《愛，死亡與機器人》第二部前一段時間播出了，該作可以說是承載了我對于人工智能最初的想象，相信也有不少人被里面有關(guān)未來的創(chuàng)造性構(gòu)思震撼過。

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，近年來與人工智能有關(guān)的熱烈討論經(jīng)久不衰，各種文化作品如電影和小說如雨后春筍一般出現(xiàn)，仿佛一位巨星已經(jīng)登上了時代的舞臺。

在日常生活中也隨處可見AI的影子，不管是手機上的廣告大數(shù)據(jù)推送、AI上課判卷還是最近風(fēng)頭愈勝的無人駕駛汽車，都標(biāo)志著人工智能已經(jīng)在目前比較火熱的各大領(lǐng)域都得到了實際應(yīng)用。AI的浪潮正隨著時代來臨，同時裹挾著帶來的還有無窮無盡的機會。

因此作為一名和互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生，在投遞簡歷時看到比比皆是的“AI工程師”、“數(shù)據(jù)分析師”、“算法工程師”、“風(fēng)控算法工程師”等職位時，不禁怦然心動，產(chǎn)生了想要嘗試系統(tǒng)性學(xué)習(xí)人工智能課程的心思。更何況不可否認(rèn)的是AI的普及速度變得越來越快，全民AI也逐漸成為了一個社會的趨勢，而這同時也給了我一種危機感與緊迫感——其他人都會，萬一我不會該怎么辦？

于是我在網(wǎng)上大致查找了一下資料，發(fā)現(xiàn)目前在工作中通過AI建立模型來處理問題，從而提升效率已經(jīng)非常普遍，同時，AI開發(fā)門檻變得越來越低，對于注定要進入IT行業(yè)的我來說，包括開發(fā)、測試、運維、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析師在內(nèi)的工作崗位也逐步開始接觸AI技能。這一點讓我下定了決心，學(xué)了一定不會吃虧，而不行動永遠(yuǎn)止步不前。

那人工智能和機器學(xué)習(xí)又有什么關(guān)系？為什么新手都是先從后者開始？我就只想了解人工智能不行嗎？帶著這樣的疑問，我繼續(xù)搜索，最終找到了答案——實際上，機器學(xué)習(xí)是AI的子領(lǐng)域，包含了幾乎所有對世界影響最大的方法，其中包括“深度學(xué)習(xí)”。也就是說，三者依次呈包含關(guān)系。從應(yīng)用的角度，基于人類的基本交互方式，AI可以分為三大類：自然語言、視覺和語音。而對于這些不同類型領(lǐng)域的AI功能，機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)它們的基本技術(shù)。也就是說，不管方向是自然語言處理、圖像識別還是語音識別，機器學(xué)習(xí)都是必不可少的知識。機器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域最核心的技術(shù)，也是入門AI開發(fā)的第一門課程。后續(xù)所有的復(fù)雜技術(shù)和應(yīng)用都依賴于機器學(xué)習(xí)技術(shù)。想學(xué)好AI，機器學(xué)習(xí)是第一門必修課，如果擁有良好的機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，再去深入研究AI技術(shù)會相較而言更加容易。

下面又是一個棘手的問題出現(xiàn)了——怎么學(xué)？

幾乎是從一開始我就否決了自學(xué)這個選項。原因很簡單，作為期末考試前通宵達旦瘋狂自學(xué)的大學(xué)生一枚，我很清楚這樣做的好處和弊端：雖然看似不會花費額外時間在通勤或是走神上，但是這種方法的缺點在于沒有經(jīng)驗豐富的講師答疑或者糾正，當(dāng)不清楚或容易混淆的部分越積累越多時，就像沉疴一樣難以去除，思維在錯誤的漩渦里逐漸下沉。而且缺乏具體計劃的話，比較考驗個人自制力，最重要的是，人工智能相關(guān)知識最終落點在于建立項目模型，如果僅僅是自學(xué)，很大可能要花費大量時間針對案例優(yōu)化完善，或者說無法有效率地進行實踐。更何況目前在網(wǎng)上所能搜集到的資料大多以視頻或者文字資料為主，數(shù)量龐雜，令人眼花繚亂，難以從中挑選有效信息不說，找到適合自己的方法也不容易。

針對上述這幾點問題，我綜合比較了現(xiàn)在市面上比較知名的幾家人工智能課程培訓(xùn)機構(gòu)的優(yōu)缺點，最終選擇了業(yè)內(nèi)風(fēng)評較好且學(xué)員反饋不錯的貪心AI機器學(xué)習(xí)中級課。將近全部課程學(xué)習(xí)下來，體驗還是比較滿意的。雖然對于完全0基礎(chǔ)的同學(xué)來說，直接學(xué)習(xí)這個中級課程可能存在困難，因為要求有編程的基礎(chǔ)，建議還是先聽聽網(wǎng)課，自學(xué)一下C語言、C++或者Python，有一定打代碼的經(jīng)驗之后再來嘗試。像計算機專業(yè)統(tǒng)一學(xué)習(xí)過這些的話，是可以直接聽課的，不存在什么特別難懂的情況。

后面看章節(jié)內(nèi)容也可以知道，這個課其實大部分是數(shù)學(xué)和編程的結(jié)合，涉及了部分專業(yè)課程的內(nèi)容：

概率論與數(shù)理統(tǒng)計——條件概率、貝葉斯公式、概率密度函數(shù)及分布函數(shù)、各類分布、期望方差及相關(guān)系數(shù)、大數(shù)定律和中心極限定理、抽樣分布、泰勒公式、參數(shù)估計（重點是最大似然法估計）、假設(shè)檢驗、線性回歸。

線性代數(shù)——拉普拉斯展開、高斯消元法、特征向量、協(xié)方差矩陣、圖的鄰接矩陣等等。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——線性表（數(shù)組、鏈表）、樹及森林（包括二叉樹及其衍生二叉搜索樹、堆、Huffman樹）、圖（關(guān)鍵，存儲結(jié)構(gòu)、圖的周游、最短路徑算法、最小生成樹）、排序（插入、選擇、快速、歸并、分配和索引），以基本思想和概念為主。

要是掌握了會更方便理解，但是沒有的話也不影響，老師會帶著重新學(xué)一遍核心重點。特別感謝這一點，因為其實大一大二學(xué)過的地方，到現(xiàn)在也忘得差不多了。。。

可以說，最讓我覺得獨樹一幟的是它的課程模式設(shè)計。

區(qū)別于我常用的中國大學(xué)mooc或者是b站的教學(xué)，貪心科技的課不僅每一小節(jié)都會配備對應(yīng)的視頻，還有文字版的精要講解和配套練習(xí)題，一個大的知識點結(jié)束時還會有總結(jié)，告別只看視頻的被動學(xué)習(xí)。

說實話大家應(yīng)該都有體驗，當(dāng)只是單純聽講的時候非常容易注意力不集中，錯過重要的點（留下不學(xué)無術(shù)的淚。。。），而這種方式可以隨時暫停重聽，加深印象，對于利用碎片化時間很有幫助。更加方便鞏固當(dāng)前所學(xué)知識和學(xué)習(xí)過程中建立大框架及思維導(dǎo)圖，不會給人混亂繁復(fù)之感，便于記憶和梳理。可以說這個課提供了一體化的學(xué)習(xí)體驗，使視頻、文字、圖片、實戰(zhàn)結(jié)合起來，讓我們能更加全方面地深入理解分類、回歸、聚類、集成算法等。

而且令我驚喜的是，竟然幾乎每章都會有這樣的幾道補充代碼題和一個小案例，附圖的主題為股價預(yù)測，和前一部分關(guān)于線性回歸的課程內(nèi)容相呼應(yīng)。前者對我這樣的打代碼苦手非常友好，可以自己先做一遍，再和標(biāo)準(zhǔn)版本對照一下，可以糾正思路，加深對知識的理解。后者是由基礎(chǔ)理論內(nèi)容延伸出來的在現(xiàn)實生活場景中的應(yīng)用，給人一種真正能著手操作的獲得感和滿足感，不僅僅是紙上談兵的記憶，而是可以自己做出以前不敢想象的模型。這一part當(dāng)時對于剛剛著手學(xué)習(xí)的我還是有點點艱難的，不過只要堅持下去，越到后面就越容易。

還有一點，上面是機器學(xué)習(xí)課程的主要內(nèi)容安排，可以看出總共十八章，其中含有五章的大項目作業(yè)，由淺至深地詳細(xì)介紹了機器學(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)容，整體課程設(shè)置有條理。【廣告點擊率預(yù)測項目】【搭建情感分析系統(tǒng)】【金融評分卡模型的搭建】【營銷中的用戶分層】【聊天機器人中的意圖識別】這五個項目來自目前熱門的互聯(lián)網(wǎng)、社會科學(xué)、金融等幾個不同的領(lǐng)域，能讓我們得以在掌握理論知識的前提下學(xué)會合理應(yīng)用。

我最感興趣、花費時間也最長的是第三個項目，因為金融科技是一個非常具有前景的行業(yè)，而這個模型的搭建模擬了金融風(fēng)險預(yù)測和控制方面的屬性，對比了傳統(tǒng)預(yù)測方法與大數(shù)據(jù)預(yù)測方法的優(yōu)缺點，側(cè)面也體現(xiàn)了人工智能給各行各業(yè)帶來的生活便利，這讓該課程與只講理論的其他課程完美區(qū)分開來。

每一項技術(shù)都配備實戰(zhàn)案例，而且所有案例和項目均可直接在云端平臺上完成，不用在Dev、Visual Studio或Python上寫完再上傳文件，方便了很多，尤其適合和我一樣不咋勤快的同學(xué)，對于還沒下載軟件的同學(xué)更是省去了到處尋找安裝方法的時間。

最后由助教輔助答疑和項目批改指導(dǎo)。我遇到的老師和助教都挺認(rèn)真負(fù)責(zé)的，可以隨時聯(lián)系講解，保證每一步推導(dǎo)有理有據(jù)，每一個概念剖析徹底。想當(dāng)初我就怕遇到那種愛搭不理半天不回復(fù)或者態(tài)度不好的老師，還專門去看了一下課程的學(xué)員評價，發(fā)現(xiàn)他們跟老師關(guān)系還都可以，言語間也蠻熟稔的感覺，就像老朋友一樣，我就放心了，看來沒選錯。還可以加入課程的討論交流群，一些問題也能在群里得到解答，很少冷場！社恐人友好。。。

體驗了一下才知道，相比于全程自己完成的局限性，這種和人溝通的交互不僅能補充資料，還能激勵學(xué)習(xí)的上進心和積極性，實屬受益頗豐。

和之前說的幾個大優(yōu)點相比較而言，這個課程還具有一些其他方面的小設(shè)計，看似不足為道，實則貼心又能提供便利。比如這個筆記模式，能一邊聽課或做題一邊打字，不用在兩個界面切來切去就能記筆記或者記錄錯題。課程的界面UI也是清新簡潔，以黑白色調(diào)為主，一眼望去就可以抓住重點，沒有花里胡哨的廣告和五顏六色閃瞎人眼的按鍵。

而且后來我還從官網(wǎng)得知，這個機構(gòu)還聯(lián)合各大高校舉辦講座，擁有大量的AI合作企業(yè)。更與獵聘網(wǎng)合作，直推字節(jié)跳動、京東等大廠的中高端AI崗位，能讓畢業(yè)學(xué)員具有更便捷高效的就業(yè)渠道。對于應(yīng)屆生而言，就是多了一條路可走，這無疑是一個重要的優(yōu)勢。

綜上所述，貪心科技的機器學(xué)習(xí)課程雖然也存在一些微小的問題，比如初次學(xué)習(xí)時不能跳轉(zhuǎn)至后面的章節(jié)、有時候文字內(nèi)容會和老師講解的有所重復(fù)等等，但相比整體以及能獲得的額外收獲而言，實屬瑕不掩瑜。對于我本人來說，還是滿意的。

以上就是我學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的心路歷程！有興趣的同學(xué)也可以自行嘗試一下哦，相信不會讓你失望的！

現(xiàn)在我因為有了機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，已經(jīng)打算去繼續(xù)學(xué)習(xí)人工智能的其他進階課程了，除此之外數(shù)據(jù)分析方面也挺讓我感興趣的，有沒有接下來一起學(xué)的小伙伴呀～

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习怎么入门？一份速成指南拿好！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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