2024 年：从0开始学习 AI的完整指
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2024 年：从0开始学习 AI的完整指
2024 年：从0开始学习 AI的完整指
2024年7月24日修改
作者：产品经理大群
了解您需要了解的有关在 2024 年学习 AI 的所有信息，包括入门提示、有用资源和行业专家的见解。
我们正在经历人类历史上的一个关键时刻，人工智能（AI）的重要性正变得越来越不可否认。只要考虑一下这个统计数据：根据 福布斯顾问的一项调查 ，97% 的企业主预计 ChatGPT 将在其业务的至少一个领域带来积极的变化。此外，ChatGPT、Midjourney 和 Bard 等工具正在将 AI 引入主流。这使得人工智能的艺术和科学比以往任何时候都更加重要。
如果你是一个有抱负的数据科学家、机器学习工程师、人工智能研究人员，或者只是一个人工智能爱好者，本指南适合你。在本文中，我们将详细介绍如何从头开始学习 AI，并提供行业专家的见解，以帮助指导您的旅程。除了介绍您需要掌握的技能和工具外，我们还探讨了企业如何在当今环境中利用人工智能。
什么是人工智能（AI）？
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，专注于创建可以执行通常需要人类智能的任务的系统。这些任务包括理解自然语言、识别模式、做出决策和从经验中学习。人工智能是一个广泛的领域，有许多子领域，每个子领域都有其独特的目标和专业。
人工智能有哪些不同类型？
随着人工智能的日益普及，人们以各种方式讨论了这项技术。为了简化本文的其余部分，重要的是要了解不同类型的 AI。人工智能根据其能力可分为三个级别：
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狭义人工智能（ANI）： 这是我们今天与之交互的最常见的人工智能形式。ANI 旨在执行单个任务，例如语音识别或流媒体服务推荐。
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通用人工智能（AGI）： 具有 AGI 的 AI 具有在人类水平上理解、学习、适应和实施各种任务知识的能力。虽然 ChatGPT 等大型语言模型和工具已经显示出在许多任务中泛化的能力——但截至 2023 年，这仍然是一个理论概念。
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人工智能（ASI）： 人工智能的最后一个层次，ASI，指的是人工智能在几乎所有具有经济价值的工作中都超过人类智能的未来场景。这个概念虽然很有趣，但在很大程度上仍然是推测性的。
数据科学、人工智能、机器学习和深度学习之间的区别
虽然这些术语中的任何一个都没有官方定义，尽管专家们对确切的边界存在争议，但对每个术语的广泛范围有越来越多的共识。以下是如何定义这些术语的细分：
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人工智能 是指可以像人类一样智能行事、推理和学习的计算机系统。
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机器学习 是人工智能的一个子集，专注于开发具有学习能力的算法，而无需明确编程。
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深度学习 是机器学习的一个子集。它负责新闻中许多关于人工智能的令人敬畏的新闻报道（例如，自动驾驶汽车、ChatGPT）。深度学习算法的灵感来自大脑的结构，可以很好地处理图像、视频或文本等非结构化数据。
为什么要学习人工智能？
人工智能不仅仅是一个流行语;这是一项革命性的技术，改变了我们的工作、生活和互动方式。随着数据的爆炸式增长和对数据的理解需求，对人工智能技能的需求正在飙升。现在是开始学习人工智能的最佳时机。原因如下：
人工智能是一个快速发展的领域
人工智能不是未来;这是现在。近年来，人工智能工作岗位的数量显着增长。根据 世界经济论坛（World Economic Forum）的《未来就业》（Future of Jobs）报告 ，人工智能和机器学习专家在未来五年内位居快速增长的工作岗位榜首。随着各行各业继续采用人工智能技术来简化运营并做出更好的决策，对人工智能专家的需求可能只会增加。
如下图所示，2021 年至 2030 年间 预计的 AI 市场规模增长 进一步强调了这一预测。
人工智能是一项高薪工作
当然，对人工智能技能的需求激增也带来了有吸引力的薪酬。根据 Glassdoor 的数据，截至 2023 年 11 月，美国 AI 工程师 的平均年薪为 153,719 美元，并有可能获得奖金和利润分享。机器学习工程师和数据科学家的薪水同样很高，平均年薪分别为 151,158 美元和 178,515 美元。这种经济补偿反映了人工智能技能在市场上的价值和影响。
我们还看到，从 2023 年 5 月我们撰写本文时到 2023 年 11 月的最后一次更新，这些平均值有所增加。据报道，Glassdoor 的平均工资在 5 月份为 128,479 美元，11 月为 153,719 美元。
人工智能在智力上具有挑战性
人工智能不仅关乎高薪工作和巨大的市场需求。这也是一个智力刺激的领域，有望以令人兴奋的方式挑战您。它涉及构建算法来解决复杂问题，设计模拟人类智能的模型，并创造性地将这些技术应用于各种现实世界的场景。
人工智能专业人员不断学习、适应和创新。该领域在不断发展，这意味着总有新的东西需要学习，有问题需要解决，或者有一个系统需要改进。这种动态的性质使人工智能成为那些在挑战和持续学习中茁壮成长的人的令人兴奋的领域。
学习人工智能需要多长时间？