终于找到了!AI学习路线图——从零基础到就业

鸡腿爱学习 2024-08-15 08:31:01 阅读 100

导读:极简可行,少即是多。

本指南为不擅长数学的你私人订制,同时适用于:

想要学习AI的学生、程序员、研究人员或爱好者;

想转行AI的读者;

想把AI运用到本职工作的读者。

新手自学三大误区:

贪多求全收集资料,却一份也没看完;

想通过脑图了解“系统入门路线”,却只看到满屏的陌生名词,还是不知该怎么学;

翻开AI技术书,第一眼就被公式“劝退”。

如果你也一样,在初学入门时踩到这些“坑”,那么继续往下看吧。

路线图制定原则:少即是多

最大化节约你的时间和精力,优先向重点发力,捡西瓜而不是捡芝麻。

路线图分为3个阶段:1. 零基础入门,2. 基础进阶,3. 工作应用

在入门阶段,你需要的不是大量资料的罗列,而是一个简单可行的引导——只学重点,建立信心。所以小编只推荐4本书,而且不必全部看完;

一旦真正入门,消除了迷茫,这时再向你推荐全面和深入的内容,才有帮助;

达到工作水平后,你自己就会知道怎样学了,同时也已融入这个圈子。这时推荐一些你会在工作中用到的参考书,你自行选择即可。

路线图中推荐的书,为了方便新手理解,对每本书都只用直截了当的一句话去描述其特点,把阅读成本降到最低,已经入门或处在行业内的读者,也可以通过路线图来查缺补漏,让自己升值。

第一阶段:零基础入门(3-6个月)

新手应首先通过少而精的学习,看到全景图,建立大局观,通过完成小实验,建立信心,才能避免“从入门到放弃”的尴尬。因此,第一阶段只推荐4本最必要的书(而且这些书到了第二、三阶段也能继续用),入门以后,在后续学习中再“哪里不会补哪里”即可。

入门路线上,建议先掌握机器学习的基础(传统模型)后,再开始学深度学习。原因有二:

一来机器学习基础是“以不变应万变”的内功。一旦掌握了基础,你对深度学习等进阶技术,以及不断变化的新技术都可以触类旁通,节省学习成本;

二来深度学习对计算机硬件要求高,不适合新手用个人电脑自学。

但是有个问题:机器学习相对深度学习来说,对数学基础要求稍高,这该怎么解决呢?

答案就在路线图的第一本书里——《机器学习算法的数学解析与Python实现》

机器学习算法的数学解析与Python实现

作者:莫凡

推荐语:看得懂、学得会、不枯燥的机器学习入门书。用白话帮你从生活案例中理解算法,发现算法的乐趣,再把算法应用到机器学习中,让你零基础掌握算法精髓,快速进入AI开发领域。

这本书堪称小白福音!你别看它的书名挺长,但作者可是用视频弹幕般的解说风格,带你零基础入门的。至于内容有多么的多通俗易懂,你看一下作者写的文章就知道了。

你要的机器学习全景图,也就在这本书里。

学习理论基础的同时,通过实践带给自己正反馈,才能持续的学下去。人工智能入门用Python你肯定知道,推荐《Python程序设计:人工智能案例实践》,这是结合AI实例入门Python非常好的一本。即使你将来成为机器学习工程师后,也能把这本书放在手边备查。

Python程序设计:人工智能案例实践

作者:保罗·戴特尔

推荐语:极简入门Python和AI,读这一本就够了!538个实例帮你掌握交互式IPython解释器和JupyterNotebook并应用Python实践人工智能项目。

掌握了基本的Python语法后,就可以实践机器学习了,推荐2本“四大名著”足矣。特别是豆瓣满分的蜥蜴书

机器学习实战

作者:奥雷利安·杰龙

推荐语:“美亚”人工智能畅销榜首图书,基于TensorFlow2全面升级,内容增加近一倍!Keras之父鼎力推荐,从实践出发,手把手教你从零开始搭建起一个神经网络。

Python机器学习

作者:塞巴斯蒂安·拉施卡

推荐语:深度学习“四大名著”之一、美亚畅销书全新升级,《ACM计算评论》年度最佳奖图书,Python机器学习入门教程。

“四大名著”绝非浪得虚名,到你入门进阶之后,会更加领会这2本书的价值。

上述4本书在手,你的零基础入门之路可以说是无死角了,你只需要踏下心来,按书中的内容按部就班动手做,切记,一定要动手实践!

第二阶段:基础进阶(3-6个月)

熟读《机器学习算法的数学解析与Python实现》并动手实践后,你已经对机器学习有了基本的了解,不再是小白了。这时可以开始触类旁通,学习热门技术,加强实践水平。在深入学习的同时,也可以探索自己感兴趣的方向,为求职面试打好基础。

这一阶段,还可以继续实践2本“四大名著”。在遇到一些新概念时,需要提升数学基础,此时推荐阅读《机器学习算法》和《机器学习中的概率统计:Python语言描述》来集中理解机器学习中的数学和算法。

机器学习算法

作者:安柯·莫特拉

推荐语:麻省理工学院“机器学习算法”课程教材,介绍可解释的机器学习,探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识。

机器学习中的概率统计

作者:张雨萌

推荐语:GitChat畅销专栏全面升级!系统讲解机器学习中的概率统计核心知识和计算技巧,利用Python工具和典型案例,帮你高效构建机器学习概率统计理论与实践体系。

此时,你可以进入“深水区”了,深度学习理论入门只看这本“蒲公英书”就够了,配套素材非常丰富,内容也绝对够新,让你形成系统的知识脉络。

神经网络与深度学习

作者:邱锡鹏

推荐语:复旦大学邱锡鹏教授力作,周志华、李航联袂推荐!深受好评的深度学习讲义“蒲公英书”正式版!系统整理深度学习的知识体系,由浅入深地阐述深度学习的原理、模型及方法。

实践方面推荐你阅读业内公认的口碑好书《Python深度学习:基于PyTorch》,如果想掌握另一种热门框架TensorFlow的话,再回去看两本“四大名著”就好,版本都是最新。

Python深度学习:基于PyTorch

作者:吴茂贵 郁明敏 杨本法 李涛 张粤磊

推荐语:业内公认的深度学习入门实战好书!资深AI专家20余年工作经验总结,从工具、技术、算法、实战4个维度全面讲解深度学习,重点突出、循序渐进、用图说话,配学习PPT。

深入浅出Embedding

作者:吴茂贵 王红星

推荐语:北京智源人工智能研究院院长、微软中国首席技术官、亚马逊云上海AI研究院院长、中国计算机学会副理事长推荐。

至于系统能力,属于“九阳神功”级别的“内功”。虽然有些人系统能力学得不好也找到了工作,但你如果想有长远发展,还是要抽时间“回炉”。大厂面试也常考系统能力的问题,可见其重要性。系统能力方面最好的书,看过图中这3本,就可以了。

智能计算系统

作者:陈云霁 李玲 李威 郭崎 杜子东

推荐语:深度学习处理器芯片研究的开拓者陈云霁领衔,中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就。智能领域系统能力培养大成之作!

第三阶段:工作应用

这一阶段你已经不再需要引导,只需要一些推荐书目。如果你从入门时就确认了未来的工作方向,可以在第二阶段就提前阅读相关入门书籍(对应“商业落地五大方向”中的前两本),然后再“哪里不会补哪里”。

这个阶段,只提醒1点:工程应用绝对没有学术理论的AlphaGo那么炫酷,想要快速避坑,了解技术商业化中的取舍,除了工作实践之外,推荐你阅读“冰山书”:《机器学习:软件工程方法与实现》,从工程上再刷新一次机器学习避开新手犯错的“重灾区”

机器学习:软件工程方法与实现

作者:张春强 张和平 唐振

推荐语:大型金融集团专家撰写,基于Python,将软件工程思想、方法、工具和策略应用到机器学习中,提供高质量代码设计、可复用源码和工业应用框架。

结语

现在的你已经进入机器学习工程师这条“伟大的航路”了,也许修行之路才刚刚开始。技术发展日新月异,练好“内功”才能走的更远。

-END-


一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型,如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型,需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳理知识,形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别:AI大模型API应用开发工程

L3级别:大模型应用架构进阶实践

L4级别:大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别,市场上大多数岗位都是可以胜任,但要还不是天花板,天花板级别要求更加严格,对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

以上的AI大模型学习路线,不知道为什么发出来就有点糊,高清版可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

四、AI大模型商业化落地方案

img

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。



声明

本文内容仅代表作者观点,或转载于其他网站,本站不以此文作为商业用途
如有涉及侵权,请联系本站进行删除
转载本站原创文章,请注明来源及作者。