今天看到王堅(jiān)博士的一個(gè)主題演講，他說「不要擔(dān)心 AI 毀滅人類，要相信人們能夠設(shè)計(jì)出一個(gè)好的架構(gòu)讓 AI 好好為人類工作」。霍金和馬斯克為什么會(huì)擔(dān)心 AI 會(huì)毀滅人類，是因?yàn)樗麄儾幌嘈湃藗兡軌蛟O(shè)計(jì)出一個(gè)好的架構(gòu)讓 AI 好好為人類工作，因?yàn)榇a是會(huì)出問題的，這就要看有沒有一個(gè)好的架構(gòu)能夠包容代碼，并具備 AI 的能力。
誰來設(shè)計(jì)這樣的架構(gòu)和實(shí)現(xiàn) AI 的能力呢？肯定是 AI 工程師和科學(xué)家。
12月中，吳恩達(dá)成立了 landing.ai，開始進(jìn)入 AI + 產(chǎn)業(yè)階段?！溉斯ぶ悄軐?huì)改變制造業(yè)的面貌」，這一動(dòng)作讓人們對 AI 的關(guān)注度在2017年的末尾又一次升溫。國家政策的支持、資本的涌入、各種類型的企業(yè)紛紛涉足人工智能領(lǐng)域。無論是熱點(diǎn)也好，趨勢也罷，人工智能和相關(guān)的行業(yè)應(yīng)用正變成 IT 從業(yè)者無法忽視的一個(gè)門檻，目前這部分人才缺口是巨大的。
根據(jù) LinkedIn 的數(shù)據(jù)，截至2017年，全球人工智能領(lǐng)域技術(shù)人才數(shù)量超過190萬人，其中美國相關(guān)人才總數(shù)超過85萬人，高居榜首；而中國的相關(guān)人才總數(shù)超過5萬人，位居全球第七。
簡直了。
巨大的人才缺口就意味著無數(shù)的潛在機(jī)會(huì)。以機(jī)器學(xué)習(xí)方向的算法工程師為例，該職位月薪大多在幾萬元，年薪百萬者也不在少數(shù)。在 AI 行業(yè)，新人入行薪資遠(yuǎn)高于互聯(lián)網(wǎng)其他技術(shù)人員。當(dāng)然，與之匹配的是相關(guān)的技能。在這波AI熱潮下，要不要踏入或轉(zhuǎn)型成為人工智能工程師，應(yīng)該是很多人關(guān)心的問題。
與之前的云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)相比，成為 AI 工程師，門檻相對較高，而且需要在現(xiàn)有技能樹的基礎(chǔ)上再有較長時(shí)間的積累才行。對大部分技術(shù)棧的理解和編程能力就不用說了，你還需要重拾數(shù)學(xué)，并且對機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)有一定了解。
另外，學(xué)習(xí)是一回事，能夠找到和業(yè)務(wù)結(jié)合的契機(jī)，同樣不可或缺。
梳理一下相關(guān)的基礎(chǔ)：
基礎(chǔ)一：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
1、線性代數(shù)和微積分基礎(chǔ)
2、統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)基礎(chǔ)
3、相關(guān)線性分析
基礎(chǔ)二：編程基礎(chǔ)
掌握相關(guān)的編程語言，比如 C++ / Python / Go / Java 等，目前 Python 是機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最主流的編程語言，熱的發(fā)燙。
基礎(chǔ)三：機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)
對基礎(chǔ)概念的理解，比如擬合、關(guān)聯(lián)規(guī)則（Apriori、FP-Growth）、回歸（Linear Regression、Logistics Regression）、決策樹（ID3、C4.5、CART、GBDT、RandomForest）、SVM（各種核函數(shù)）、特征工程（Feature Engineering）、可用性評估、數(shù)據(jù)變換、降維……等等。
?想要入門，先得解決這三個(gè)攔路虎。我們可以通過訂閱極客時(shí)間的兩個(gè) AI 專欄，閱讀參考書目，學(xué)習(xí)線上資源、關(guān)注牛人博客等方式獲得。下面向大家推薦幾本相關(guān)圖書：
本書的作者是我們熟知的吳軍老師。吳軍具備深厚的技術(shù)、管理、科技和人文背景知識，他的每一本書我都讀過。在《智能時(shí)代》里，吳軍老師從數(shù)據(jù)講起，內(nèi)容延展到機(jī)器智能、思維的革命、商業(yè)和技術(shù)，并預(yù)測和描繪了未來的智能化產(chǎn)業(yè)，高屋建瓴的探討了人工智能的現(xiàn)狀、面臨的困境、解決問題的方式，洞察未來。
這本書由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 共同撰寫，極客時(shí)間的專欄作者 Airbnb 女博士安姐推薦過。她在感恩節(jié)期間用了三天時(shí)間讀了三分之一，評價(jià)很高：
這本書的好處是不只告訴你怎么做，是什么，而是從理論出發(fā)去介紹各種方法的局限性，再回到實(shí)際應(yīng)用，告訴你如何避免這些局限。書中用到了很多大學(xué)時(shí)的數(shù)學(xué)知識，比如拉格朗日、泛函分析、核變換什么的。道理還是那些道理，但是如果大學(xué)時(shí)沒學(xué)明白，這本書看起來還會(huì)有點(diǎn)吃力。
不過這本書是從最底層的理論知識來介紹的，一旦看明白了，就有種融匯貫通的感覺，看起來就不想停。
這本書我也有，也是讀了三天，不過沒有讀完書的三分之一，而是把前言讀完了（圍笑）。
很多人推薦過這本書，說是「AI圣經(jīng)」也不為過，算是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基的經(jīng)典教材。
這本書結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)和 Python 語言兩個(gè)熱門領(lǐng)域。入門 AI，Python 語言算是不二選擇。Python 最近紅得發(fā)紫，一會(huì)進(jìn)入信息考試大綱，一會(huì)被微軟用來取代 VBA，機(jī)器學(xué)習(xí)的各種框架都配備了標(biāo)準(zhǔn)的 Python 環(huán)境。
讀書還不夠的話，可以去看線上課程，比如：
加州理工的 Yaser Abu-Mostafa 教授出品的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)課程，非常系統(tǒng)地講解了機(jī)器學(xué)習(xí)背后的原理和主要的技術(shù)。講解深入淺出，不僅介紹機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，還讓你理解它們背后的思想，為什么要提出這項(xiàng)技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)的一些通用性問題的解決方法（比如用正則化方法解決過擬合）。課程是免費(fèi)資源，Youtube上直接可以搜到。
deeplearning.ai 出品，人工智能一線專家吳恩達(dá)指導(dǎo)，這個(gè)課程有助于加強(qiáng)對深度學(xué)習(xí)的了解，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)有了一些基礎(chǔ)知識的人來說，這個(gè)課程還能增強(qiáng)參數(shù)搜索技巧。目前 deeplearning.ai 和網(wǎng)易云課堂已經(jīng)達(dá)成合作，在網(wǎng)易云課堂平臺(tái)上就能看到中文字幕的視頻并且完全免費(fèi)。
另外，Coursera 上也有非常多的與 AI 相關(guān)的學(xué)習(xí)資源，包括微積分、線性代數(shù)、編程語言等等，有興趣的同學(xué)前往可以自行學(xué)習(xí)。
如果覺得自個(gè)兒學(xué)習(xí)累，想找些引路人，可以聽一些免費(fèi)的人工智能入門直播課，比如：
12月26日及27日，網(wǎng)易云課堂攜手稀牛學(xué)院，推出了兩場人工智能主題的直播課程，從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和算法角度，帶你初識人工智能。
【直播】為什么說搞不定數(shù)學(xué)，就弄不懂人工智能？
時(shí)間：12月26日 20:00
講師：澳大利亞數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)研究院 Jason 博士
你將聽到：
1、人工智能與數(shù)學(xué)之間究竟有什么關(guān)系？
2、為什么說數(shù)學(xué)是 AI 入門必經(jīng)之路？
【直播】算法難學(xué)？帶你親眼看懂機(jī)器學(xué)習(xí)
時(shí)間：12月27日 20:00
講師：高級算法專家 寒小陽
你將聽到：
1、解密機(jī)器學(xué)習(xí)分類和回歸算法
2、如何進(jìn)行酷炫的可視化展示
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