2018 你最后一次靠近人工智能的机会

天明在 2013 年毕业，做过并行计算开发、嵌入式底层，目前在游戏创业公司做服务器开发。今年他报名学习了一个机器学习课程后，顺利拿到了 AI 相关的 Offer，以下是天明带来的心得分享：

我报名的是针对 AI 的入门课程，从报名开始，我就奔着一个目标——希望能在机器学习方向发展或者转行 AI ，顺利踏入人工智能的大门，站稳脚跟，年薪百万。

今年最后一期的【机器学习训练营】于 12 月 17 日开营，现在报名的人很多，我想，在大家想入行人工智能之前，我可以给大家提供一些课程学习的心得，以供参考。

天明：后悔大学不努力

我在大三的时候学过一门叫做“人工智能导论”的课，只记得课里有一些回溯和图搜索的算法，具体细节全忘了。

虽然算法与数据结构、编程语言很有深度，但当时认为真正厉害的是能干项目，写网站的，懂框架写实际应用程序。那时候觉得语言、算法，现学会用就行。那些编译原理、操作系统课程、数学、英语，听课就行，自以为企业招人不看这些基础课。

但后来才知道，算法思想决定了你从事程序员这个行业以后所能达到的深度，而英语决定了你以后的广度。所以，一定要明白基础知识的重要性。

真正成体系的，变成深度知识的，一定是在自己脑海里经过长时间系统地持续性学习积累出来的(至少我自己适合持续性学习)。

天明：为什么想学 AI ？

我觉得学习 AI 是投资自己的技术未来，就像前几年火热的移动端开发一样，传统岗位也会依然存在。但是 AI 行业的发展也一定会产生新的岗位。

而人对未知的事物都是充满好奇或者担忧的，至少我是好奇。好奇大家口中的机器学习、神经网络这些名词到底是怎么回事，有什么高深的算法，会如何发展，是否存在自己一直寻找的兴趣方向。

之前的一些机器学习入门的文章也看了很多，都看得迷迷糊糊，大家说的模棱两可。比如说，简单的 API 调用，我想大家都很容易学会，但如果我仅把函数当成黑盒使用，我心里是没底的，因为我不知道里面怎么做的。

由于性格原因，导致我执迷于细节、学习速度很慢、并且无法从宏观上对事情进行更好的抽象。一次偶然的机会，我在 GitChat 看到了李烨老师一篇文章：《入行AI，如何选个脚踏实地的岗位》。这篇文章是我看过所有的入门文章中，介绍的最详细最明白的文章，相见恨晚。

文章中的观点我完全赞同，尽管很多技能我还不具备，但我觉得说得都很对，同时也揭开了人工智能的各个岗位都干什么的神秘面纱。

首先，我觉得不懂内部原理甚至细节，只会调用库，是没办法更深入提高的。所以我觉得数学基础很重要，照着教程敲一遍代码已经不能满足我现在的追求，没有什么成就感。

其次，特别赞成李烨老师说的“在成为机器学习工程师之前，首先要是一名合格的程序员”，基本数据结构和算法一定要掌握，我距离合格程序员还有很大差距。

最后，我以前对讲课很是抵触，片面觉得所有的东西都要自己悟才可以，现在想想是自己钻死胡同里了。如果老师讲的课很好，能帮你快速入门，大幅提高时间效率，而且这门课很便宜，那为什么要把时间浪费在钻牛角尖上呢？

天明：关于机器学习的训练营

我觉得学习上不要吝啬，衣服可以不买，吃的可以温饱，但是学习上，不用小气，一件衣服，一双鞋，都够买一年的课或者书了。我本人收入并不高，但买了很多课，别乱买，买那些你一定会去学的，一定让你有产出的，可以内化成你自己知识的。

我自己买了一些某乎 live 课，但觉得里面都是一些宏观上的方法，细节很少，干货也很少，整个 live 过程都觉得非常赶时间，学到的就更少了，可以作为开眼界，理清一下脉络的方式，甚至有的 live 买完能学到脉络就不错了。

App 上也订阅了某人工智能专栏，老师照书本念，听着实在是烦，生硬，没有详细解释，只能靠我自己去网上一点点找。说白了，我识字，但你写的我看不懂，你念一遍我也还是不懂。

所以，李烨老师的《机器学习极简入门》这个课程真的让我惊艳到了。在课程结束之后，我也通过实践摸索出了一套属于自己的学习方法，凭借着自己的努力，拿下了 offer，顺利涨薪！

以上只是我的真实感受，不多说了。看完李烨老师的课程后，我对整个 AI 行业有了一些认识，决定要开始行动起来，临渊羡鱼，不如退而结网。

也许，你也想有更多的选择，更大程度的主宰自己的人生，那不妨从现在开始行动起来！！

第一期训练营正在进行中，以下是同学们打卡学习的作业展示，快快加入和我一起每天学习，每天精进吧