学习人工智能，目的肯定是为了就业，而应聘人工智能工作，面试官看重的最多的不是学历就是项目经验。之所以看重学历，是因为现在有人工智能项目经验的人真的很少，很少。至于为什么很少，我们后面会讲到。既然有经验的人这么少，那么就只能从高学历人才中选拔了。你如果又要问为什么就一定要高学历呢？因为人工智能门槛高呀、内容专业、高精尖呀！高学历至少代表了高学习能力、高理解能力、高探索能力。所以，这点也能理解了。

人工智能到现在发展也才短短的几年时间，大部分人工智能相关的研究机构或者学术团队都在美国智能培训，国内确实很少，不过最近几年发展比较快。本身行业发展才这么几年，你想能有多少有项目警员的人出来，所以这就回答了上面的问题。

那怎么去积累项目经验呢，我个人有两个方法，一个是自学，各种网站找知识找数据找开源代码，自己摸索，自己积累。但可想而知，这种方法的效率低下。说不定你搞着搞着就走错方向了。还有一个可行的方法就是参加培训了，有点良心的培训机构都会用项目来吸引学生，说学完课程，做完项目就有了项目经验，直接可以撬开大厂的门。这里面门道就出来了，得擦亮眼睛好好看了。

人工智能有很多分支，也有很多体系。很多机构为了赶上这波潮流，各种东拼西凑整出一套课程，美其名曰人工智能课，包就业包学会。其实效果怎样，可想而知，网上这种吐槽的层出不穷。所以，选择培训机构学习无疑是帮助大学快速学习的好方法，但一定要谨慎选择。

从就业角度来说，学习的项目必须要能商业使用才有现实意义，如果全是些阳春白雪，高大上的中看不中用，学完也是瞎学。所以，选择机构，选择课程要选择可直接商业使用的。目前能够商用的是基于仿生学的深度学习内容。因此，深度学习部分必然是最重要，也是整个学习周期占用时间最长的。

那么一份完整的人工智能课程应该学哪些方面呢？从我的个人经验来看，必须包含几个方面，跟大家分享一下：（对比了好多课程，总结了一套相对全面的。）

1、高等数学

人工智能算法需要数学的做基础。越是往上走，对数学的要求越高。数学里面包括高等数学（函数、数列、极限等）、线性代数、概率论、凸优化和信息论等。对于基础学习来说，重点是需要理解数学知识体系在深度学习中的应用，可以读懂深度学习中常用的数学函数公式，能够用Python编程实现常用的数学算法。

2、Python

说到Python，很多同学可能都不陌生。Python是人工智能非常重要的板块，但绝对不是人工智能的全部或大部分。所以智能培训，如果你看到一个人工智能课程里面Python篇幅很多，那一定是个坑。Python部分掌握基础的编程语言，掌握面向对象数据编程技术，就足够使用。

3、深度学习部分（理论）

深度学习是整个人工智能学习的重心，基本的算法和框架都在这里了。所以，重要程度自然不言而喻了。深度学习里包括MLP模型、CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、GAN生成式对抗神经网络、pytorch等重点知识。

4、深度学习（项目实战）

说到项目实战，不要看别人说的有多么天花乱坠。什么金融反欺诈，银行系统，智慧医疗，这些项目都需要庞大的数据支撑和专业的知识储备。不论说数据来源还是专业支撑，对一个刚开始学习的人来说都是几乎不可能实现的，如果你能找到这样庞大的数据，当然另说哈。所以，让我们脚踏实地，做好可直接使用的就好。那么目前可商用的项目有哪些呢？

我相信，学完这几个项目，不管你是做图像识别、视觉算法还是语音识别（NLP等），基本上都能满足你的就业需求了。目前市场上80%以上的项目需求都是视觉算法和图像识别领域的，所以掌握了这些基本的算法框架模型和项目实操经验，找个合适的工作应该不成问题。

最后，祝愿大家都能尽快搭上人工智能快车。我也在不断学习和研究中，欢迎感兴趣的朋友一起交流学习。（手机或微信号：18890029825）添加好友还可以赠送我一手整理的学习资料哟~~

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