈論等知識(shí)。

四、人工智能核心技術(shù)

學(xué)完上述的人工智能基礎(chǔ)概念、編程基礎(chǔ)、數(shù)學(xué)知識(shí)后，就要真正的開始學(xué)習(xí)人工智能的核心知識(shí)了，從早期的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型開始，到現(xiàn)在基于仿生學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，要對(duì)常用的算法模型原理完全掌握，并且能夠根據(jù)實(shí)際任務(wù)需求設(shè)計(jì)出合理的算法模型，實(shí)現(xiàn)算法任務(wù)。比如學(xué)習(xí)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的KNN、Kmeans、決策分類/回歸樹、貝葉斯模型、嶺回歸等算法模型；以及主流的深度學(xué)習(xí)算法MLP、CNN、RNN、GAN、Transformer、Attention模型等。

五、人工智能商業(yè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目

當(dāng)學(xué)習(xí)完核心的人工智能知識(shí)后，最需要的就是實(shí)戰(zhàn)了。最好的方法就是商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，因?yàn)橹挥姓鎸?shí)的商業(yè)項(xiàng)目才是最能夠檢驗(yàn)出學(xué)習(xí)的成果的，學(xué)習(xí)的扎實(shí)不扎實(shí)，對(duì)技術(shù)的應(yīng)用是否熟練掌握，都能夠檢驗(yàn)出來(lái)。實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目有以下三個(gè)好處：第一是對(duì)前面所有知識(shí)的融會(huì)貫通，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目所涉及到的知識(shí)點(diǎn)較多，如果能夠快速的完成項(xiàng)目，說(shuō)明前面的學(xué)習(xí)是沒(méi)有問(wèn)題的；第二點(diǎn)就是檢驗(yàn)自己的不足之處，看看自己在項(xiàng)目過(guò)程中遇到了哪些問(wèn)題，卡在了什么地方，這些都是后面需要復(fù)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)；第三點(diǎn)就是積累項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，為以后找工作做準(zhǔn)備，有了相關(guān)領(lǐng)域的商業(yè)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，自然就很容易找到滿意的工作。

但是商業(yè)項(xiàng)目不是想做就能夠做的，商業(yè)項(xiàng)目也不是一個(gè)人能夠完成的，是需要一個(gè)團(tuán)隊(duì)完成的，只有團(tuán)隊(duì)成員各司其職，才能高效的完成項(xiàng)目。深度人工智能學(xué)院是成都深度智谷科技有限公司旗下的教育品牌，是一家專注于人工智能教育的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，學(xué)院機(jī)構(gòu)齊全，包括了教研、教學(xué)、教務(wù)、咨詢、就業(yè)等部門，師資力量雄厚，有來(lái)自大廠一線的工程師坐鎮(zhèn)，有名牌大學(xué)博士指導(dǎo)，有多年AI教育經(jīng)驗(yàn)的老師授課，學(xué)院課程體系完整，從基礎(chǔ)到進(jìn)階、從理論到實(shí)戰(zhàn)、從學(xué)習(xí)到畢業(yè)指導(dǎo)，直接和用人企業(yè)對(duì)接，保證就業(yè)率。

六、人工智能完整課程大綱

下面奉上完整的學(xué)習(xí)路線大綱，更詳細(xì)的課程內(nèi)容目錄可以關(guān)注我們的公眾號(hào)索取，或者到官網(wǎng)添加我們的咨詢老師了解詳情。

以上是AI算法工程師的課程大綱，后面還會(huì)陸續(xù)更新內(nèi)容，下一篇文章我們將更新進(jìn)入人工智能行業(yè)需要什么條件。