随着近几年人工智能行业的崛起，数据挖掘、大数据等领域逐渐成为高薪行业的代名词。我们正处于人工智能的早期、原始阶段。顶级研究人员今天所取得的成就，对于未来几十年后的人工智能工程师来说，将是小儿科。人工智能将蔓延到更多的领域，对具有相关技术技能的人的需求将越来越大。越来越多的人开始将目光投向大数据处理。
现在市面上的各种教材课程鱼龙混杂，其中有很多机构单纯为了获利，将“半年转行年薪百万”这一标准吹捧的天花乱坠，其层次不齐的师资力量和课程内容毫无保证，学员的简历及背景造假，培训效果也被夸大，几个月的时间只教一些基础的python冒充人工智能，就让学员去面试。甚至有的机构会提供已经做好的项目给学员帮助他们通过面试，这样的例子网上比比皆是。就算侥幸通过了面试，走上日后的工作岗位遇到实际操作时，就会漏洞百出。
现在零基础非科班转行AI已经没有那么容易了，只靠几个月的培训，学到的东西很可能只是皮毛。不过这个问题还是需要因人而异，如果是初高中学历，可能会很困难，但如果是本硕，甚至是博士，对于人工智能、IT行业有一定了解，只是非科班的话，还是比较容易的。其次，这里的培训也需要重新定义。上网课，报培训班，找业内人士辅导，参加大厂的精英计划都可以算是培训。而在这个突然兴起的人工智能热下，衍生出的一个个教育机构及其一系列课程，专门针对的就是入职培训。通过这样的培训，能不能找到合适的工作，需要打一个问号。
总的来说，现在人工智能的发展仍处于初始阶段。虽然有一定潜力，但它实施的高成本、将人工智能技术与现有遗留系统整合的复杂性，以及缺乏有人工智能经验的专业人员所限制。从学习者的角度来看，如果你是一个初学者，个人觉得，明智的做法是不要自己去学习。对于定向，比较推荐的方法是观看网络研讨会和阅读博客，或者参与一些网课，帮助你了解基础知识。其实人工智能行业包括近几年很火的深度学习，入门都不是很难的事情，只要找对方法和教材，完全可以靠自学就能在很短的时间内打下一定的基础。下面就我个人的学习经验，为大家推荐一套我亲身体验过的课程，这门课是促使我对机器学习和所有与AI、统计有关的东西产生强烈兴趣的终极课程。
贪心科技AI课程
这套课程的核心内容均围绕机器学习,并通过案例的实战来加深对技术的理解。其课程的内容旨在介绍AI及相关基础理论，让人们对深度学习及各系统有产生一定的认知，便于日后的求职。我个人使用后最直观的感受就是这些课件里面的案例研究准备得非常好，它们对于课后我们如何处理任何机器学习任务有指导性的作用。而课下的练习，以测试学生为目的，涵盖了目前为止可能已经涵盖的概念知识。它混合了计算机科学、控制论、哲学、经济学、生物学和混沌理论或模糊逻辑。
整套课程将所有内容根据难易程度分为基础和进阶两个阶段。虽然需要付费使用，其退费率远低于业内其他教材，也能间接说明它的质量高、内容精。这套课程吸引我的其中一点就是它涵盖的知识面广。不仅涉及了AI领域内的深度学习、NLP，机器学习，还有很多更细的分支。其中机器学习中的基本算法如分类算法、集成算法、聚类算法、降维算法等，在这套课程内也有大篇幅重点讲解。
我上的第一节课介绍的是人工智能与机器学习，我很喜欢它将人工智能分为两个具体领域。(i)ANI（人工狭义智能--机器执行特定的任务，如自动驾驶、下棋、智能扬声器等）和(ii)AGI（人工窄义智能--机器执行特定的任务）。)和(ii)AGI（人工通用智能--机器可以做任何人类可以做的事情）。这一节课还拓展了很多机器学习的知识，比如尽管目前，人工智能在许多问题上是非常实用的，而AGI可能需要很长的时间才能成为现实。课程中的项目评估是自动的，通过每节课后的多项选择测验和编程作业来完成。
全面的课程内容，拓展的不仅仅是理论知识
对于任何想学习核心概念并在真实世界场景中使用它们解决问题的人来说，这是最好的课程。这套机器学习工作流程是开展一个个机器学习项目。尽管单个项目可能有所不同，但大多数工作流程都有几个共同的任务：问题评估、数据探索、数据预处理、模型训练/测试/部署等。通过这样的学习，逐渐就能发现这些核心步骤的有用的视觉化。
机器学习是通往当今数据分析领域最激动人心的职业的第一张门票。随着数据源和处理这些数据的计算能力的激增，直接进入数据是快速获得洞察力和进行预测的最直接的方法之一。它将计算机科学和统计学结合起来，利用这种预测能力。对于所有有抱负的数据分析师和数据科学家，或者任何想要将所有原始数据转化为精炼的趋势和预测的人来说，这是一项必备的技能。2贪心科技AI这门课将教你通过机器学习镜头调查数据的端到端过程及如何提取和识别最能代表你的数据的有用特征，一些最重要的机器学习算法，和如何评估你的机器学习算法的性能。
这门课程涵盖了很多内容，它设法将大量的细节塞进一个看似很小的时期。不是说它缺乏任何深度，事实上，我认为材料的深度才是这门课程的强项。它涵盖线性和逻辑回归、矢量化、正则化、神经网络、前馈和反向传播（这是非常好的）、成本函数、网络初始化、SVM、降维、监督/非监督学习、主成分分析（PCA）、K-Means聚类、异常检测、推荐系统以及更多。除此之外，这套课程还有很多关于应用机器学习的建议，如诊断偏差与方差误差，实施训练-验证-测试集，如何衡量模型性能（准确度、精确度、召回率和F1分数），哪些算法在大量/缺乏数据的情况下更有效，以及如何调整上述算法以更好地适应我们的需求或情况。
我印象最深的就是正则化的学习。我想这是课程开始进入更复杂概念的地方。在这里，你将涵盖许多重要的ML概念，如分类、假设、决策边界、成本函数、梯度下降（以及对高级优化技术的简要了解）、多类分类、过拟合、调节等等。这章并不难，但我认为它涵盖了很多重要的主题，所以它肯定是一个关键的一周。本周的实际重点是逻辑回归，在线性回归之后，这是一个很好的（不是太难）的步骤。编程作业很简单，但我确实由于代码中的小错误而短暂地卡住了（认为是（1/n*x）而不是（1/n）*x），这花了我很多时间来解决。
这套课程视频教学简单易懂，不过个人在使用的时候，可能因为是线上课，感觉课程内互动性差一点。遇到问题需要课下找助教或老师询问。也由于是线上上课，购买之后随时可以使用，还是比较适合时间不好分配的上班族或者像我这样的学生进行使用。每节课程中还会配有一定的题目，帮助大家巩固知识点概念。我自己在做这些题目的时候，感受很好的是，这些题目的设定与每小节的课程内容结合的很好，能做到即时的巩固，也能为后面的学习做铺垫。
别再抱怨没有好课程了，你们只是没有找好老师
虽然是近几年刚创建的团队，但其教研人员都是有着丰富的业内经历和教学经验。课程的核心团队由海内外AI专家组建而成，多位合伙人及主讲老师都是业内资深工程师。我在上这节课的时候的导师就是亚马逊的工程师，李文哲老师。他对于每一个问题的讲解都十分细致，尤其是遇到运算问题，都会一步步手写出具体公式。除此之外，他还经常会举一反三，举出同样类型的例子，加深我们的记忆。李老师是一位充满活力而又温和的讲师，他的经验可圈可点。他给人以信心，特别是在分享实用的实施技巧和对常见陷阱的警告时。
贪心科技AI这套课程，我体验下来感觉很好的一点就是，课前课后都有老师和助教引导，老师的态度都很积极，助教对教学也都十分认真负责，每次我提出的问题都会及时解答，就算现在已经结课了，我们也会经常沟通一下最近遇到的问题。
重中之重---编程
除了前面讲到的理论知识之外，我发现贪心科技AI课程对于编程也有涵盖。在这个代码已经成为大势所趋的时代下，掌握一门编程语言对于人工智能领域的学习可以说是至关重要的。在这里我比较推荐大家学习Python，这也是我入门学习的第一种语言。Python上手快，操作也很简单，比较适合入门学习。
贪心科技这套课程就为无编程经验者提供了Python基础的内容，作为一个没有什么编程基础的统计学生，这也节省了不少我课下补习代码的时间，大大提高了我的学习效率。
除了理论性的内容之外，这套课程还提供了多个机器学习领域代表性案例，如广告点击率预测、情感分析项目、信用卡欺诈预测、零售场景用户分层、意图识别等，供学生参考练习。如果有兴趣的还可以继续学习高阶课程。这套课程会围绕各种实例，进行高阶内容的学习与练习。关于这部分的练习，建议大家搭配jupyter，这也是我自己学习时使用的一个网站。Jupyter是一个免费的、开源的、互动的网络工具，被称为计算笔记本，研究人员可以用它将软件代码、计算输出、解释性文本和多媒体资源结合在一个文件中。每上完一节课程时，我就会去上面下载一些文件进行练习。
随着课程的进行，其复杂性也在不断增加。在你已经能够训练出一个性能良好的模型之后，这套课程提供了清晰的方法来挖掘背后的代码，并提出了图表和插图来解释幕后发生的事情。
我非常喜欢的一个部分就是它让我在Excel中调出了一个电子表格，并画出了代表模型的输入、参数和预测的表格，同时展示了如何在电子表格中训练一个基本的神经网络层!这就像揭开神经网络的盖子，看着它的变化，发现如何最好地得出准确的预测。
在这里值得一提的是，针对有理工科及编程背景并渴望在NLP行业成为出类拔萃的佼佼者的人们，贪心AI还推出了相应的就业班项目。
相较于普通的理论输出及操作展示，就业班的课程会以就业为导向，分为多个阶段，且课程设置更加偏重于案例分析。通过将各个知识点放进不同的项目中分析，就业班的课程为学员展示了不同情况下技能的具体应用。在参与过理论及案例分析后，第二阶段大家还有机会参加一系列不同的企业项目，在实践中得出真知。
总结
不管是培训班还是网上的课程，都有利有弊。有在顶级师资力量的培训班无所事事的职场人，也有在家自学但是每天刷好几套case的双非学生。说到底，还是不能一概而论，老师和好的教材只能帮助你入门，省下的就得看个人的努力。短短几个月的时间，所学的知识和技能肯定达不到“精通”的程度，IT这个行业，入门容易，难的是日后走上工作岗位遇到各种各样棘手的code和难以理解的程序。希望大家通过这篇文章，都对人工智能教育领域有所了解！