普通程序員如何正確學習人工智能方向的知識？

“阿里是講‘讓天下沒有難做的生意’，做人工智能的是講‘讓天下沒有難吹的牛’。”這是中國科學院深圳先進技術研究院副院長湯曉鷗于2017年10月12日在杭州的云棲大會上發表演講時說過的一句話。

（學術界的段子手，湯曉鷗）

人工智能（Artificial Intelligence）是這幾年科技圈最火的名詞之一，以深度學習為代表的機器學習在近幾年取得了很多令人震驚的成果，并且普遍應用到了諸如圖像識別、增強、風格轉換、生成，語音識別、翻譯，文章生成以及無人駕駛等諸多領域，在互聯網、科技和資本圈內備受重視。

廣義的說，人工智能包含諸多不同的方法，其主旨是讓程序像一個智能體一樣解決問題。機器學習是實現人工智能的一種方法，它不完全依靠預先設計，而是從數據中進行總結，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機（SVM）、各類基于決策樹的算法（包括Boosting、Bagging、Random Forest等），各類基于人工神經網絡的算法（例如簡單網絡及深度網絡等），以及多方法的集成等。

隨著硬件設備功能的日漸強大，以及互聯網大數據帶來豐富的數據來源，無疑讓通過多種、多層、多方法集成的機器學習有著更深更廣的發展空間。盡管目前大部分人工智能實例使用的并不是基于機器學習的方法，但其中有不少領域在向機器學習遷移。可以預見的是，人工智能將在機器學習等諸多方法的推進下，在更廣泛的領域中輔助人類解決問題，在許多工作中，使用幾乎能夠無限擴展的計算力來替代部分人力。

人工智能的飛速崛起，使得該領域出現了巨大的人才缺口，據說在帝都，一個機器學習算法的崗位拿到100K的薪水也并不是一件很困難的事情，這刺激了普通程序員學習人工智能，迫切希望在人工智能大熱時實現轉行。可是許多程序員不知道該如何快速有效地學習人工智能。

其實，既然已經具備了普通程序員的功底，再轉人工智能方向并非難事，接下來我們就具體分析一下，普通程序員該如何正確學習人工智能方向的知識。

1. 熟練掌握基礎理論知識

要成為人工智能領域，尤其是機器學習方向的程序員必須有一定的數學和算法基礎，盡管各類框架使得現在的機器學習編程變得越來越簡單，表面上可以不用在意太多的數學和算法細節，但實際上，即使是針對工程應用，一定程度的數學和算法理解以及對應的思維方式，能夠在解決問題以及選擇模型套用時提供許多的幫助。相關的知識理論基礎包括：高等數學基礎、統計學基礎、線性代數、數值計算方法、運籌學。

當然，如果不打算進行特別深入的研究和擴展，以上內容并不需要都精通，但至少需要保持在知曉且能夠形象化理解的范圍內，只有在掌握這些基礎的前提下，理解人工智能和機器學習相關的知識才能更加輕松順利。

2. 相關基礎工具的學習和應用

熟練掌握基礎理論的同時，還要掌握相應的編程語言。目前機器學習最為普遍的語言是Python，大多數主流機器學習框架已經提供了Python接口。Python語法簡單，上手較為容易，同時有較強的語言表達能力，又很容易與其他語言的項目進行交互，這些特點使之成為了在機器學習領域必學的編程工具之一。關于如何學好Python，可以參考https://www.imooc.com/course/list?c=python 。另外還必須掌握像Jupyter notebook這些常用的開發輔助工具。

在Python中有大量的機器學習相關框架、數學工具和數據處理工具，在這里針對性地推薦一些入門級的關鍵工具。

① numpy、scipy、matplotlib（Python進行科學計算時常用的一些基本工具）

numpy中包含對矩陣（含高階矩陣）等內容的計算和變換；幾乎所有Python上的數據及機器學習處理框架均提供了numpy的ndarray形式的數據交換接口；

scipy中包含更復雜一點的計算模型，諸如傅里葉變換、濾波器等；

matplotlib則是與之配合緊密的繪圖庫，能夠提供較好的可視化功能。

② pandas

pandas是一個以數據表形式組織和操作數據，并能夠方便地結合numpy、matplotlib進行統計、運算和可視化的工具包。

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