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2024 年你需要学习人工智能! (这是您的路线图)

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让我快速地告诉你一个故事。上周,我和我的好友 Raj 在我们最喜欢的咖啡馆 The Brewing Grounds 喝着温热的拿铁咖啡聊天。Raj 是硅谷一家花哨的人工智能初创公司的软件工程师。他通过构建聊天机器人和推荐算法赚取了六位数的薪水。

Raj 一直在谈论人工智能如何改变一切——自动驾驶汽车、个性化医疗,甚至产生自己的艺术和音乐!

“兄弟,你得学这些东西,”他说,“它正在接管世界!

我耸了耸肩,把话题转到了新一季的《怪奇物语》上。如果你问我,Demogorgons 不如 AI 接管那么可怕。

但拉杰是对的。我不能再回避这种 AI 训练了。它要离开车站,不管我是否上车。

因此,我决定 2024 年是我开始了解这种 AI 爆炸的一年。我带你一起去兜风!全部登上AI列车!下一站,未来!

为什么人工智能会改变一切

听着,我会在这里和你说一秒钟。我仍然对整个人工智能持怀疑态度。我的意思是,机器人奴役人类等等?可怕的东西,伙计。

但即使我不得不承认,这项技术具有令人难以置信的潜力。以下是 AI 可以做什么的一瞥:

  • 自然语言处理 — 像 ChatGPT 这样的人工智能系统可以理解、解释和生成复杂、细致入微的语言。不再需要通过严格的计算机命令进行通信。现在我们可以像人类一样与机器交谈了!嗯,主要是。
  • 计算机视觉 —人工智能现在可以以惊人的准确性识别和分析图像和视频。这有从自动驾驶汽车到检测癌细胞的应用。很快,机器就会比我们任何人都看得更清楚!
  • 预测性分析 — 通过分析海量数据集,人工智能系统可以高精度地预测未来的趋势、行为和结果。考虑预测性警务或在危险健康状况发生之前预测它们。这就像有一个水晶球!
  • 机器人技术 —人工智能使机器能够动态感知物理世界并与之交互。这导致了从仓库机器人到帮助外科医生手术的灵巧机械手的一切。

可能性似乎是无穷无尽的。人工智能正在改变几乎所有行业,从金融到运输再到制造业等等。

因此,如果我不尽快登上这列 AI 列车,我可能会发现自己被困在写关于迷你百叶窗的 SEO 文章上,而 Raj 则在建立下一个革命性的 AI 初创公司时变得富有。虽然他需要有人写关于所有这些智能迷你百叶窗的文章! 嗯。

现在要学习的 3 项关键 AI 技能

好吧,人工智能正在爆炸式增长,并将支撑......好吧,一切。

吞掉。这有点可怕。但如果我能掌握一些尖端技术,这也是一个巨大的机会。

如果我想登上 AI 列车,以下是我今年需要开始学习的 3 项最需要的技能:

1. Python 编程

大多数主流 AI 系统都是使用 Python 编程语言构建的。Python 提供了数据处理、模型构建等任务所需的所有工具。

因此,对我来说,第一步是熟悉 Python 基础知识,如语法、数据结构和调试。一些很好的入门资源是 CodeAcademy 等在线课程或 CS Dojo 等 YouTube 频道。

一旦我掌握了 Python 基础知识,我就可以继续学习 AI 开发中常用的 TensorFlow 和 PyTorch 等机器学习库。

目标是获得实践经验,而不仅仅是编写 Python 脚本,而是构建和训练 AI 模型。现在,我拿出我的笔记本电脑,拂去我两年前买的Python速成课程书上的灰尘。

2. 数学基础

不想把它告诉你们,但学习人工智能需要相当多的数学知识。我们谈论的是微积分、线性代数、概率和统计学。高中毕业后避免数学就这么多!

人工智能中使用的关键数学概念包括:

  • 微积分 — 用于优化和分析深度学习模型
  • 线性代数 — 用于表示和操作机器学习所需的数据
  • 统计 — 用于了解数据中的随机性、不确定性和风险
  • 概率 — 用于计算可能性和模拟 AI 系统行为

我在学校里从来都不是数学天才。但要开始人工智能,我需要足够的概念理解来应用这些数学原理。是时候挖掘尘土飞扬的教科书和计算器了!Alexa,播放 80 年代电影中的蒙太奇音乐,书整夜学习节拍。

3. 数据基础

无论是计算机视觉、语音识别还是预测分析,所有 AI 系统都依赖于数据。很多很多的数据。

这意味着我需要掌握一些核心数据能力:

  • 数据收集 — 收集、清理、标记和准备用于训练 AI 模型的数据集
  • 数据分析 — 从数据集中探索、可视化和获取见解
  • 数据工程 — 构建和优化数据管道、存储系统和基础架构
  • 数据伦理 — 了解数据中的偏见并确保数据隐私、安全性和透明度

DataCamp 和 Coursera 等在线学习平台为有抱负的 AI 从业者提供了对关键数据技能的精彩介绍。我在未来看到很多深夜在谷歌上搜索错误消息。

绘制我的 AI 学习路线图

好了,现在我已经确定了 3 个基本技能领域来专注于我的 AI 学习之旅:

  • Python 编程
  • 核心数学概念
  • 数据基础知识

,这可塞进我的脑袋里好多了!这不会在一夜之间发生。甚至今年。但我将开始投入所需的工作来加快速度。

这是我在 2024 年为自己设定的粗略路线图:

Q1:Python 编程

  • 通过在线课程和编码挑战刷新 Python 基础知识
  • 使用 scikit-learn 构建简单的机器学习模型
  • 开始涉足 TensorFlow 等深度学习框架

Q2:数学基础

  • 通过可汗学院等在线平台学习微积分、线性代数和统计学
  • 加入学习小组,学习教科书和练习题
  • 在 Python 中实现基本数学概念

Q3:数据技能

  • 参加数据分析、可视化和工程最佳实践方面的在线课程
  • 构建项目以收集、清理、分析和可视化数据集
  • 了解如何发现数据中的偏差并确保负责任的 AI 实践

Q4:集成和应用

  • 从事将所有这些技能结合在一起的端到端项目
  • 考虑参加新兵训练营、纳米学位或硕士课程,将我的技能提升到一个新的水平
  • 开始建立人脉并申请初级 AI 职位和实习机会

随着我深入挖掘,这个路线图将随着时间的推移而发展。关键是要循序渐进,通过动手学习培养真正的技能。**