0. 前言

  最近有很多小伙伴想学习人工智能，其中不少同学渴望从事相关职业。虽然网上的资料很多，但是很多内容不够接地气，导致他们看不懂，所以很迷茫，不知何去何从。作为获得 AI 比赛 Top 名次的老司机，就给大家讲讲如何系统学习人工智能，最终达到一名合格的算法工程师。希望大家能够跟随我一步步迈进人工智能的殿堂，一起冲鸭！！！

  先简单说一下学习的最大误区就是一上来闷头看视频。看视频是非常低效的学习方式，相比于阅读来说，在同样的时间内看视频学习到的知识量是远远小于阅读的。当然，国内外著名大学的经典视频有时间也可以看看。所以在后续的每个阶段学习中，都会介绍重点的学习教材。

1. 第一阶段：编程语言学习

  在 IT 届，最让人朗朗上口的谚语是：Talk is cheap, show me the code。这也充分表明了在计算机领域中代码的重要性了。而人工智能作为计算机领域的分支，同样满足实践是检验真理唯一标准。推荐 Python 语言作为学习人工智能领域的入门语言。一来是因为 Python 简单易学，二来是因为在人工智能领域中，很多库和框架可以通过 Python 语言来调用。

  在这里推荐两个课程：简明Python教程和Python官方教程，前者比较适合完全零基础的同学，后者更适合具有了一定基础的初学者。之所以推荐官方教程，是因为官网教程和论文都是最权威的一手资料。

2. 第二阶段：机器学习基本理论

  学习完 Python 语言后，就需要进一步学习机器学习的基本理论。推荐的学习教材是李航老师的统计学习方法。其中的常用模型包括：

• 朴素贝叶斯

• 决策树

• 支持向量机

• 提升树

• 其他模型

  作为一名老司机，先介绍初学者最容易犯的误区，仅仅关注于学习机器学习模型，而忽略了对机器学习核心概念和核心思想的理解，可以通过下列几个问题来进行大概的判断：

• 如何有效划分数据集

• 如何解决过拟合现象

• 模型之间的关联和区别是什么

• 规则和模型如何选择

• 如何根据业务场景选择合适的算法

  如果课本内容已经学的很明白，建议同学可以阅读或者动手实现模型代码。大家对上述问题不是很清晰的话，如果反响热烈，后续也会通过系列专栏的形式来讲解这一部分。

3. 第三阶段：深度学习理论与实战

  学习完机器学习基本理论后，就需要进一步学习深度学习的理论与实战。这是由于在工业界中的数据集数量庞大，只有使用拟合能力更强的深度学习才能取得更好的效果。在此推荐邱锡鹏老师的神经网络与深度学习。在学习过程中重点把握不同神经网络的结构和适用场景。比如最常用的三种神经网络结构：

• 前馈神经网络

• 卷积神经网络

• 循环神经网络

  与此同时，一定要动手使用深度学习框架来完成实践项目，比如使用深度学习框架(Tensorflow 或者 Pytorch)完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入，从而加深对神经网络和深度学习的理解。

4. 第四阶段：细分领域深入学习

  再进一步就是选择细分领域进行学习了，相对主流的几大方向和细分方向分别是：

• 计算机视觉（CV）：图像分类、目标检测、图像分割、OCR 等。

• 自然语言处理（NLP）：文本分类、命名实体识别、事件抽取、文本摘要、阅读理解等。

• 推荐系统：热门推荐、Feed 流、猜你喜欢等。

• 金融风控等：客户群体筛选、欺诈风险鉴别、信用评定等。

  之前的几个阶段都可以通过教材的方式进行学习，而这一阶段的学习方式为工作或者比赛。如果没有合适的工作机会，但也想拿到进入人工智能领域的入场券，最简单直接的方式就是打比赛拿到 top 名次。

  建议大家可以学习各类 Al 比赛（Kaggle、阿里云天池、科大讯飞等）前几名队伍的成功经验，方向虽然很多，包含 NLP，CV、语音、时序预测、等等方向。但建议大家学习时抓住一个方向进行努力，然后再拓展到其他方向。通过学习前排大佬的经验分享，就可以学习到很多实用的比赛tricks ，从而更好的帮助新手入门数据科学竞赛。

5. 第五阶段：集大成者

  如果我们想成为人工智能领域的大佬，就不能局限于某个细分领域了。因为很多领域之间其实是互相借鉴，互相成就的。举两个例子，一个是在 NLP 大杀四方的Transformer模型也被迁移到了 CV 领域，同样实现了佛挡杀佛。另外一个是先在 CV 领域中实现效果较好的simCLR(对比学习)，后面被 NLP 领域借鉴实现了simCSE，也取得了极佳的效果。

  最后再简单介绍下需要长期培养的几大能力，祝大家早日实现自己的梦想：

• 实际业务建模

• 论文阅读与复现

• 代码阅读与优化