前言

关于人工智能我想说明一下，AI的热点确实是要来了，但是要懂得量力而行，但是马云就说过：“等风口过了最先掉下来的就是那些猪。”不是什么人都可以从事人工智能的工作，不是什么行业都能转行到人工智能行业。现在来讨论一下到底是一个什么炒作流程吧，首先一些机构或者公司先进行概念炒作做出一套策划，然后来吸引投资，等到资本进场了再讲这些技术落地到具体的商业上，这就叫风口效应，站在风口猪都能飞上天这不是没有理由的，但是热点一过，要么随风逐流到下一个风口，要么直接掉下来。不要看着热点就往上凑如果你没有站住脚跟那就只能和蒲公英一样到处飘。

自知——什么条件才能学人工智能

培训机构给你的认知

首先我想说的那些没有底线的培训机构，什么“高中毕业就可以来学啊”“不要数学基础啊”“包你毕业年薪30/40/50W啊”，花个几千就想月薪十几K或者几十K，然后学的时候给你教Python开发啊、大数据分析啊、自动化测试啊等等你怕是对人工智能这个行业有什么误解。

具体要我说哪些培训机构我是不会说的，毕竟我也是几万粉丝的大V了万一他们告我怎么办。所以我还是不说，如果有想学的私聊我哈，我会推荐你到哪些地方去学才能学到真东西。

人工智能学习条件

容我先插一张屌一点的图片

1.学历方面

它真的很重要，但是其实又不是那么重要，它是你面试的敲门砖，很多企业都很吃这一套的，比如你高中学历，你去企业面试说我目前能做的项目全国没几个人能搞，我设计了XXX算法什么的，那么你的简历就停留在学历那一栏然后就删了，或者就扔了。当然如果你是本身就在IT行业搞编程搞了很久了零几年就开始了那么你可以通过人脉和其他渠道找工作，这是没问题的。

说它不重要是因为，它真的就是一张纸一样的，线性代数、概率论、高数、凸优化什么的你到那个大学的理工科系学不了？非要到985、211？非要博士、硕士他才教你吗？计算机科学、编程基础那个计算机专业不可以学？但是没得办法这就是行业规则。

2.知识储备方面

a.数学方面如果你现在要学人工智能或者想入行这个专业会数学的理论基础就行了，不要求你会用这些数学公式去推倒去演练或者去进行复合型的计算，这些计算机比你做的更棒，但是线性代数是一定要学好一点，因为基于仿生学的CNN算法就是一个线性的大型方程式。

b.编程方面我还是推荐Python，但是人工智能它是要求面向数据的Python编程，所以不用学那么多，而且学了这部分的Python也做不了相关的开发，那些培训机构就是打着AI的幌子把你培养成初级的Python开发工程师。

c.大数据要不要学的问题，人工智能它要的是大数据推算的一个结果，不是要你去专门收集这些数据的，一般公司都会有这种数据提供，或者行业沉淀有历史数据，直接拿着用就行了。

目前什么才是人工智能

再搞一张屌一点的图片，随便截屏搞出来的，不要在意这些细节。

目前能够商用的是基于仿生学的深度学习内容，基于统计学的虽然也是机器学习的一块但是现阶段根本不能达到商用，目前一些大学和绝大部分真的教人工智能的培训机构就教这些不能商业落地的（也就是搞不到钱的演练项目）。现在我来分析一下深度学习都有啥。

CNN:它是用来解决三维的空间问题的模型，比如视频、图片的指导物体识别啥的，用在人脸打卡、图像识别、验证码识别、或者屌一点的无人机蜂群打击（网上有视频，很牛逼的那种）。

RNN：一般是用来解决排列性问题的模型，比如语音识别系统，比如我们组织语言，一种排列方式就是一个意思

GAN：是生成对抗网络模型，这个我稍微懂一丢丢，我详细一丢丢吧。

a.监督学习：就是给出问题，然后有一个标准的答案给你去对照，然后到百分之多少相 似度就输出。

b.搬监督学习：给出问题，从以前训练的经验来解决问题（阿尔法狗下棋就是这个）

c.非监督学习：给出问题，再给出数据等验证之后相似度达到了就输出。

总结

这篇真的是我从头到尾打的原创，没有带一点别人的内容，属于个人观点吧。如果分析的有错的话可以到评论区指导一下，毕竟我也不是大牛一级别的。最后如果想获取人工智能学习资料的可以关注我的微信公众号，然后我会在公众号不定期的分享资料，如果是想往人工智能方面系统的学习的可以关注我然后找我私聊。