当前位置:

OFweek电子工程网

开发工具/算法

正文

普通工程师如何转向人工智能方向

导读: 眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通工程师,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题。本文是对此问题的一个回答的归档版。相比原回答内容上有所增加。

OFweek电子工程网讯 眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通工程师,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题。本文是对此问题的一个回答的归档版。相比原回答内容上有所增加。

一、 目的

本文的目的是给出一个简单的,平滑的,易于实现的学习方法,帮助 “普通” 工程师踏入AI领域这个门。这里,我对普通工程师的定义是:拥有大学本科知识;平时工作较忙;自己能获取的数据有限。因此,本文更像是一篇 “from the scratch” 的AI入门教程。

二、 AI领域简介

AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习。曾经,符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键,而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说,学习AI主要的是学习机器学习。

但是,人工智能并不等同于机器学习,这点在进入这个领域时一定要认识清楚。关于AI领域的发展历史介绍推荐看周老师写的《机器学习简介》。下面一个问题是:AI的门好跨么?其实很不好跨。我们以机器学习为例。

在学习过程中,你会面对大量复杂的公式,在实际项目中会面对数据的缺乏,以及艰辛的调参等。如果仅仅是因为觉得这个方向未来会“火”的话,那么这些困难会容易让人放弃。考虑到普通工程师的特点,而要学习如此困难的学科,是否就是没有门路的?答案是否定的。只要制定合适的学习方法即可。

三、 学习方法

学习方法的设定简单说就是回答以下几个问题:我要学的是什么?我怎样学习?我如何去学习?这三个问题概括说就是:学习目标,学习方针与学习计划。学习目 标比较清楚,就是踏入AI领域这个门。这个目标不大,因此实现起来也较为容易。“过大的目标时就是为了你日后放弃它时找到了足够的理由”。

学习方针可以总结为 “兴趣为先,践学结合”。简单说就是先培养兴趣,然后学习中把实践穿插进来,螺旋式提高。这种方式学习效果好,而且不容易让人放弃。有了学习方针以后,就可以制定学习计划,也称为学习路线。下面就是学习路线的介绍。

四、 学习路线

我推荐的学习路线是这样的,如下图:

普通工程师如何转向人工智能方向

图1 AI领域学习路线图

这个学习路线是这样设计的:首先了解这个领域,建立起全面的视野,培养起充足的兴趣,然后开始学习机器学习的基础,这里选择一门由浅入深的课程来学习, 课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后,对机器学习已经有了充足的了解,可以用机器学习来解决一个实际的问题。

这时还是可以把 机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后,可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择,深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向,其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样,因此可以单独学习。除了深度学习以外,机器学习还包括统计学习,集成学习等实用方法。

如果条件足够,可以同时学习两者,一些规律对两者是共通的。学习完后,你已经具备了较强的知识储备,可以进入较难的实战。这时候有两个选择,工业界的可以选择看开源项目,以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文,为解决问题而想发论文。

无论哪者,都需要知识过硬,以及较强的编码能力,因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后,可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门,修行在个人”。之后的路就要自己走了。

下面是关于每个阶段的具体介绍:

0.领域了解

在学习任何一门知识之前,首先第一步就是了解这个知识是什么?它能做什么事?它的价值在什么地方?如果不理解这些的话,那么学习本身就是一个没有方向的舟,不知道驶向何处,也极易有沉船的风险。了解这些问题后,你才能培养出兴趣,兴趣是最好的引路人,学习的动力与持久力才能让你应付接下来的若干个阶段。

1.知识准备

如果你离校过久,或者觉得基础不牢,最好事先做一下准备复习工作。“工欲善其事,必先利其器”。以下的准备工作不多,但足以应付后面阶段的学习。

数学:复习以下基本知识。线性代数:矩阵乘法;高数:求导;概率论:条件与后验概率。其他的一些知识可以在后面的学习过程中按需再补;

英文:常备一个在线英文词典,例如爱词霸,能够不吃力的看一些英文的资料网页;

FQ:可以随时随地上Google,这是一个很重要的工具。不是说百度查的不能看,而是很多情况下Google搜出来的资料比百度搜的几十页的资料还管用,尤其是在查英文关键字时。节省时间可是很重要的学习效率提升。

1  2  3  下一页>  
责任编辑:Trista
免责声明: 本文仅代表作者个人观点,与 OFweek电子工程网 无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实, 对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅 作参考,并请自行核实相关内容。

我来说两句

(共0条评论,0人参与)

请输入评论

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

X
文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码: