簡介

過去十年中，人工智慧發展迅速，方興未艾。AI 巨集圖，已在我們眼前展開。從自動駕駛汽車到谷歌大腦，人工智慧始終是這些神奇而且影響深遠的專案的核心技術。

當新聞開始報道亞歷克莎（Alexa，亞馬遜語音助手）出乎意料地開懷大笑時，人工智慧(AI)成了新聞頭條，電腦正在接管世界的笑話也遍地開花了。但是，如果把人工智慧視為一項職業的話，就與好笑無關了。實際上，六個美國人之中，有五個人每天都以這種或那種形式使用人工智慧提供的服務，可見人工智慧是一個可行的職業選擇。

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為什麼選擇人工智慧（AI）作為職業？

有很多原因可以讓學生選擇人工智慧作為他們的職業，讓一些專業人士改行到人工智慧。關於為什麼選擇人工智慧（AI）作為職業，現在我們來探究下其中的主要理由。

• 有趣且激動人心：人工智慧（AI）為應聘者提供的應用領域富有挑戰性，激動人心，諸如：無人駕駛汽車、人類行為預測、聊天機器人等只是幾個簡單的例子。

• 高需求和高價值： 最近，該行業對資料科學家和人工智慧專家的需求量巨大，從而創造了更多的工作機會和更高的價值。

• 高薪： 目前，隨著需求量的加大，工作量也在加大，這一領域的職位成了追求高收入職業者的選擇之一。在當今這個就業崗位減少、市場飽和的時代，人工智慧已經成為收入最高的工作之一。

如果你還在思考：為什麼要選擇人工智慧作為職業？那麼我的回答很明確： “如果你不想讓人工智慧接替你的工作，你就必須從事人工智慧方向的職業”！

第0級：起點 （平地級）

如果太多的數學沒有嚇到你，而且你又喜歡編碼，那麼便可以開始把人工智慧當作你的職業了。如果你真的喜歡優化演算法和玩數學，或對它充滿熱情，不錯！0級條件已經具備，你已經準備好開啟AI職業生涯了。

第1級：初涉人工智慧（入門級）

在這個層級，應該首先掌握基礎知識。我所指的基礎知識，並不意味著僅僅瞭解4-5個概念，實際上要涉及到以下很多的概念(相當多的概念)。

• 包括線性代數，統計和概率：數學是首先要涵蓋的知識。首先需要掌握的數學基礎知識包括向量、矩陣及其轉換，然後繼續瞭解維數、統計量和各種統計檢驗，如z檢驗、卡方檢驗等。在此之後，應該把注意力集中在瞭解概率學的概念上，比如貝葉斯（Bayes）定理等。數學是理解和建立複雜人工智慧演算法的基礎步驟，而正是這些演算法，使我們的生活變得更簡單！

• 選擇一種程式語言： 掌握了數學基礎知識之後，你需要選擇一種程式語言。我建議你學習一種或最多兩種程式語言，並深入理解它。你可以從R語言、Python語言，甚至Java語言中選擇！永遠記住，程式語言只是為了簡化你的生活，而不是用來定義你的生活。我們可以從Python語言開始，因為它比較抽象，並且提供了許多可以使用的庫。R也發展得非常快，所以我們也可以考慮從R語言開始，或者可以嘗試使用Java (前提是我們有一個良好的CS背景！)。

• 理解資料結構：嘗試理解資料結構，即如何設計一個系統來解決涉及資料的問題。好的資料結構有助您設計一個準確和最優的系統，而AI的目的是要獲得一個精確和最優的結果，所以，需要了解所選程式語言提供的堆疊、連結列表、字典等其他資料結構。

• 理解迴歸的全部細節：嗯，這是每個AI人都會給的一個建議。迴歸是數學的基本實現，這一點你必須已經掌握到。迴歸演算法描述瞭如何利用現有知識對實際應用進行預測。把握好了迴歸，將極大地幫助你理解機器學習的基礎知識，也將會為你的人工智慧職業生涯做好鋪陳。

• 繼續瞭解不同的機器學習模型及其工作原理：在學習迴歸後，需要了解其他機器學習演算法，如決策樹、支援向量機（SVM）、KNN、隨機森林演算法等。你應該能利用這些演算法去解決日常生活中的不同問題，知道每一個演算法背後的數學原理。起初，這可能有點困難，但一旦你開始行動，一切都會迎刃而解。目標是成為人工智慧的大師，而不要只是個隨機的實踐者！

• 理解機器學習所解決的問題：你應該理解不同機器學習演算法的用例，關注為什麼某一種演算法比另一種更適合於特定的應用。只有這樣，你才能體會演算法中那些資料概念的妙處，這些概念使得演算法更加適用於特定的業務需求或用例。機器學習本身分為三大類：監督學習、無監督學習和強化學習。只有對這三類機器學習的掌握程度超過平均水平，這個人才能真正進入深度學習的世界！

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第2級：深入人工智慧AI(深入級)

這是你為成為人工智慧專家而奮鬥的第2層級。在這個層級，只有當你已經掌握了機器學習的原理，才能算得上是進入深度學習這一專業領域！

• 理解神經網路：神經網路是一種以人腦為模型的機器學習。它通過一種允許計算機利用新資料的合成來學習的演算法創造出一個人工神經網路。在這個階段，你需要通過了解神經網路的每個細節來開始你的深度學習。你需要了解這些網路是如何利用智慧做出決策的。神經網路是人工智慧的核心，你需要徹底弄懂它！

• 揭示神經網路背後的數學：神經網路通常是層層相接的，每一層由多個相互連線的“節點”組成，每個節點包含一個“啟用函式”。模式通過輸入層進入網路中，輸入層再與一個或多個“隱藏層”進行通訊。實際通訊過程中，資料處理是通過系統中加權的“連線”完成的。隨後，隱藏層與輸出層通訊，由輸出層輸出答案。你需要掌握神經網路背後隱含的數學概念，如學習權重、啟用函式、降損，反向傳播，梯度下降方法等，這些是神經網路中使用到的基本數學概念。只有擁有強大的背景知識，你才能設計出自己的網路，你才會真正瞭解神經網路發揮作用的地方和方法！ 同伴啊，這些都是數學，全部都是數學！

• 掌握不同型別的神經網路：正如我們在ML（機器學習）中所做的那樣，我們首先學習了迴歸，然後學習其他的ML演算法。同理，在瞭解了所有關於基本神經網路的知識之後，可以開始探索適合不同用例、不同型別的神經網路了。基礎數學可能保持不變，差別可能在於對資料進行了很少的修改和預處理。不同型別的神經網路包括多層感知器、遞迴神經網路、卷積神經網路、LSTMS等。

• 瞭解不同領域的人工智慧，如NLP和智慧系統：有了多種神經網路的知識，便可以開始掌握這些不同神經網路在不同商業中的應用了，比如：構建一個無人駕駛汽車模組，或者像人類一樣的聊天機器人，甚至是一個可以與周圍的環境進行互動的智慧系統，它可以通過自學習來執行任務。不同的用例需要不同的方法和知識。當然，你不可能掌握人工智慧的每個領域，因為它是一個非常龐大的系統，因此，我建議你在人工智慧中選擇一個領域，比如：自然語言處理，並努力在該領域深耕細作。一旦你的知識到達了一個良好的深度，那麼可以考慮將你的知識應用到不同的領域。

• 熟悉大資料的基本知識： 雖然，獲取大資料的知識不是一項強制性的任務，但我建議你為自己配備大資料的基礎知識，因為所有的人工智慧系統都只處理大資料。擁有大資料的基礎知識將是一個很好的優勢，因為它將幫助你設計出更優化和更現實的演算法。

第3級：掌握人工智慧（大師級）

這是你必須全力以赴的最後階段，這時需要少學點，但卻需要你更多地應用已經學到的東西！

• 掌握優化技術：第1、2層級專注於應用的精確實現，但現在我們必須討論如何優化它。深度學習演算法消耗了系統的大量資源，需要對系統的各個部分進行優化。優化演算法幫助我們最小化(或最大化)一個目標函式(錯誤函式的另一個名稱)E(X)，它是一個依賴於模型內部中可學習引數的數學函式，模型的內部引數對於有效地訓練模型併產生準確的結果起著非常重要的作用。這就是為什麼我們要使用各種優化策略和演算法來更新和計算這些模型引數的最優值，從而優化模型的學習過程和模型的輸出。

• 參加比賽：你應該在Kaggle上參加黑客比賽和資料科學比賽，這將使你的知識得到更多的提升，並給你更多的機會去應用和實現你的知識。

• 出版和閱讀大量論文

  論文：研究-工具-創新-測試。通過閱讀大量與人工智慧相關的研究論文，不斷重複這一週期。這將幫助你理解：你如何避免只是個從業者以及如何成為一個蓬勃發展的創新者。人工智慧還處於起步階段，需要有創新能力的大師，也需要能夠為這一領域帶來革命的大師。

• 優化數學知識，使自己脫穎而出

  演算法：創新需要大量的研究和知識。你的最終目的地是利用自己的數學知識和技能，助力整個人工智慧的發展。一旦能夠掌握這門藝術，你將會距離人工智慧的革新更進一步！

結論

掌握人工智慧並不能一蹴而就。人工智慧領域確實需要你艱苦奮鬥，持之以恆，還得具備大量的耐心和知識！這可能是目前業內最熱門的工作之一。成為一個從業人員或人工智慧愛好者並不難，但如果你想成為一個大師，那你必須和創造人工智慧的專家一樣優秀！做任何事情都需要多年的時間和技巧，AI的情況也是如此。如果你有動力，這個世界上沒有什麼能阻止你的步伐。 (不僅AI 如此，其他行業也一樣)。