大家好，我是YESLAB AI 的產品總監，大家可以叫我小產。

那個啥，YESLAB 的華為 AI 課程 HCNA 快開班了，很多後續的 AI 課程也會很快陸續和大家見面。面對鋪天蓋地的諮詢，我認為自己很有必要解答一下大家經常提出的疑問。

話說，在過去幾個月，售小姐姐們最常被問到的問題是，學 AI 都要掌握哪些知識呢？今天我就回答一下大家的這個問題。

如果上網查查，你會發現各方牛人們都在說，入門級的 AI 玩家需要至少擁有：

• 包括高等數學、線性代數、概率論與數理統計在內的大學數學知識；

• 使用一種到多種程式語言的能力，如 Python、C++、Java；

• 比較熟練的英語閱讀能力，用於閱讀論文；

• 相當的人工神經網路知識；

• ……

等會兒啊，我還沒說完，你們怎麼都走了……

彆著急啊，上面只是間接引語，我還沒說我的看法呢。上述技能確實是從業 AI 領域所需的幾大技能，但是這並不表示所有人都必須熟練掌握所有的技能。所以，一聽學 AI 就覺得高不可攀的朋友，真的不用過於擔心這個問題。

下面，我來逐項地和大家分析一下，上述技能是不是學習 AI 必須掌握的知識和技能；如果不是必備技能，那麼掌握它們有哪些好處，不具備又會遇到哪些問題。

一、大學數學基礎

很多朋友興致勃勃地準備從事 AI，但是一聽到學習 AI 需要掌握大學數學基礎知識，立刻感覺自己受到了 10000 點傷害，其實沒有必要啊。

首先，大家在大學裡面學習數學課程的側重點是邏輯推論和舉一反三。上課的時候，老師瘋狂點選 PPT 演示推導過程和求解例題，大家則在下面興致勃勃地……刷微信。

不過，在 AI 專案中學習這些數學課程，側重點則是各類數學模型在 AI 中要如何使用，或者說如何在應用場合中套用這些數學模型。反而是平時數學上大家最頭疼的那些推論啊、題海戰術啊，在 AI 學習過程中可以暫時忽略掉。

不怕大家不信，熟悉數學模型的應用雖然特別簡單，但有的時候還能反哺到推論的學習。所以，學不會大學數學課程的朋友，說不定反而能在我們的 AI 課程上找到突破，實現借道超車呢。

總而言之，即使是那些大學數學課基本都用來刷朋友圈的學渣同學，你們也可以應付 AI 課程的學習。打個比方，如果大學數學課程是教大家研發汽車，我們 AI 課程中的數學部分就是教大家學開車。

那麼，如果我不想去掌握這些數學知識，可以學習 AI 嗎？

可以，其實 AI 從業者中，擁有強大數學背景、數學知識足以支援一切 AI 應用場合的人依然是少數。只是，數學基礎的缺陷，容易導致大家在從業中遇到一些障礙。那時，大家就需要按照查字典的方式，有針對性地去補充專案中用到的那個數學知識點了。另外，完全不掌握這些數學知識，學習人工神經網路的過程可能會痛苦一些。

二、程式語言

完全不會程式設計的人可以從事 AI 嗎？

其實可以，不會寫程式碼的 AI 從業者數量並不少。在 AI 領域，有一些擁有豐富從業經驗的人喜歡大量鑽研前沿的科技論文，然後構想怎麼把這些最新科技動向投向產業。這類人群往往並不寫程式碼，他們也不會寫程式碼，但他們對於前言科技發展的眼光是敏銳而獨到的。怎麼說呢？程式猿的工作是滿足AI的應用需求，這種人的工作是提出 AI 的應用需求，也就是充當 PM。

所以，程式語言只是 AI 的實現工具，把程式語言培訓美化成 AI 培訓只是培訓機構的宣傳策略。YESLAB 也一直強調，不講人工神經網路的 AI 培訓都是耍流氓。

不過在這裡，小產還是得把醜話說在前面，擁有大量論文積累但不會寫程式碼的人大量存在，並不代表大家應該這樣規劃自己的職業發展路徑。對於新入行的朋友，把廣泛閱讀科技論文當成繞過學習程式語言的近路，有可能會在入行時遇到求職問題，因為一家企業很難相信一個沒有寫程式碼能力、也沒有從業經驗的新人在 AI 前沿科技方面能夠擁有獨到的眼光。

要不然，YESLAB Python 課程瞭解一下？

三、閱讀論文

閱讀科技論文的重要性，小產在前面剛剛介紹過了。那麼，對英語閱讀能力沒有信心，或者不想在論文庫裡皓首窮經的人可以從事 AI 嗎？

可以，只不過這樣一來，大家的職業發展就會遇到瓶頸，或者說會固定在長期從事一線工作的狀態。當然，長期從事一線工作也沒有什麼不好，只是如果大家關注大企業的 AI 人才需求，一定會發現它們都是十分青睞於那種同時擁有編寫程式碼能力，和積累了大量前沿論文的人才。

那麼，很多朋友可能想問，閱讀科技論文對英語的要求是什麼水平呢？

這麼說吧，如果大家雅思閱讀考到 8.5 以上，或者託福閱讀考到 28……

回來回來，我是說，如果大家四級都考不過，那也不要緊……

英語和數學確實是很多人的老大難，銷售小姐姐們也確實反映很多朋友在諮詢時都提出了論文閱讀的問題。其實，英文水平的提升和論文閱讀量的積累都是一個循序漸進的過程，可以提高大家職業發展的上限，但是並不會影響大家進入AI這個行業。

當然，小產注意到大多數負責任的 AI 培訓機構為了消除這個門檻，都在課程中插入了一些論文帶讀的分享課。YESLAB AI 公會也決定在例行活動中，適時地選取一些在業內公認很有價值的經典科技論文，和一些比較有潛力的前沿科技論文來為大家進行帶讀，幫助大家徹底消除英語閱讀障礙對諸位瞭解 AI 領域前沿科技動態造成的影響。

英文的事情，AI 公會可以搞定，近期優惠呦。

四、人工神經網路

如果大學的專業與人工智慧不相關，那麼人工神經網路可能是大家在大學期間完全沒有接觸到的一個領域。於是，也有很多人問，不懂人工神經網路可以從事 AI 嗎？

答案是可以，但是不推薦。說的直觀一點吧，完全不懂人工神經網路從事 AI，就像你在肯德基點了一份老北京雞肉卷，然後告訴KFC的小姐姐不要加雞肉。

確實，有很多根本不懂人工神經網路的人也在從事 AI 行業。在個別知名企業的認證培訓體系中，也弱化了人工神經網路知識所佔的比重。這是因為這些跨國企業的認證培訓體系是服務於推廣自身產品的，人工神經網路作為它們產品的核心技術架構，已經整合在了產品內部，受訓者未來在工作中扮演的角色只是在它們產品的平臺上用程式語言除錯它們。

這種簡化人工神經網路知識在培訓體系中所佔比重的做法，對於廠商的好處是明顯的，畢竟有能力承擔人工神經網路教學的人在行業中鳳毛麟角，而培訓師資人數受限則會限制產品推廣的效果。學習這種課程的人只要擁有程式設計基礎就可以比較快地上手，但卻會在開源的時代背上比較濃重的廠商背景，壓縮了職業發展的空間。當然，大多數廠商的認證培訓體系，包括華為推出的 HCNA 認證中，還是會包含對人工神經網路的介紹。

其實，人工神經網路並不是太高深的技術。它說白了就是始於大腦仿生學的一種邏輯圖，如果其中不包含數學函式，看上去比計算機網路的拓撲圖都要容易很多。大家完全不需要特別擔心這部分內容學不會啊。

總之，相比於擔任網路工程師，從事 AI 技術人員的門檻確實提高了。根據入門同學大學各類基礎課程的掌握水平不同，我認為門檻大概提高了 10%-30%。但門檻的提高客觀上增加了這個行業從業者的含金量，讓從業者僅憑一段短時間內的集中投入，就可以擁有一份薪酬更加可觀的體面工作。所以，有句話怎麼說的來著？一件事的對與錯，取決於你看待它的角度。

最後，相信大家也看明白了。這篇文章通篇就是向大家傳達一個理念：學 AI 不怕起點低，AI 從業者也不都是全才。

不過，凡事都得有個度。前一陣，一位銷售小姐姐問我，有個諮詢的大哥哥問她，不會數學，不懂人工神經網路，不想學程式設計，也不打算讀論文，能不能直接搞 AI？

（THE END）

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