大数据工程师人工智能培训

How：出于兴趣而非需求，自学人工智能的方法论人们可以对自己从哪儿来、到哪儿去感兴趣，去了解柏拉图、维特根斯坦和齐泽克，了解朴素唯物与机械主义，但并不需要成为哲学家。如果你并非为了成为研究者，只是出于兴趣学习人工智能，完全不必被铺天盖地的代码困住手脚，只需遵循以下原则：1、明确内涵和现实每个人都知道人工智能的目标是「实现与人类相似的智能」，当下的我们处在哪个阶段？已经取得了哪些成果？人工智能早已进入我们的生活，搜索引擎的排序、美颜相机的美化效果、今日头条等信息流推荐类内容产品，全部都是当下的人工智能应用。虽然与思考和智能相去甚远、被称作「弱人工智能」，它依然能比人类更高效的完成特定任务。除了这些互联网领域的应用，人脸识别验票闸机、医院的叫号系统这类行业应用，甚至港口管理、油田预测、新药研发，通通都有弱人工智能的身影。如果提起人工智能，出现在你脑中的是 Samantha、Wall-E 或是终结者这些机器人形象，恐怕需要更近一步了解现实。这些应用如何实现？为什么能实现？没有任何学科建立在空谈的基础上，人工智能也不例外。接下来，我们需要——2、理解「黑话」机器学习、深度学习、监督学习、计算机视觉、神经网络、RNN……它们是什么？和人工智能有什么关系？如果你听说过或是了解以上名词的含义，恭喜你，你已经踏入了人工智能的大门。这些名词就像是历史教科书上的事件名，或是数学中的定理，了解它们的内涵、探寻它们之间的关系，能帮助你找到这门学科的层次和边界。比如：「机器学习」、「深度学习」、「监督学习」是人工智能得以实现的方式，其中「深度学习」属于「机器学习」的分支，是以超过 8 层的「神经网络」为标志的模型训练方法；「监督学习」则是从输入数据是否带有标签的角度对「机器学习」进行划分，除此之外还有「无监督学习」和「半监督学习」；RNN 则是「神经网络」的分支，即「循环神经网络」……那，模型、数据、标签又是什么？顺着这些「黑话」和它们关联的「黑话」，你会渐渐理解人工智能的能做什么、不能做什么，为什么会出现某些现象（如 AlphaGo），以及接下来会发生什么。还有很重要的一点——3、抛弃想象想象宇宙中的其他文明，想象一个由机器控制的社会，想象一个为爱落泪的机器人。想象给了我们无限可能，是人类最宝贵的能力之一，不过我们的世界依然建立在「真实」之上。把「想象」留给艺术，把「真实」留给科学。What：我们该怎么做？有了方法论，接下来当然是……获取优质的信息。1、课程类经典的系统课程有很多，例如 Andrew Ng 的斯坦福机器学习课程等等，答案里也有很多推荐质量相当高，在此不多做赘述。除了学院派系统课程，很多媒体或内容平台上也有工业界人工智能专家的「公开课」。这些「公开课」更类似于讲座，有时是对现状的思考、总结，有时会针对人工智能的某一现实痛点展开。如果上一节的「黑话」过关，可以相当轻松的学到不少书本上没有的知识，以及他人的思考沉淀（这部分相当宝贵），很适合对某一领域感兴趣的人研读。2、机构、学术会议及论文人工智能领域是高度依赖学术界，并保留有非常强学术传统的领域。如面向 CV 领域的视觉与学习青年学者研讨会（Valse），面向NLP领域的中文人工智能学会等，这些学会机构除了定期举办公开讲座，同时会会不定期的发布相关内容。以及这些学会机构往往也会举办暑期学校等培训课程，质量较高，对细分领域感兴趣不妨了解课程构成后报名学习。论文也是一个不错的学习途径，知网可以搜索论文购买阅读。以及人工智能领域是一个高度信息流通的学科，如果英文过关，不妨前往 阅读英文论文。3、媒体及社交媒体除了学术熏陶，新鲜新闻资讯可以帮助我们了解当下、提供启发。目前中文领域有不少细分媒体专注人工智能领域，一些科技媒体的人工智能子版块质量也相当不错。以及不少研究者在微博、微信等社交媒体上也相当活跃，同时知乎也有不少人工智能大 V 正在活跃，可以根据自己感兴趣的方向进行关注。4、书籍「西瓜书」《机器学习》，李航老师的《统计学习方法》，「三驾马车」巨著《深度学习》，都是相当经典的入门书。太难了看不懂？《图解深度学习》、《科学的极致｜漫谈人工智能》、《Python神经网络编程》这些向科普方向倾斜的书籍也不错哦。Why：真正的知识都是免费的说了这么多、推荐了这么多，点赞、收藏对于一个人的自学旅程来说，连开始都算不上。重要的是去看、去思考、去实践，远比做出一个「我想要」的姿态重要得多。寻求知识的道路异常艰辛，在此引用汪丁丁教授的一段话作为结尾：「一流的知识只能免费，这是因为它只吸引少数能够理解它的人。这些人是最可宝贵的……他们投入的理解力和伴随着理解一流知识的艰辛，价值远远超过任何付费知识的市场价格。」愿我们都有与一流知识相配的美德。

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