普通程序员如何转向AI方向

    2017-01-10 16:30  浏览次数:112

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一、AI领域简介

AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习。曾经,符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键,而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说,学习AI主要的是学习机器学习。

但是,人工智能并不等同于机器学习,这点在进入这个领域时一定要认识清楚。关于AI领域的发展历史介绍推荐看周老师写的《机器学习简介》。下面一个问题是:AI的门好跨么?其实很不好跨。我们以机器学习为例。

在学习过程中,你会面对大量复杂的公式,在实际项目中会面对数据的缺乏,以及艰辛的调参等。如果仅仅是因为觉得这个方向未来会“火”的话,那么这些困难会容易让人放弃。考虑到普通程序员的特点,而要学习如此困难的学科,是否就是没有门路的?答案是否定的。只要制定合适的学习方法即可。

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二、学习方法

学习方法的设定简单说就是回答以下几个问题:我要学的是什么?我怎样学习?我如何去学习?这三个问题概括说就是:学习目标,学习方针与学习计划。学习目标比较清楚,就是踏入AI领域这个门。这个目标不大,因此实现起来也较为容易。“过大的目标时就是为了你日后放弃它时找到了足够的理由”。

学习方针可以总结为 “兴趣为先,践学结合”。简单说就是先培养兴趣,然后学习中把实践穿插进来,螺旋式提高。这种方式学习效果好,而且不容易让人放弃。有了学习方针以后,就可以制定学习计划,也称为学习路线。下面就是学习路线的介绍。

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三、学习路线

推荐学习路线如下图:

这个学习路线是这样设计的:首先了解这个领域,建立起全面的视野,培养起充足的兴趣,然后开始学习机器学习的基础,这里选择一门由浅入深的课程来学习,课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后,对机器学习已经有了充足的了解,可以用机器学习来解决一个实际的问题。

这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后,可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择,深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向,其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样,因此可以单独学习。除了深度学习以外,机器学习还包括统计学习,集成学习等实用方法。

如果条件足够,可以同时学习两者,一些规律对两者是共通的。学习完后,你已经具备了较强的知识储备,可以进入较难的实战。这时候有两个选择,工业界的可以选择看开源项目,以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文,为解决问题而想发论文。

无论哪者,都需要知识过硬,以及较强的编码能力,因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后,可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门,修行在个人”。之后的路就要自己走了。

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四、总结

本文的目的是帮助对AI领域了解不深,但又想进入的同学踏入这个门。这里只说踏入,是因为这个领域的专精实在非常困难,需要数年的积累与努力。在进行领域学习前,充分认识自己的特点,制定合适的学习方法是十分重要的。

首先得对这个领域进行充分了解,培养兴趣。在学习时,保持着循序渐进的学习方针,不要猛进的学习过难资源;结合着学习与实践相辅的策略,不要只读只看,实际动手才有成就感。学习某个资源时要有充分的目的,不是为了学开源项目而看代码,而是为了写开源项目而看;不是为了发论文而写论文,而是为了做事情而写论文。

如果一个学习资源对你过难,并不代表一定是你的问题,可能是学习资源的演讲或撰写人的问题。能把难的问题讲简单的人才是真正有水平的人。所以,一定要学习优质资源,而不是不分青红皂白的学习。最后,牢记以兴趣来学习。学习的时间很长,过程也很艰难,而只有兴趣才是让你持之以恒,攻克难关的最佳助力。

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