鲁达
人工智能看似是这几年才流行起来的一个新技术行业，但是人工智能不是一门新学科，它的学科发展已经有了60多年的历史了。如果想要入门人工智能行业，那么你需要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，从开始到现在，一直都处于发展之中，虽然中间有多次的起伏，但是知识的发展不但没有中断，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。人工智能的目标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任务，新的生产工具将会替换生产力角色，改变生产关系，极大的促进社会发展。想要完成这一划时代的壮举，是需要集合人类有史以来所有的知识理论的。所以人工智能实际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究模式，这种模式就是人工智能。
从人工智能的应用方向来看，它包含了图形学、信号学、语言学、自动化等学科；如果从人工智能的理论方向来看，它又包含了计算机学、逻辑学、心理学、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，如果没有一个有效的学习方法和系统的学习路线，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，实际上所学的知识之间是建立不起有效的连接的，随着时间的推移，前期学习到的东西，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时间和精力，感觉自己学了很多知识，但是却做不出像样的东西来。
二、人工智能编程基础
那么我接下来将会为大家梳理一下，怎么学习才不会掉入所谓的“信息茧房”，怎么学习才会花最少的时间，最快速的进入人工智能行业。
首先，需要学习理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、人工智能的应用场景等。学习完这些基本的概念，算是做一个扫盲，不至于和别人聊天时还不清楚什么是人工智能。
其次是编程基础，人工智能是需要程序来驱动的，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维上有一定的区别。普通编程主要是纵向的逻辑层次编程，侧重于功能的实现，而人工智能编程不仅有纵向的逻辑层面的编程，还有横向的矩阵并行运算编程，不但要注重功能的实现，还要注意效率和功耗方面的问题。
如果使用普通的程序思维去做如果人工智能程序，会出现很多问题，比如做了一个人脸识别算法程序，功能实现了，但是程序运行速度太慢，无法在小型移动设备上使用，这就属于效率问题。如何使程序在较小的设备上也能够流畅的运行就是需要算法工程师额外考虑的问题之一。功耗则是另一个比较重要的问题，在落地应用中，一般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，如果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，不光有前面所说的效率问题，在功耗上也是一个棘手的问题。如果模型过小很有可能无法实现AI算法的目的，可能无法准确实现某些功能，很有可能会降低精准度。怎么在效率功耗与精准度之间选择，是需要有一定的平衡艺术的。
三、人工智能数学基础
当程序方面没有问题了，还需要学习数学，数学是算法的基石，如果没有良好的数学思维，那么至少在算法工程师这条路上可能不会有太大的成就，最多也就是替别人跑跑模型，调节一下参数。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理解数学公式中的逻辑原理，并且知道为什么要使用这个公式，而非推导计算出结果，这点要和学校时代的数学分清楚。一般AI算法工程师的数学知识需要学习高等数学、线性代数、概率统计等三大数学外，还需要学习一些信息论、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，就要真正的开始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开始，到现在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，并且能够根据实际任务需求设计出合理的算法模型，实现算法任务。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，最需要的就是实战了。最好的方法就是商业项目实战，因为只有真实的商业项目才是最能够检验出学习的成果的，学习的扎实不扎实，对技术的应用是否熟练掌握，都能够检验出来。实战项目有以下三个好处：第一是对前面所有知识的融会贯通，实现项目所涉及到的知识点较多，如果能够快速的完成项目，说明前面的学习是没有问题的；第二点就是检验自己的不足之处，看看自己在项目过程中遇到了哪些问题，卡在了什么地方，这些都是后面需要复习的知识点；第三点就是积累项目经验，为以后找工作做准备，有了相关领域的商业项目经验，自然就很容易找到满意的工作。
但是商业项目不是想做就能够做的，商业项目也不是一个人能够完成的，是需要一个团队完成的，只有团队成员各司其职，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，学院机构齐全，包括了教研、教学、教务、咨询、就业等部门，师资力量雄厚，有来自大厂一线的工程师坐镇，有名牌大学博士指导，有多年AI教育经验的老师授课，学院课程体系完整，从基础到进阶、从理论到实战、从学习到毕业指导，直接和用人企业对接，保证就业率。
六、人工智能完整课程大纲
下面奉上完整的学习路线大纲，更详细的课程内容目录可以关注我们的公众号索取，或者到官网添加我们的咨询老师了解详情。
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.认识人工智能 | 人工智能的基础概念 |
人工智能的项目流程 | ||
人工智能的应用场景 | ||
2.python编程基础 | 语言介绍 | |
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 | ||
实际项目 | ||
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 | ||
全连接神经网络 | ||
卷积神经网络 | ||
循环神经网络 | ||
二、实力进阶 | 1.模型梯度问题优化 | 梯度爆炸 |
梯度弥散 | ||
梯度处理方法 | ||
2.模型拟合问题优化 | 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.网络模型评估方法 | 性能指标 | |
精度指标 | ||
泛化能力 | ||
评估偏好选择 | ||
5.网络模型压缩方法 | 剪枝 | |
量化 | ||
蒸馏 | ||
6.网络模型部署方式 | 模型部署语言 | |
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.神经网络注意力机制 | 注意力的原理 | |
使用注意力的考量 | ||
注意力的类别 | ||
注意力的计算 | ||
注意力的施加方式 | ||
注意力模型 | ||
Cv Transformer模型 | ||
三、商业项目 | 1.单类目标识别 | 单类多目标检测 |
近似目标分类 | ||
人脸识别项目 | ||
2.多类目标识别 | 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 | ||
评估方法 | ||
四、毕业指导 | 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能力，以及项目进度管理能力。所有参与成员都要对该项目进行完整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.简历和面试指导 | ||
6.全流程模拟面试 | ||
7.推荐就业 | ||
8.就业跟踪服务 | ||
五、赠送礼包 | 1.语音识别（基础+案例） | 赠送内容以录播视频的形式发放 |
2.自然语言处理（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要什么条件。