智能培訓(xùn)(如何選擇靠譜的人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)？人工智能培訓(xùn)哪家好？)，36創(chuàng)業(yè)加盟網(wǎng)給大家?guī)碓敿?xì)的介紹，讓更多的人可以參考:智能培訓(xùn)(如何選擇靠譜的人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)？人工智能培訓(xùn)哪家好？)。
學(xué)習(xí)人工智能，目的肯定是為了就業(yè)，而應(yīng)聘人工智能工作，面試官看重的最多的不是學(xué)歷就是項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。之所以看重學(xué)歷，是因?yàn)楝F(xiàn)在有人工智能項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的人真的很少，很少。至于為什么很少，我們后面會講到。既然有經(jīng)驗(yàn)的人這么少，那么就只能從高學(xué)歷人才中選拔了。你如果又要問為什么就一定要高學(xué)歷呢？因?yàn)槿斯ぶ悄荛T檻高呀、內(nèi)容專業(yè)、高精尖呀！高學(xué)歷至少代表了高學(xué)習(xí)能力、高理解能力、高探索能力。所以，這點(diǎn)也能理解了。
人工智能到現(xiàn)在發(fā)展也才短短的幾年時(shí)間，大部分人工智能相關(guān)的研究機(jī)構(gòu)或者學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)都在美國智能培訓(xùn)，國內(nèi)確實(shí)很少，不過最近幾年發(fā)展比較快。本身行業(yè)發(fā)展才這么幾年，你想能有多少有項(xiàng)目警員的人出來，所以這就回答了上面的問題。
那怎么去積累項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)?zāi)兀覀€(gè)人有兩個(gè)方法，一個(gè)是自學(xué)，各種網(wǎng)站找知識找數(shù)據(jù)找開源代碼，自己摸索，自己積累。但可想而知，這種方法的效率低下。說不定你搞著搞著就走錯(cuò)方向了。還有一個(gè)可行的方法就是參加培訓(xùn)了，有點(diǎn)良心的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)都會用項(xiàng)目來吸引學(xué)生，說學(xué)完課程，做完項(xiàng)目就有了項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，直接可以撬開大廠的門。這里面門道就出來了，得擦亮眼睛好好看了。
人工智能有很多分支，也有很多體系。很多機(jī)構(gòu)為了趕上這波潮流，各種東拼西湊整出一套課程，美其名曰人工智能課，包就業(yè)包學(xué)會。其實(shí)效果怎樣，可想而知，網(wǎng)上這種吐槽的層出不窮。所以，選擇培訓(xùn)機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí)無疑是幫助大學(xué)快速學(xué)習(xí)的好方法，但一定要謹(jǐn)慎選擇。
從就業(yè)角度來說，學(xué)習(xí)的項(xiàng)目必須要能商業(yè)使用才有現(xiàn)實(shí)意義，如果全是些陽春白雪，高大上的中看不中用，學(xué)完也是瞎學(xué)。所以，選擇機(jī)構(gòu)，選擇課程要選擇可直接商業(yè)使用的。目前能夠商用的是基于仿生學(xué)的深度學(xué)習(xí)內(nèi)容。因此，深度學(xué)習(xí)部分必然是最重要，也是整個(gè)學(xué)習(xí)周期占用時(shí)間最長的。
那么一份完整的人工智能課程應(yīng)該學(xué)哪些方面呢？從我的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)來看，必須包含幾個(gè)方面，跟大家分享一下：（對比了好多課程，總結(jié)了一套相對全面的。）
1、高等數(shù)學(xué)
人工智能算法需要數(shù)學(xué)的做基礎(chǔ)。越是往上走，對數(shù)學(xué)的要求越高。數(shù)學(xué)里面包括高等數(shù)學(xué)（函數(shù)、數(shù)列、極限等）、線性代數(shù)、概率論、凸優(yōu)化和信息論等。對于基礎(chǔ)學(xué)習(xí)來說，重點(diǎn)是需要理解數(shù)學(xué)知識體系在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，可以讀懂深度學(xué)習(xí)中常用的數(shù)學(xué)函數(shù)公式，能夠用Python編程實(shí)現(xiàn)常用的數(shù)學(xué)算法。
2、Python
說到Python，很多同學(xué)可能都不陌生。Python是人工智能非常重要的板塊，但絕對不是人工智能的全部或大部分。所以智能培訓(xùn)，如果你看到一個(gè)人工智能課程里面Python篇幅很多，那一定是個(gè)坑。Python部分掌握基礎(chǔ)的編程語言，掌握面向?qū)ο髷?shù)據(jù)編程技術(shù)，就足夠使用。
3、深度學(xué)習(xí)部分（理論）
深度學(xué)習(xí)是整個(gè)人工智能學(xué)習(xí)的重心，基本的算法和框架都在這里了。所以，重要程度自然不言而喻了。深度學(xué)習(xí)里包括MLP模型、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GAN生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、pytorch等重點(diǎn)知識。
4、深度學(xué)習(xí)（項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)）
說到項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，不要看別人說的有多么天花亂墜。什么金融反欺詐，銀行系統(tǒng)，智慧醫(yī)療，這些項(xiàng)目都需要龐大的數(shù)據(jù)支撐和專業(yè)的知識儲備。不論說數(shù)據(jù)來源還是專業(yè)支撐，對一個(gè)剛開始學(xué)習(xí)的人來說都是幾乎不可能實(shí)現(xiàn)的，如果你能找到這樣龐大的數(shù)據(jù)，當(dāng)然另說哈。所以，讓我們腳踏實(shí)地，做好可直接使用的就好。那么目前可商用的項(xiàng)目有哪些呢？
我相信，學(xué)完這幾個(gè)項(xiàng)目，不管你是做圖像識別、視覺算法還是語音識別（NLP等），基本上都能滿足你的就業(yè)需求了。目前市場上80%以上的項(xiàng)目需求都是視覺算法和圖像識別領(lǐng)域的，所以掌握了這些基本的算法框架模型和項(xiàng)目實(shí)操經(jīng)驗(yàn)，找個(gè)合適的工作應(yīng)該不成問題。
最后，祝愿大家都能盡快搭上人工智能快車。我也在不斷學(xué)習(xí)和研究中，歡迎感興趣的朋友一起交流學(xué)習(xí)。（手機(jī)或微信號：18890029825）添加好友還可以贈送我一手整理的學(xué)習(xí)資料喲~~
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