ai的路径工具怎么使用快捷键（AI高效学习路径总结）
最近chatgpt爆红 ，百度近日也官宣了大模型新项目“文心一言 ”（英文名ERNIE Bot） ，即将在今年3月面向公众开放 ，我先期待一波 ，到时候给同学们说说感受 。
这也不是第一次人工智能引起广泛关注了 ，随着科技的发展 ，人工智能产品已经与我们的生活息息相关 ，比如手机语音助手 、自动驾驶系统等等 。可以预见的是 ，数字化 、智能化将会是未来发展的主流 ，企业对AI人才的需求量只会有增不减 ，对AI感兴趣的同学也会越来越多 。
今天就给大家分享一下我自己整理的人工智能学习路径 ，帮助想要入门人工智能的同学少走弯路 ，别忘了三连支持我！
先放上学习路径：
「基础知识→编程语言→数学知识→机器学习/深度学习→计算机视觉/自然语言处理→面试准备」
基础知识
可以分为计算机基础知识和AI基础知识
计算机基础知识
要想学人工智能 ，了解计算机知识是必要的前提 。在这个阶段 ，我们需要学习计算机组成原理 、计算机操作系统 、计算机网络这三个部分 。
当然 ，并不是要求一定精通 ，计算机是存储和处理数据的设备 ，了解它是为了让我们在以后的工作中可以更改好的解决问题 。
AI基础知识
这一阶段我们需要了解AI的概念和应用
什么是AI？
百度百科给出的解释：是研究 、开发用于模拟 、延伸和扩展人的智能的理论 、方法 、技术及应用系统的一门新的技术科学 。
比较容易理解的说法：一种人为制造出来的机器 ，可以模仿人的思想和行为 ，体现出一种智能的反应 。
AI的应用：
目前AI普遍应用于金融 、安防 、智能家居 、医疗 、机器人 、智能驾驶 、新零售等领域 ，几乎涵盖了我们生活的各方面 。
编程语言
想要学好人工智能 ，首先至少得掌握一门编程语言 。在编程语言的选择上 ，目前比较常用的是Python 、C/C++ 、Java等等 。
得益于Python强大的数据科学和机器学习能力 ，我们可以用它来分析复杂的数据集 ，而不用担心速度 。
来看看Python的优点：
效率高
易于学习 ，对小白非常友好
程序写起来非常方便
Python源代码非常便于维护
跨平台兼容性好
有很多有用的库可以用
易于阅读 ，方便初学者理解
目前Python可以说是十分全能 ，不仅仅用于人工智能 ，系统运维 、web编程 、多媒体应用 、机器学习等等都可以做到 ，所以对小白来说 ，目前最适合的选择就是Python 。
至于C/C++和Java ，前者速度非常快 ，常用于搜索引擎和游戏开发 ，后者作为通用编程语言 ，具有对人工智能的库支持 ，常用于构建强大的AI应用程序 。但二者的学习门槛都较高 ，建议同学先掌握一门编程语言再考虑学习 。
我的小建议：这个阶段的同学一定多敲代码！多敲代码！多敲代码！
数学知识
学AI就像过关打怪 ，这个阶段同学们需要面对的就是数学的挑战 。其实数学真没想象中的那么困难 ，只要学习掌握微积分 、线性代数 、概率论 、统计学这四个课程的知识就足够了 。
机器学习/深度学习
这两部分可以放在一起说说 ，因为深度学习是机器学习的一个子分支 ，二者大体的内容是相同的 ，可以同时学习（不过还是建议先学机器学习再学深度学习） 。
神经网络
神经网络是深度学习的基石 ，想要入门深度学习 ，需要掌握三大神经网络知识：CNN卷积神经网络 、RNN循环神经网络和GAN对抗神经网络 。
框架
在开始深度学习之前 ，选择一个合适的框架十分重要 ，可以大大提高你的工作效率 。
目前比较流行的框架有：TensorFlow 、pytorch 、Caffe等等 ，我在这里同样只说说两个比较常见框架：pytorch 、tensorflow 。
学术界大多用的都是pytorch ，便于理解 ，简单易上手 ，对小白非常友好 。TensorFlow多用于工业 ，但pytorch现在在工业界的使用率也上升了 ，所以建议同学选择pytorch学习 。
计算机视觉/自然语言处理
到了这个阶段 ，就是选择主攻方向的时候了 ，其实人工智能不止CV/NLP ，不过我今天就只讲讲比较热门的方向 。
计算机视觉
重点学习CV的三大基础任务：图像分类 、图像分割 、目标检测 。
了解CV在各行各业的应用场景 ，可以看看学姐之前的盘点 。
自然语言处理
需要掌握的基础知识：
信息抽取
预训练模型
图神经网络
文本匹配
机器翻译
相比起CV来说 ，NLP的门槛较高 ，上手会比较困难 ，但竞争压力会相对小一些 。在发展前景上 ，二者并没有高下之分 ，而且目前已有融合的趋势 ，所以同学们可以根据自己的需求选择 。
小建议：
无论是CV还是NLP方向 ，学习的过程中都离不开阅读论文 ，经典论文的作用不仅仅是帮助理解知识点 ，更有助于开拓研究思路 ，从前人的经验中获得提出问题-分析问题-解决问题的能力 。
面试准备
如果觉得自己学的差不多了 ，可以尝试找一份人工智能相关的工作积攒一些经验 ，毕竟知识是学不完的 ，纸上谈兵永远不会得到成长 。
先讲讲面试的主要流程 。
一般会有笔试和面试两个部分 ，笔试主要考的是基础知识 ，分为选择题 、编程题两个部分（不同公司可能会有变化） 。
面试的重点在项目经验上 ，如果觉得这方面有欠缺 ，可以通过打比赛来弥补缺口（kaggle 、天池……） 。
为什么要打比赛？
如我上面所说 ，比赛的目的是为了让自己获得更多的项目实战经验 ，丰富简历 ，提高自己的含金量 ，如果能在比赛中获得优秀的排名 ，就更有机会获得更好的工作 ，甚至有的公司会直接在比赛中提供顶尖的工作机会 。
另外 ，通过组队打比赛 ，可以扩大自己的交友圈 ，拓宽人脉网 ，与同样优秀的人打交道 ，获得的好处只多不少 。
怎么打比赛？
以kaggle为例 ，新手建议选择Getting Started类练手 ，虽然没有奖金 ，但可以学到非常多的知识与经验 ，推荐两个：
Titanic：Machine Learning from Disaster（泰坦尼克数据集）
Iris Species（鸢尾花数据集）
逐渐上手后就可以进入下一个阶段了 ，可以选择找人组队 ，也可以solo ，不过我还是建议同学们组队参赛 ，取长补短 。
总结
看到最后 ，有没有即将面对挑战的感觉？学习 AI 是一个漫长的过程 ，会很容易感到枯燥乏味 ，如果想要学有所成 ，那就一定要坚持！工作之后也要保持学习 ，AI技术更新换代的速度只会越来越快 ，如果不想被淘汰 ，就学起来吧！
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