如何进入人工智能行业，需求哪些知识体系？

人工智能看似是这几年才盛行起来的一个新技术行业，但是人工智能不是一门新学科，它的学科发展曾经有了60多年的历史了。假如想要入门人工智能行业，那么你需求学习的知识将会非常繁杂。

一、人工智能知识结构分析

人工智能自1956年起就诞生了，从末尾到如今，不断都处于发展之中，虽然中间有多次的坎坷，但是知识的发展不但没有中缀，反而发展出了多个方向的分支，经过了六十多年的技术发展和积累，人工智能的知识体量还是足够庞大的。


另外，人工智能也不是一门单一的学科。人工智能的目的建立一套类人智慧的智能系统，从根本上替代人类完成工作义务，新的消费工具将会交换消费力角色，改变消费关系，极大的促进社会发展。想要完成这一划时代的壮举，是需求集合人类有史以来一切的知识实际的。所以人工智能实践上是把人类几千年来的智慧做了一个整合，然后结合现有的学科创造出一种新的研讨形式，这种形式就是人工智能。

从人工智能的运用方向来看，它包含了图形学、信号学、言语学、自动化等学科；假如从人工智能的实际方向来看，它又包含了计算机学、逻辑学、心思学、博弈论、信息论、三大数学、生物学、神经网络等学科。这么多的学科，假如没有一个有效的学习方法和系统的学习道路，基本就是一头扎入信息茧房而不能自拔，看似每天都在学习东西，实践上所学的知识之间是建立不起有效的衔接的，随着工夫的推移，后期学习到的东西，到后期还很容易遗忘。到最后的结果大概率就是花费了大量的工夫和精神，感觉本人学了很多知识，但是却做不出像样的东西来。


二、人工智能编程基础

那么我接上去将会为大家梳理一下，怎样学习才不会掉入所谓的“信息茧房”，怎样学习才会花最少的工夫，最疾速的进入人工智能行业。


首先，需求学习了解人工智能的基本概念，包括人工智能的原理、人工智能的项目流程、人工智能的运用场景等。学习完这些基本的概念，算是做一个扫盲，不至于和别人聊地利还不清楚什么是人工智能。


其次是编程基础，人工智能是需求程序来驱动的，所以编程技术是不可或缺的。只是人工智能的编程和普通的软件编程在思想上有一定的区别。普通编程次要是纵向的逻辑层次编程，侧重于功能的完成，而人工智能编程不只要纵向的逻辑层面的编程，还有横向的矩阵并行运算编程，不但要注重功能的完成，还要留意效率和功耗方面的成绩。

假如运用普通的程序思想去做假如人工智能程序，会出现很多成绩，比如做了一个人脸辨认算法程序，功能完成了，但是程序运转速度太慢，无法在小型移动设备上运用，这就属于效率成绩。如何使程序在较小的设备上也可以流利的运转就是需求算法工程师额外思索的成绩之一。功耗则是另一个比较重要的成绩，在落地运用中，普通小型移动设备占比较多，而小型设备有一个特点就是功耗较小，假如AI算法模型设计的过大，就会导致小型设备无法满足AI算法的功耗要求，所以模型过大，不光有后面所说的效率成绩，在功耗上也是一个棘手的成绩。假如模型过小很有能够无法完成AI算法的目的，能够无法准确完成某些功能，很有能够会降低精准度。怎样在效率功耗与精准度之间选择，是需求有一定的平衡艺术的。

三、人工智能数学基础

当程序方面没有成绩了，还需求学习数学，数学是算法的基石，假如没有良好的数学思想，那么至少在算法工程师这条路上能够不会有太大的成就，最多也就是替别人跑跑模型，调理一下参数。或者做一些人工智能行业里的其他工作，比如AI售前工程师、AI产品经理等岗位。AI算法工程师对数学的要求是了解数学公式中的逻辑原理，并且知道为什么要运用这个公式，而非推导计算出结果，这点要和学校时代的数学分清楚。普通AI算法工程师的数学知识需求学习高等数学、线性代数、概率统计等三大数学外，还需求学习一些信息论、博弈论等知识。

四、人工智能核心技术

学完上述的人工智能基础概念、编程基础、数学知识后，就要真正的末尾学习人工智能的核心知识了，从早期的基于统计学的传统机器学习模型末尾，到如今基于仿生学神经网络的深度学习模型，要对常用的算法模型原理完全掌握，并且可以根据实践义务需求设计出合理的算法模型，完成算法义务。比如学习传统机器学习中的KNN、Kmeans、决策分类/回归树、贝叶斯模型、岭回归等算法模型；以及主流的深度学习算法MLP、CNN、RNN、GAN、Transformer、Attention模型等。

五、人工智能商业实战项目

当学习完核心的人工智能知识后，最需求的就是实战了。最好的方法就是商业项目实战，由于只要真实的商业项目才是最可以检验出学习的成果的，学习的扎实不扎实，对技术的运用能否纯熟掌握，都可以检验出来。实战项目有以下三个好处：第一是对后面一切知识的融会贯通，完成项目所触及到的知识点较多，假如可以疾速的完成项目，阐明后面的学习是没有成绩的；第二点就是检验本人的不足之处，看看本人在项目过程中遇到了哪些成绩，卡在了什么地方，这些都是后面需求复习的知识点；第三点就是积累项目阅历，为当前找工作做预备，有了相关范畴的商业项目阅历，自然就很容易找到称心的工作。

但是商业项目不是想做就可以做的，商业项目也不是一个人可以完成的，是需求一个团队完成的，只要团队成员各司其职，才能高效的完成项目。深度人工智能学院是成都深度智谷科技有限公司旗下的教育品牌，是一家专注于人工智能教育的培训机构，学院机构完全，包括了教研、教学、教务、咨询、失业等部门，师资力气雄厚，有来自大厂一线的工程师坐镇，有名牌大学博士指点，有多年AI教育阅历的教师授课，学院课程体系残缺，从基础到进阶、从实际到实战、从学习到毕业指点，直接和用人企业对接，保证失业率。


六、人工智能残缺课程大纲

下面奉上残缺的学习道路大纲，更详细的课程内容目录可以关注我们的公众号讨取，或者到官网添加我们的咨询教师了解概况。

人工智能算法工程师课程大纲
Level 1	Level 2	Level 3
一、基础知识	1.看法人工智能	人工智能的基础概念
		人工智能的项目流程
		人工智能的运用场景
	2.python编程基础	言语引见
		数据类型
		基础语句
		函数
		类和对象
		模块和包
		文件读写
		异常处理
	3.数学基础	高等数学
		线性代数
		概率统计
		信息论
	4.numpy数据编程	概念特点
		数组的元素
		数组的创建
		数组的操作
	5.图像框架	PIL
		Matplotlib
	6.opencv视觉处理	基本操作
		高级操作
		实践项目
	7.机器学习	数据处理
		回归
		分类
		聚类
	8.神经网络	pytorch入门
		神经网络基础
		全衔接神经网络
		卷积神经网络
		循环神经网络
二、实力进阶	1.模型梯度成绩优化	梯度爆炸
		梯度弥散
		梯度处理方法
	2.模型拟合成绩优化	欠拟合
		过拟合
		处理方法
		可视化工具-tensorboard
	3.网络模型设计方法	基于像素的设计
		基于通道的设计
		基于混合方法的设计
		网络深度和宽度的比例设计
		常见的网络模型及设计原理
	4.网络模型评价方法	功能目的
		精度目的
		泛化才能
		评价偏好选择
	5.网络模型紧缩方法	剪枝
		量化
		蒸馏
	6.网络模型部署方式	模型部署言语
		模型部署平台
		模型部署设备
		模型部署方式
		模型部署接口
	7.神经网络留意力机制	留意力的原理
		运用留意力的考量
		留意力的类别
		留意力的计算
		留意力的施加方式
		留意力模型
		Cv Transformer模型
三、商业项目	1.单类目的辨认	单类多目的检测
		近似目的分类
		人脸辨认项目
	2.多类目的辨认	RCNN系列
		YOLO系列
	3.图像生成	自编码生成模型
		对抗生成模型
	4.图像分割	U-Net系列
		DeepLab
		Mask-Rcnn
		评价方法
四、毕业指点	1.商业项目案例分析	毕业项目为团队合作项目，目的为锻炼学员的项目技术协调才能，以及项目进度管理才能。一切参与成员都要对该项目停止残缺的合格答辩才算结业。
	2.团队项目研发和管理
	3.团队项目个人答辩
	4.面试题型集训
	5.简历和面试指点
	6.全流程模拟面试
	7.引荐失业
	8.失业跟踪服务
五、赠送礼包	1.语音辨认（基础+案例）	赠送内容以录播视频的方式发放
	2.自然言语处理（基础+项目）
	3.强化学习（基础+案例）

以上是AI算法工程师的课程大纲，后面还会陆续更新内容，下一篇文章我们将更新进入人工智能行业需求什么条件。