人工智能的正变得越来越重要。
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：
- 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。
- 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。
- 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
如果你是这个话题的新手，你可能还会看到“机器学习”、“深度学习”、“数据科学”等术语悄悄进入人工智能话语。人工智能是一个广泛的领域，有几个子集，包括机器学习 （ML） 和深度学习 （DL）。
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：
- 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。
- 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。
- 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。
数据科学是一个跨学科领域，它使用上述所有技能，以及数据分析、统计、数据可视化等其他技能，从数据中获取洞察力。
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？
学习人工智能所需的时间通常取决于你所走的路线;无论是自学成才还是通过大学课程等正规教育。
在自学路线中，持续时间可能会有很大差异，因为它在很大程度上取决于您的先验知识、奉献精神和可用的学习资源。通过自学，可能需要几个月到一年或更长时间才能对人工智能概念、Python 等编程语言、数学和各种机器学习算法有扎实的了解。自定进度的在线课程、教程和实践项目可以加速学习过程。
另一方面，大学路线通常涉及在计算机科学、数据科学或相关领域接受正规教育。这些学科的学士学位通常需要大约三到四年的时间才能完成，在此期间，学生将接受人工智能和相关学科的全面培训。
无论您选择哪种方式，持续学习、实际应用和跟上最新进展对于从事人工智能职业都至关重要。
如何在 2024 年从头开始学习 AI
学习人工智能可能是一项令人兴奋的工作，但并非没有挑战。这是一个广阔的领域，有许多子主题。但是，通过清晰的路线图、正确的资源和战略方法，您可以有效地驾驭这一领域。以下是 2024 年学习 AI 的方法：
1.掌握必备技能
在深入研究 AI 之前，您需要在某些领域打下基础。这些基本技能将构成您对 AI 的理解和能力的支柱：
- 基础数学。人工智能在很大程度上依赖于数学概念，尤其是机器学习和深度学习等子领域。当然，你不必成为数学家才能在人工智能领域取得成功，但对线性代数、微积分和概率的基本理解是必不可少的。例如，线性代数中的矩阵和线性变换等概念经常用于 AI 算法中。
- 基本统计数据。当你理解统计数据时，人工智能很有意义。了解如何解释数据并得出见解在该领域至关重要。统计显著性、分布、回归和似然等概念在不同的 AI 应用中发挥着重要作用。
- 愿意学习。人工智能是一个快速发展的领域，不断涌现新的进步、技术和工具。因此，积极主动的心态以及对学习和适应新知识和技术的热情对于任何希望进入人工智能领域并取得进步的人来说都至关重要。
请务必注意，这些先决条件领域所需的理解和掌握程度可能会有所不同，具体取决于您打算追求的 AI 角色。例如，数据科学家可能不需要深入了解人工智能中使用的每个数学概念，但旨在创建新的人工智能算法的研究科学家可能需要对数学有更深刻的掌握。
关键是要使你的学习路径与你的职业目标保持一致，并相应地调整你在不同领域的学习深度。
2. 培养专业的人工智能技能
现在我们已经介绍了先决条件，让我们深入研究掌握 AI 所需的基本技能。与上面的先决条件部分类似，您对这些技能所需的掌握程度很大程度上取决于您希望从事的角色类型。
统计学
统计学是一门涉及数据收集、组织、分析、解释和呈现的学科。它为理解和处理 AI 中的数据提供了骨干。
数学
如前所述，某些数学领域构成了人工智能算法的基础。线性代数、微积分、概率和微分方程都是将在 AI 之旅中使用的数学工具。
编程
人工智能的实施需要对编程有充分的理解。了解如何编写代码可以让您开发 AI 算法、操作数据以及使用 AI 工具和库。Python 是目前 AI 社区中最流行的语言，因为它具有数据科学库的简单性、灵活性和可用性。
数据结构
数据结构允许您存储、检索和有效地操作数据。因此，了解数组、树、列表和队列等数据结构对于编写高效代码和开发复杂的 AI 算法至关重要。
数据操作
数据操作涉及清理、转换和操作数据，以准备进一步分析或将其输入 AI 模型。使用 pandas 等库进行数据操作的技能对于在 AI 中工作至关重要。
数据科学
数据科学融合了各种工具、算法和机器学习原理，旨在从原始数据中发现隐藏的模式。作为 AI 专业人员，了解从数据中提取见解的过程至关重要。
机器学习
机器学习是人工智能的一个子领域，机器从数据中学习以提高其性能或做出准确的预测。了解不同的机器学习算法、它们的工作原理以及何时使用它们至关重要。
深度学习
深度学习是机器学习的一个子集，它使用具有多层（因此称为“深度”）的神经网络来建模和理解数据集中的复杂模式。它是当今许多最先进的人工智能应用程序的幕后推手，从语音助手到自动驾驶汽车。
这些技能中的每一项都与其他技能相互关联，帮助您建立对 AI 概念的广泛了解。一个好的开始方法是在更详细地探索您最感兴趣的领域之前，先获得每个领域的基础。您可以根据自己的需要混合您的方法，在学习和获得实践实践时自然出现的领域进行工作。
学习基本的 AI 工具和软件包
了解正确的工具和软件包对于您在 AI 领域取得成功至关重要。特别是，Python 和 R 因其简单性、灵活性以及强大的库和框架的可用性而成为 AI 社区的领先语言。虽然您不需要同时学习这两种方法即可在 AI 中取得成功，但您将在下面找到一些您需要熟悉的关键库和框架，具体取决于您最终选择的工具：
顶级 Python AI 工具和包
Python 是一种高级解释型编程语言，以其可读性和多功能性而闻名。由于其用户友好的语法以及可用于 AI 和数据科学的大量库和框架，它被广泛用于 AI。
熊猫
pandas 是一个 Python 库，为数据分析提供了广泛的方法。数据科学家使用 pandas 完成各种任务，包括数据清理、数据转换和统计分析。它适用于不完整、凌乱和未标记的数据，使其成为预处理数据集的重要工具。
NumPy 是 Numerical Python 的缩写，是一个 Python 库，它增加了对大型多维数组和矩阵的支持，以及用于在这些数组上操作的大量高级数学函数。它是任何科学计算（包括 AI）的基本库。
Scikit-Learn 是一款简单高效的数据挖掘和机器学习工具。它建立在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 之上，并且是开源的，这意味着每个人都可以免费使用。它具有各种分类、回归、聚类和降维算法。
PyCaret
PyCaret 是一个功能强大的 Python 库，它简化了构建和部署人工智能模型的过程，使用户只需几行代码即可有效地探索、预处理、训练、调整和比较多种机器学习算法。
PyTorch 是一个基于 Torch 库的开源机器学习库。它用于自然语言处理和人工神经网络等应用。它最大的优势是它的灵活性和速度，使其适用于深度学习研究。
Keras 是一个用 Python 编写的用户友好型神经网络库。它旨在最大限度地减少您的想法和工作模型之间的时间，为神经网络建模提供一种直接的方法。Keras 也是模块化的，使其在构建新模型时具有令人难以置信的通用性。
一旦您准备好开始动手使用 AI，利用 API 访问商用模型是入门的最佳方式之一。OpenAI API、Cohere API 和 Anthropic API 等商用 API 是不错的起点。
随着熟练程度的提高，使用标准 Python 包（如 Hugging Face 的 transformers 和 accelerate）探索预训练模型，这样可以轻松利用 GPU 和 TPU。
LangChain目前最流行的AI框架之一，它帮助用户将来自大型语言模型的AI包含在数据管道和应用程序中。
AI 学习计划示例
下面，我们制定了一个潜在的学习计划，概述了如果您刚刚开始使用 AI，应该将时间和精力集中在何处。请记住，时间表、学科领域和进度都取决于广泛的变量。我们希望使这个计划尽可能实用和实用，这就是为什么我们推荐了你可以随着你的进展而进行的项目。
第 1-3 个月：数学、编程、数据结构和操作的基础知识
- 数学和统计学：从线性代数、微积分、统计学和概率的基础知识开始。这将为你的未来打下坚实的基础。
- 编程：学习 Python，这是 AI 中使用最广泛的语言。从基础知识开始，然后转向更高级的概念。参加我们的 Python 基础技能跟踪和使用 Python 技能跟踪的数据操作，涵盖基本内容，包括 NumPy 等包。
- 数据操作：开始学习数据操作和分析。熟悉 pandas 和 NumPy 等 Python 库，您将使用它们进行数据操作。了解如何清理和准备数据，这是任何 AI 或机器学习项目的关键部分。
第 4-6 个月：深入了解 AI 和机器学习
4. 人工智能基础知识：了解人工智能是什么、它的历史和它的不同分支。像我们的“了解人工智能”这样的课程可以提供一个良好的开端。
5. 加深机器学习知识：了解不同类型的机器学习算法——监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。以我们的 Machine Learning Scientist with Python Track 为例，它涵盖了最重要的模型类型、模型验证和超参数优化。它涵盖了包括 TensorFlow 和 Keras 在内的软件包，并涉及高级深度学习。
推荐资源和项目
第 7-9 个月：专业化和高级主题
深度学习：了解神经网络和深度学习。- MLOps 基础知识：了解 MLOps，即将 DevOps 原则应用于机器学习系统。这包括模型版本控制、模型部署、监视和业务流程。
- 专业化：根据您的兴趣和职业抱负，专注于一个领域 - 它可以是自然语言处理、计算机视觉、强化学习或任何其他领域。
第 10 个月-持续：不断学习和探索
- 进一步专业化：在职业道路上走下坡路
- 保持最新状态：定期关注与 AI 相关的博客、播客和期刊。加入社区，与其他 AI 从业者交流想法。
- 人工智能伦理：随着您对 AI 的了解越来越多，请务必了解 AI 中的道德考虑因素。
请记住，这只是一个基本的路线图。您应该根据自己的节奏和兴趣对其进行修改。人工智能是一个广阔的领域，学习是一个持续的过程。
学习 AI 的 5 大技巧
踏上学习 AI 的旅程可能令人生畏，但拥有战略方法可以使流程更加结构化和易于管理。以下是指导您完成 AI 学习之旅的五个步骤：
1. 选择你的重点
首先根据你的职业目标决定你的工作重点。在本文中，我们将进一步讨论人工智能的各种职业;每个角色都有不同的重点，需要独特的技能。
例如，如果你对数据科学家或机器学习工程师等应用性更强的角色感兴趣，请更多地关注编程、数据科学和理解各种机器学习算法。您在这里的目标是熟练使用人工智能技术来解决现实世界的问题。
或者，如果你倾向于从事研究工作，你应该更深入地研究人工智能和机器学习背后的理论。您需要扎实掌握数学、统计学和理论计算机科学。
这不是一个严格的区别;相反，它是帮助您决定将初始重点放在哪里的起点。
2. 开始学习
一旦你决定了你的重点，就该开始学习了。技能部分建议的学习资源和上面的 AI 学习计划是有用的起点。请记住，掌握人工智能是一场马拉松，而不是短跑。在继续下一个概念之前，请花时间彻底理解每个概念。
3. 将你的技能应用到项目中
没有比实践更好的学习方式了。将你学到的技能应用到现实世界的项目中，可以巩固你的理解，并给你实践经验，丰富你的投资组合。这可以像创建机器学习模型来预测房价一样简单，也可以像开发用于图像识别的深度学习模型一样复杂。我们在本文中包含了示例项目。
4. 加入社区
加入线上和线下的 AI 社区。参加Stack Overflow或GitHub等论坛，在LinkedIn上加入AI小组，或参加AI聚会和会议，都可以提供宝贵的学习机会。
通过加入社区，您可以随时了解最新趋势，在遇到困难时获得帮助，并与其他 AI 爱好者建立联系。
5.不断迭代
人工智能是一个快速发展的领域。一旦你掌握了基础知识，不断学习和提高你的技能是很重要的。关注 AI 博客、阅读研究论文、参加高级课程，并始终寻找挑战自己的新方法。这个迭代过程将把你从一个新手变成一个专家。
请记住，学习 AI 的旅程充满挑战，但回报丰厚。如果途中遇到障碍，不要气馁;它们是学习过程的一部分。牢记您的最终目标，并致力于您的旅程。
2024 年学习 AI 的最佳方式
从结构化课程和教科书到动手项目，有丰富的资源可以帮助您学习 AI。选择正确的资源可以帮助您在 AI 学习中有一个良好的开端。
完成 AI 项目
学习人工智能是一个超越理解理论和编码技术的旅程。它涉及动手实践，这就是完成 AI 项目的用武之地。
首先根据您的熟练程度确定合适的项目，无论是预测模型还是生成式 AI 应用程序。正确的工具，如 Python 及其广泛的库，将成为您的基石。理解和准备数据至关重要，因为它直接影响模型的有效性。
以下是您可以构建的 AI 项目的一些想法，以帮助您掌握 AI。请务必查看我们关于所有级别的 AI 项目、生成式 AI 项目和所有级别的机器学习项目的文章，以获取更多信息。
当今人工智能领域的不同职业
人工智能开辟了许多职业道路，每条道路都有独特的职责、工具和所需的技能。让我们深入研究目前流行的三个人工智能职业：数据科学家、机器学习工程师和研究科学家。请注意，我们将提到他们需要掌握的一些工具;如果您不熟悉这些工具，那完全没关系，我们将在后面的章节中更详细地介绍它们。
数据科学家
数据科学家调查、提取和报告对组织数据的有意义的见解。他们将这些见解传达给非技术利益相关者，并充分了解机器学习工作流以及如何将它们与业务应用程序联系起来。他们几乎只使用编码工具，进行分析，并且经常使用大数据工具。
数据科学家是数据世界的侦探，负责挖掘和解释丰富的数据源，管理大量数据，并合并数据点以识别趋势。他们利用自己的分析、统计和编程技能来收集、分析和解释大型数据集。然后，他们使用这些信息来开发数据驱动的解决方案，以解决具有挑战性的业务问题。这些解决方案的一部分是开发机器学习算法，以产生新的见解（例如，识别客户群），自动化业务流程（例如，信用评分预测），或为客户提供新发现的价值（例如，推荐系统）。
关键技能：
- 熟悉 Python、R 和 SQL
- 了解机器学习和 AI 概念
- 熟练掌握统计分析、定量分析和预测建模
- 数据可视化和报告技术
- 有效的沟通和演讲技巧
基本工具：
- 数据分析工具（例如，Pandas、NumPy）
- 机器学习库（例如，Scikit-learn）
- 数据可视化工具（例如 Matplotlib、Tableau）
- 大数据框架（例如，Airflow、Spark）
- 命令行工具（例如 Git、Bash）
机器学习工程师
机器学习工程师是人工智能世界的架构师。他们设计和部署机器学习系统，根据组织的数据进行预测。它们还可以解决诸如预测客户流失和生命周期价值等问题，以及
负责部署供组织使用的模型。机器学习工程师通常只使用基于编码的工具。
关键技能：
- 对 Python、Java 和 Scala 有深入的了解
- 熟悉机器学习框架（如 Scikit-learn、Keras 或 PyTorch）
- 了解数据结构、数据建模和软件架构
- 高级数学技能（线性代数、微积分、统计学）
- 团队合作能力和出色的解决问题的能力
工具：
- 机器学习库和算法（例如，Scikit-learn、TensorFlow）
- 数据科学库（例如 Pandas、NumPy）
- 云平台（例如 AWS、Google Cloud Platform）
- 版本控制系统（例如，Git）
研究科学家
研究科学家是人工智能世界的思想家。他们进行前沿研究，以推进人工智能的最新技术。他们的工作通常涉及发明新算法或改进现有算法。他们还在人工智能会议和学术文章中展示他们的发现。
关键技能：
- 对机器学习和深度学习有深入的了解
- 熟练掌握 Python 和其他编程语言
- 广泛了解与人工智能相关的数学理论（如统计学习理论）
- 能够概念化和验证新型 AI 模型
- 较强的写作和公开演讲技巧
工具：
- 深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）
- 科学计算工具（如 MatLab、Mathematica）
- 用于写作和演示的软件（如 LaTeX、Google 幻灯片）
- 云计算资源（如 AWS、Google Cloud Platform）
| 数据科学家 | 机器学习工程师 | 研究科学家 | |
| 这是什么？ | 从数据中提取并报告有意义的见解，以解决业务问题。 | 设计和部署机器学习系统，根据数据进行预测。 | 开展研究以推进人工智能的最新技术。发布调查结果。 |
| 关键技能 | 从数据中提取并报告有意义的见解，以解决业务问题。 | Python、Java、Scala、ML 框架、数据结构、软件架构、数学、团队合作、解决问题 | 机器学习、深度学习、编程、人工智能相关数学、概念化、写作、公开演讲 |
| 工具 | Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib、Tableau、Airflow、Spark、Git、Bash | Scikit-learn、TensorFlow、Pandas、NumPy、AWS、Google Cloud Platform、Git | TensorFlow、PyTorch、MatLab、Mathematica、LaTeX、Google Slides、AWS、Google Cloud Platform |
这些职业中的每一个都提供了进入人工智能世界的独特途径。他们都具有巨大的潜力，并在该领域发挥着关键作用。你的决定将取决于你的兴趣、优势和长期的职业目标。
如何在人工智能领域找到工作
在开始人工智能职业生涯时，学位可能是一笔巨大的财富，但这并不是唯一的途径。虽然我们确实认为在人工智能或邻近领域接受正规教育是值得的，但越来越多的专业人士正在通过非传统途径进入该领域，证明通过奉献精神、持续学习和积极主动的方法，你可以在人工智能领域找到你梦想的工作。
以下是如何在没有学位的情况下找到 AI 工作：
持续了解该领域
随时了解 AI 的最新发展。在 Twitter 上关注有影响力的 AI 专业人士，阅读 AI 研究论文，并收听与 AI 相关的播客，包括
开发投资组合
展示您的技能和项目的强大作品集可以使您从其他候选人中脱颖而出。更重要的是，一个试图解决现实世界问题的项目会给招聘经理留下深刻印象。
正如 Ace the Data Science Interview 的作者 Nick Singh 在 DataFramed Careers Series 播客中所说，
脱颖而出的关键是表明您的项目产生了影响，并表明其他人关心。为什么我们从事数据工作？我们试图找到真正影响企业的见解，或者我们试图找到能够真正塑造社会或创造新事物的见解。我们正在努力提高盈利能力或改善人们的生活，使用和分析数据，所以如果你不以某种方式量化影响，那么你就缺乏影响力。
尼克·辛格（Nick Singh），《Ace the Data Science Interview》一书的合著者
制作一份有效的简历
在当今的数字时代，您的简历不仅仅是由人眼阅读;它还必须通过申请人跟踪系统 （ATS）。这些是许多公司用来过滤不符合某些标准的简历的自动化软件。因此，将您的简历定制为对 ATS 友好，同时仍能吸引招聘经理的眼球至关重要。
根据 DataCamp 前职业服务主管 Jen Bricker 的说法：
60% 到 70% 的应用程序在人类实际查看应用程序之前就被排除在考虑范围之外。
Jen Bricker，DataCamp 前职业服务主管
因此，尽可能有效地构建简历非常重要。您可以在另一篇文章中阅读有关构建出色的数据科学家简历的更多信息。
引起招聘经理的注意
在社交平台上积极主动有助于吸引招聘经理的注意。
如果你想被看到，那么你必须分享你的作品。我喜欢用的比喻是音乐盒。如果你曾经见过一个音乐盒，当它关闭并坐在桌子上时，你永远不会真正听到里面的美妙声音。对于缺乏沟通技巧的数据科学家来说，情况类似。他们可能拥有这些惊人的技能，但他们都被锁在这个盒子里，没有人知道他们。你必须打开盒子，通过能够讲述这些故事并传达这些技能来做到这一点。所以，这真的取决于你。你想让人们听到你的故事，体验你惊人的技能和能力吗？然后你将需要沟通技巧，这样你才能打开你的盒子。
Sadie St. Lawrence，Women in Data 首席执行官
请记住，闯入 AI 需要毅力、持续学习和耐心。但通过这些步骤，您正在为成功做好准备。祝你的 AI 之旅好运！
如何掌握 AI 商业工具
虽然本文主要侧重于有抱负的 AI 从业者对 AI 的深入了解，但对于商业专业人士来说，熟悉 AI 工具同样重要。ChatGPT 等生成式 AI 工具正日益成为各种业务运营不可或缺的一部分。
此外，正如埃森哲全球人工智能解决方案、生成式人工智能和法学硕士行业负责人
像 ChatGPT 这样的大型语言模型正在彻底改变我们与软件交互的方式。无论是客户服务、项目管理还是数据分析，这些 AI 工具都在提高所有部门的效率、准确性和生产力。
Noelle Silver Russel，埃森哲全球人工智能解决方案、生成式人工智能和法学硕士行业负责人
了解有关生成式 AI 的更多信息
首先，熟悉您可以使用的不同 AI 工具。有广泛的工具专为各种业务功能而设计，例如营销、销售、客户服务和数据分析。探索 AI 工具环境并了解每个工具的功能。它们如何使您的角色或业务受益？
例如，考虑我们的 ChatGPT 简介课程，该课程提供了对这种强大的生成式 AI 工具的全面了解。我们还有生成式人工智能概念课程的介绍，其中还涵盖了一系列其他工具。
在工作中应用生成式 AI 工具
一旦你了解了人工智能工具，下一步就是在你的日常工作流程中应用它们。无论您是想自动化数据分析、改善客户交互还是简化业务流程，AI 工具都可以使您、您的团队和更广泛的组织受益。
应用人工监督
虽然人工智能工具非常有用，但它们并非万无一失。查看和编辑这些工具生成的输出非常重要。了解它们的局限性并相应地调整它们的使用。请记住，这些工具旨在为您提供帮助，而不是取代您的决策。了解人工智能的伦理至关重要。
在商业中掌握人工智能工具不仅仅是理解技术;这是关于知道如何有效地利用它们来推动您的角色和业务的成功。通过学习、应用和改进它们的使用，您可以在 AI 驱动的商业世界中保持领先地位。
结论
学习人工智能是一项有益的追求，它打开了通往创新技术和令人兴奋的职业机会世界的大门。通过这一过程获得的知识和专长超越了教科书和讲座。它涉及学习、应用、实验和改进的动态循环。采用实践方法，特别是通过课程和人工智能项目，可以加速学习并培养解决问题、批判性思维和创造力的基本技能。
一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
二、如何学习大模型 AI ？
🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
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✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
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✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
* 大模型 AI 能干什么？
* 大模型是怎样获得「智能」的？
* 用好 AI 的核心心法
* 大模型应用业务架构
* 大模型应用技术架构
* 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
* 提示工程的意义和核心思想
* Prompt 典型构成
* 指令调优方法论
* 思维链和思维树
* Prompt 攻击和防范
* …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
* 为什么要做 RAG
* 搭建一个简单的 ChatPDF
* 检索的基础概念
* 什么是向量表示（Embeddings）
* 向量数据库与向量检索
* 基于向量检索的 RAG
* 搭建 RAG 系统的扩展知识
* 混合检索与 RAG-Fusion 简介
* 向量模型本地部署
* …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
* 为什么要做 RAG
* 什么是模型
* 什么是模型训练
* 求解器 & 损失函数简介
* 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
* 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
* Transformer结构简介
* 轻量化微调
* 实验数据集的构建
* …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
* 硬件选型
* 带你了解全球大模型
* 使用国产大模型服务
* 搭建 OpenAI 代理
* 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
* 在本地计算机运行大模型
* 大模型的私有化部署
* 基于 vLLM 部署大模型
* 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
* 部署一套开源 LLM 项目
* 内容安全
* 互联网信息服务算法备案
* …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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