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AI培训班有存在的必要吗?
2018-04-19 09:49| | 打印|

       


 

  AI 前线导语:“被称为“业界良心”吴恩达在 Coursera 的免费机器学习课程,学员数目有超过两百万;而最近国内某人工智能教育平台创始人也在微博宣称其培训平台已经吸引到将近十万的付费学员。各种培训班名目众多,堪称 IT 业界一大奇象。我们在 AI 前线的社群里也经常见到这样的问题:想入门 AI,你们能推荐下培训班么?其实关于“培训班”、“如何转型 AI“、”AI 如何速成“,最有发言权的应该是用人单位和技术专家”。

  同样看到发展趋势变化的还有来自各个领域的而程序员们,要不要转型 AI,怎么学?怎么转?这些问题困扰着他们。

  有技术专家在回答我们的采访问题时直接抛出了否定三连,“不可能,不需要,不建议”:

  受访的企业 HR 也给出了一些相关经验:“我们的团队理念是一支精英化的团队,成员内部互相学习、成长也更快,我们愿意招基础好但是经验少的这种高潜力的侯选人,如果学历背景差基础一般,AI 速成是达不到我们的要求的,可能 coding 面就会匆匆挂掉。个人感觉任何东西都没有速成一说,我们更愿意花时间去建一座坚固的房子,也不愿意搭一个漏雨的棚子。”

  相信和他有着同样经历的人不在少数,因为自己的兴趣在此,然而所学专业并非计算机相关,故而选择了培训班这样的机构来学习。

  缺点:培训班水平良莠不齐,容易踩坑;学费较贵;学习的知识不够深入;实战项目在面试时是否被用人单位认可是个问题。

  优点:可以按照自己的喜好安排课程;价格相比培训班更便宜;授课讲师都是来自名企的技术专家。

  缺点:虽然也有课程体系,但是从系统性上较培训班仍有差别;授课讲师虽然来自名企,但是无法直接交流,有些问题不能及时得到解决;无法参与实战项目。

  缺点:从零开始一直到项目实战的课程不是谁都有时间开的,所以导致学习不够系统;同样有讲师水平参差不齐的问题存在;无法参与实战项目。

  在我们收集资料的过程中,非常有趣的一点是:大部分开设 AI 课程的线下培训班讲师的个人介绍中,几乎都没有写明是否曾经参与或主持过 AI 相关的项目,不知是不是为了隐藏实力?

  当然了,这里列举出各种学习的渠道,也是想抛出一个问题:AI 学习真的只能靠培训班吗?

  如果只是希望能够通过速成来获得那些超高额的薪资,那么建议你还是不要选择 AI 领域,没有坚实的基础,就算可以一时入门,却无法保证永远不被淘汰。

  一个计算机专业学生的大学生活,从入校开始就注定是充满压力的,来看一下一个普通计算机专业学生的专业课:

  线性代数、数据结构 (C++)、离散数学、汇编语言程序设计、计算机接口技术、数据库系统原理、操作系统、面向对象程序设计、计算机网络、专业英语、软件工程学、计算机安全技术、计算机图像处理、软件开发环境与工具···

  如果你选择了人工智能领域,首先你需要在以上课程里打下坚实的基础,强化自己的编程能力,之后你还需要从代数、微积分、概率论做入门,再到学习 Linear Regression、Classification、Tree-Based Methods,再到 SVM、Unsupervised Learning 及流行的各种神经网络;然后你需要掌握一样或者几样主流的深度学习框架:TensorFlow、Caffe、MXNet 等等···

  人工智能技术是一门复杂且要求十分严格的学科,但说到底,哪一项专业技术不是如此呢?

  如今 AI 正当万众瞩目之时,但就像一位受访的技术专家所说:“AI 肯定是未来的一个方向,但是不是唯一的方向呢?是不是不学 AI 的人都没有出路了呢?我持保留意见。我自己对枯燥的学术研究暂时还没产生很大兴趣,而且工作中也没有接触 AI 的机会(我指的是研发而不是使用),所以暂时不会报名这类入门培训。

  技术人的路是建立在不断学习的基础之上,或许你可以通过速成进入到想进的企业或机构,但是如果真的想要在一个领域取得成就,还是应该沉下心来认真系统的学习,就像那位受访的 HR 所说:花时间去建一座坚固的房子,不要为了图快而搭一个漏雨的棚子。不管这条路是不是 AI,都应如此。


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