AI人工智能算法工程师体系课（31周）

 如何学好人工智能？学习人工智能需要哪些基础？人工智能薪资待遇如何？这些应该是当下很多程序员朋友最关心的问题，今天就让我们来一起探讨学习一下。 个人建议，要学好人工智能，可以按照以下步骤来进行： 第一步——数学基础知识：学习线性代数、概率统计、微积分等数学概念，这些都是人工智能领域的核心内容。 第二步——编程语言：熟练掌握至少一种编程语言，如Python，它是目前最流行的编程语言之一，拥有丰富的开源库和框架，如TensorFlow。 第三步——机器学习算法：学习常见的机器学习算法，如支持向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器等，并理解它们的工作原理和应用场景 第四步——实践项目：通过编写代码来实现学习到的算法，比如手写数字识别、图像分类、自然语言处理等。实践是最好的学习方式，可以帮助你提升编程能力和解决实际问题的能力。 第五步——持续学习：人工智能是一个不断发展和变化的领域，因此你需要不断地学习、实践和探索，以适应行业的变化。 总的来说，学好人工智能需要综合运用数学、编程语言、机器学习算法、实践项目、论文阅读、在线课程等多个方面的知识和技能。 如何解决入门人工智能的问题： 1. 学习内容上——深入浅出，从宏观感受AI的前世今生 既然学习路径复杂，也容易形成错误的引导，那么我们不如按照学校的思路来，从宏观整体的维度出发，再细化到不同的方向和领域。在入门人工智能的时候，很好的一门课就是“人工智能导论”，帮助了解人工智能的发展历史、应用领域和前沿方向，并且将 AI 与传统的 IT 教育区分开。另一方面，可以通过简单的入门知识科普、术语介绍等辅助自己形成认知，比如 AI 的核心概念：神经网络、机器学习、深度学习、联邦学习等内容。当然单纯的讲解也会有些单调，人工智能已经不是一门理论内容了，还需要辅助大量的应用案例，比如图像识别、AI 绘画、AI 写诗等项目。 2. 学习方式上——Mo-Tutor，教学一体，lives式讲解 在接触人工智能的初期，除了概念上的理解之外，也需要 Get your hands dirty ，指尖感受 AI 的温度。怎么样打破从"hello world！"开始的枯燥无味的练习过程呢。AI 的教学也不应该是从编程语言的掌握开始，更需要感受像神经网络、模型和数据等关键要素带来的不同。而这些内容又不能够从零开始搭建，那样面向新手不具备可行性。如果像小时候填鸭式一样，通过填写关键内容，调整AI算法模型的表现，那样可以直观了解到 AI 的原理与不同。