几个人工智能的学习建议

近几年人工智能的发展势头很猛，很多人都想入行学习人工智能，却苦于不知如何正确学习。给大家整理总结了六条同行的经验和避坑指南，供大家参考，少走弯路，快速进入学习状态。

1.熟悉至少一种编程语言

编程语言是实现源码功能的基础，也是调试、理解代码的必要条件，人工智能相对依赖的语言是Python，其次是C++，如果你有相关的语言基础，可以直接进入后续的路线，如果你完全没有接触过编程语言，则需要先快速了解Python基础及其工具包，了解列表、字典、集合等数据类型，判断语句、循环语句结构，以及函数和类等，熟悉Numpy、Pandas对数据的处理操作，以及Matplotlib、Seaborn对数据可视化的操作，便于后续理解代码和问题查询。

编程语言很重要，但是切记不要在语言入门环节消耗过多时间，即便十分细致地学习语言，如果不加以使用也很容易遗忘，正确的方式是在编写和调试源码过程中不断挖掘语言盲区，及时查漏补缺。

2.理解人工智能基础概念

熟悉人工智能领域的基础概念和一系列的专业名词，了解卷积神经网络、递归神经网络、全连接等基础网络的组件结构和源码实现原理，明确感受野、卷积核、激活函数、损失函数、前向与反向传播等名词的解释，构建基础的理论知识体系。为理解后续网络模型和结构创新奠定理论和代码基础。

3.运用人工智能框架

Pytorch是目前应用十分广泛的开源框架，要熟悉该框架在数据处理、模型搭建、训练策略等方面的基础函数操作及类定义，灵活运用框架实现简单的分类、回归任务。摸清框架的使用套路，不仅可以在调试源码时将代码模块化，明确debug的断点具体位置，也能够提高代码编写的效率和质量。

4.学习经典算法模型

经典永不过时，人工智能的诸多方向都有自己的代表作，比如分类方向的残差网络ResNet，VGGNet等；物体检测方向的Yolo系列，EfficientDet等；图像分割的Unet，Deeplab，MaskRCNN等；自然语言处理方向的BERT以及迁移到图像数据上大放异彩的Transformer系列VIT，DETR等。理解经典算法的理论改进点，重点记忆论文中模型的结构图，切记整理论文里强调的创新点、模型的优势、以及模型仍存在的问题，这将会成为你在未来工作中改进项目模型效果或写论文寻找创新点的重要经验积累和思路来源。

5.动手调试理解源码

理解经典算法模型的理论部分后，更重要的是结合实际算法源码，巩固理论的实现过程。切记眼高手低，调试源码是掌握算法最重要的过程，数据的加载和预处理、模型的定义和搭建、数据在网络中的流动、训练策略的设置、损失函数的计算、评估指标的指定、效果可视化及保存等方面都可以通过debug十分清晰的掌握代码实现，明确这些组件，后续无论是修改源码、亦或是迁移源码，都可以快速定位代码位置并高效截取或衔接使用。

6.开拓视野紧跟前沿

人工智能是一个不允许掉队的领域，它的发展更迭是肉眼可见的快速，层出不穷的大模型让人应接不暇，跨领域的数据和算法融合也推动了诸多行业的智能化。掌握经典算法是能站得稳的根基，不断跟进工业和学术的研究前沿，则是站的久的必要条件。保持每天的信息输入，养成复盘汇总的好习惯，一定可以在长线的积累中挖掘到有价值的信息。