想要成为一名人工智能从业者？系统学习机器学习是重点！
机器学习是一门不需要进行明确编程就能使计算机发挥作用的科学。在过去的十年里，机器学习已经为我们提供了自动驾驶汽车、实时语音识别、高效网络搜索等实用工具，并帮助我们极大地提升了对人类基因组的认知。许多研究人员都认为发展机器学习是向人类水平的人工智能迈进的最好方式。
这里向大家提供三个系统学习机器学习的步骤：学习基础编码知识、学习机器学习及深度学习、专注于一个角色。
想要成功构建机器学习系统，基本的编程技能是先决条件。在开始实践简单的机器学习算法之前，你需要具备编写一个简单的计算机程序(函数调用，for loops，条件语句，基本的数学操作)的能力。虽然掌握更多数学知识能让你更具优势，但也不必将精力过多投入到诸如线性代数、概率和统计这样的数学基础上。
在学习了基础编码知识后，就可以正式开始你的机器学习之旅了。由斯坦福大学推出的“机器学习课程”是你不错的选择。该课程提供了对机器学习、数据挖掘和统计模式识别的广泛介绍，能帮助大家有效构建对机器学习的认知和理解。主要内容包括：监督学习、无监督学习和机器学习的最佳实践。
该课程从大量的案例研究和应用中汲取经验，便于大家学习如何将学习算法应用于构建智能机器人(感知、控制)、文本理解(网络搜索、反垃圾邮件)、计算机视觉等任务。
此外，深度学习也是你需要涉猎的领域。由DeepLearning.AI开发的“深度学习专业课程”涵盖了你在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域构建应用程序所需的知识。你将从医疗保健、自动驾驶、手语阅读、音乐生成和自然语言处理等方面开展案例研究，以便于在掌握理论知识的基础上了解深度学习在各行业中的实际应用。
当你对机器学习和深度学习都有了较为深入的学习后，下一步行动将取决于你心中想要成为的角色，例如成为数据科学家、机器学习工程师或机器学习研究员等，亦或是将所学的AI技能与你目前从事的工作相结合，将人工智能更好地应用于现实世界问题。
确定角色之后就要迈入真正的实践环节了。对此，项目选择和团队合作至关重要。确定可行和有价值的项目是一个重要的步骤，必须在你的职业生涯中反复实践。在完成项目的过程中，团队合作比单打独斗更容易取得成功。与他人合作、提供及听取建议的能力至关重要，这能帮助你在协作过程中建立广泛的关系网。当你需要帮助或建议的时候，拥有一个强大的职业关系网能够助你前行。
在积累了一定的机器学习理论知识和实践经验后，找到一份相关的工作看似是每个人的最终目标，但它只是漫长职业生涯中的一小步。你需要保持自律，不断学习。身边的人并不清楚你把周末的时间是用在学习还是刷手机上了，但随着时间的推移，他们终将注意到差异。自律的生活可以帮助你在保持健康的同时继续进步。
希望上述建议能为你打开机器学习的大门，从初学者一路走向从业者。这条路注定是宽阔却不平坦的，但这一路上遇到的人和事都将助你走向成功。