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AI领域简介及其学习方法和路线的分析与具体的八个阶段学习介绍

大小:0.1 MB 人气: 2017-09-26 需要积分:0

  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:

  AI领域简介及其学习方法和路线的分析与具体的八个阶段学习介绍

  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。

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