0基本怎么快速入门人工智能
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">这几年人工智能、<span style="color: black;">设备</span>学习大热，起步2万+的月薪让<span style="color: black;">非常多</span>人心驰神往，<span style="color: black;">非常多</span>外行的<span style="color: black;">伴侣</span>找到我，认为自己的专业上限不高<span style="color: black;">或</span>工作内容枯燥前景<span style="color: black;">欠好</span>，“我可不<span style="color: black;">能够</span>转<span style="color: black;">设备</span>学习”？为了回答这个问题，菜鸟君觉得有必要先<span style="color: black;">处理</span>一个实例：<span style="color: black;">设备</span>学习<span style="color: black;">此刻</span>入行合适吗？</p>工业界的人工智能<span style="color: black;">状况</span>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">人工智能发展太快了，<span style="color: black;">持续</span>打破了人们<span style="color: black;">针对</span>「计算机能做什么」的认知，并在人机博弈、计算机视觉、生物特征识别、<span style="color: black;">没</span>人驾驶、医学诊断等应用<span style="color: black;">行业</span>取得突破性<span style="color: black;">发展</span>，人才需求<span style="color: black;">亦</span>进一步扩大。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">日前</span>，我国人工智能、深度学习等<span style="color: black;">行业</span>依然有很大的人才缺口，预计 2030 年就有超过 500 万人才缺口，应届生<span style="color: black;">作为</span>争夺高地，说各家<span style="color: black;">机构</span>砸钱“抢”人<span style="color: black;">亦</span>毫<span style="color: black;">不外</span>分。</p>
<div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><img src="https://pic1.zhimg.com/80/v2-77e73ce657eb4ff92dc8257aa362b1ac_720w.webp" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;"></div>2018年最新数据：python、大数据、人工智能从业者薪资表<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">李开复就说过，“在硅谷，做深度学习的人工智能博士生，<span style="color: black;">此刻</span>一毕业就能拿到年薪 200 万到 300 万美元的录用<span style="color: black;">通告</span>，三大<span style="color: black;">机构</span>（谷歌、脸书和微软）都在用不<span style="color: black;">恰当</span>的价钱挖人。而在我的身边，算法岗 2 年以上月薪 3 万（非一线大厂）的以上很<span style="color: black;">平常</span>。</p><span style="color: black;">那些</span>人适合<span style="color: black;">设备</span>学习？<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">时<span style="color: black;">迄今</span>日，人工智能<span style="color: black;">已然</span><span style="color: black;">作为</span>了独立学科，并且<span style="color: black;">起始</span>对本科学生开放，随着开源框架层出不穷，使得算法门槛<span style="color: black;">逐步</span>降低，<span style="color: black;">非常多</span> AI 新人可在<span style="color: black;">短期</span>内熟悉标准化的开源<span style="color: black;">工具</span>进行实战。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">在菜鸟窝的教研团队<span style="color: black;">始终</span>认为，以下几类学生从<span style="color: black;">基本</span>来讲，入行人工智能水到渠成：</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">①数学、统计等理工类应届生。理工类学生<span style="color: black;">常常</span>较好的数学<span style="color: black;">基本</span>，虽然数学理论运用在工程实践中优先级不是很高，但想要深入<span style="color: black;">设备</span>学习，理论知识<span style="color: black;">常常</span>决定了你能走多远。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">②Python 及其它<span style="color: black;">研发</span>语言<span style="color: black;">运用</span>者。<span style="color: black;">针对</span>跨职业向人工智能发展的<span style="color: black;">研发</span>者<span style="color: black;">来讲</span>，熟悉项目<span style="color: black;">研发</span>流程能很好地<span style="color: black;">帮忙</span><span style="color: black;">咱们</span>理解算法原理和应用场景，尤其是 Python 语言<span style="color: black;">运用</span>者，<span style="color: black;">优良</span><span style="color: black;">非常</span><span style="color: black;">显著</span>。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">③数据分析师。所有抛开数据的人工智能是伪科学，数据分析<span style="color: black;">亦</span>是入门<span style="color: black;">设备</span>学习的<span style="color: black;">必须</span>技能。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">④其它互联网岗位。在人人编程的年代，懂一点技术总没错。<span style="color: black;">尤其</span>是<span style="color: black;">做为</span>用户和技术纽带的<span style="color: black;">制品</span>经理，懂人工智能技术在垂直<span style="color: black;">行业</span>有不小的职业加分项。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">当然，菜鸟君不是提倡<span style="color: black;">茫然</span>放弃本职工作转行去做<span style="color: black;">设备</span>学习/人工智能。热门的 AI 数据分析、数据挖掘、算法等岗位都<span style="color: black;">必须</span>对<span style="color: black;">详细</span>业务<span style="color: black;">非常</span><span style="color: black;">认识</span>，而AI移动<span style="color: black;">亦</span>在加速落地，各个<span style="color: black;">行业</span>都<span style="color: black;">必须</span>人工智能+的人才。打个比方，<span style="color: black;">咱们</span>不是要做<span style="color: black;">设备</span>学习里懂金融的人，而应该<span style="color: black;">作为</span>金融里懂<span style="color: black;">设备</span>学习的人，这<span style="color: black;">便是</span>你的<span style="color: black;">优良</span>所在。</p><span style="color: black;">那样</span>该怎么入门<span style="color: black;">设备</span>学习？<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">咱们</span>入门一门新技术时<span style="color: black;">一般</span>会搜集海量的学习资料，<span style="color: black;">例如</span>“<span style="color: black;">设备</span>学习从入门到进阶几百G的资料”、“<span style="color: black;">设备</span>学习必读的 100 本 PDF”，<span style="color: black;">而后</span>踏踏实实地放在网盘里。90% 的人感叹这些内容太多了，<span style="color: black;">没</span>从下手。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">确实，<span style="color: black;">设备</span>学习不是以往传统的技术，它是一门融合概率论、线性代数、凸优化、计算机、神经科学等多方面的<span style="color: black;">繁杂</span>技术，常常让人觉得晦涩难懂。但撇开学术界需求，其实大部分人<span style="color: black;">最后</span>不会从事算法<span style="color: black;">科研</span>，而会奋斗在一线应用<span style="color: black;">行业</span>。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">怎样</span>入门<span style="color: black;">设备</span>学习的疑问，菜鸟君<span style="color: black;">意见</span>从<span style="color: black;">实质</span>工程<span style="color: black;">方向</span>出发逆推出能力模型。<span style="color: black;">咱们</span>先来用一个小型NLP项目流程来举例，让<span style="color: black;">大众</span><span style="color: black;">认识</span><span style="color: black;">设备</span>学习项目有<span style="color: black;">那些</span>大的环节:</p>
<div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">1.获取数据。<span style="color: black;">包含</span>业务<span style="color: black;">分部</span>、<span style="color: black;">机构</span><span style="color: black;">累积</span><span style="color: black;">海量</span>的文本数据和自己网上下载、爬取的数据，<span style="color: black;">而后</span>进行加工。
2.数据预处理。数据处理大概会占到<span style="color: black;">全部</span>50%-70%的工作量，<span style="color: black;">经过</span>数据洗清、分词、词性标注、去停用词四个大的方</div>
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