很多人聽說了人工智能，也想進入人工智能領域，不錯，這確實是一個非常年輕的領域，從名詞提出到現在也就60年左右的時間而已，相對其他科學都有上千年的發展，人工智能確實是非常年輕的科學，年輕就意味著：一切均有可能。人工智能，不是一個純學術的領域，一定要有相應的應用才能體現其價值所在。對很多學習者而言，人工智能的學習，該從哪里開始呢？我們認為，人工智能學習路徑大致如下：

依據上述學習路徑總結，大多數AI用人企業對大家都會有以下五個方面的考量：

一、數學基礎

我們都知道，要學習人工智能，最基本的高數、線代、概率論必須掌握，至少也得會高斯函數、矩陣求導，明白梯度下降是怎么回事，否則對于模型的基本原理完全不能理解，模型調參與訓練也就無從談起了。以下是人工智能數學需要掌握的基礎知識。

二、編程基礎

當然，如果是做純算法研究員，工程能力的要求不會太高，但也需要能寫源代碼；而對于做算法引擎開發或是應用開發的工程師來說，代碼實現的能力高低就直接決定了工作產出的質量與效率了。所以，想做AI工程師的你需要熟練掌握至少一種編程語言，并掌握配套的工具、常用庫等。這里推薦學習Python。

三、機器學習基礎

由于本輪人工智能的熱潮來源于深度學習相關技術與應用的優異表現，所以招聘最熱的崗位無疑是機器學習算法工程師。機器學習的學習路徑大致如下：

四、深度學習基礎

深度學習的簡單理解就是多層的機器學習。早期的機器學習還是屬于淺層的學習，需要人工的特征提取，而深度學習可以從數據中自動提取高層特征。深度學習學習路徑如下：

五、專業領域知識基礎

人工智能主要應用領域可大致分為圖像、語音和NLP（自然語言處理）。無論是其中哪個領域，都有海量的專業知識需要去掌握，比如如果你想從事智能駕駛行業的機器視覺方面的工作，那么你就需要掌握圖像相關的知識；而如果你想做一款智能音箱的算法開發，你就需要掌握語音和NLP相關的知識。

六、具體行業的深度認知

任何應用場景都有自己獨特的數據結構，而一個能夠落地的AI應用自然離不開對于業務本身的深入理解。算法工程師們需要清晰地把握一個AI系統由哪些模塊組成，相互關系是什么，都用到哪些技術，解決什么問題，才可能針對具體的問題展開實驗研究，從而進行優化。

而在奔赴AI工程師的路上，大家會發現一個問題：獲取學習資料很簡單，但是做項目很難。

自己做的時候，代碼經常報錯或是優化結果不理想，但是就是找不到問題在哪里，感覺每個參數背后好像都藏著一個天大的坑...

如何避過這些坑，

系統學習人工智能技術？

CDA數據分析研究院推出的《AI工程師周末集訓》適合零基礎入門到進階AI工程師意向學員，從深度學習基礎知識、深度學習的常用工具介紹（Tensorflow、Keras、Caffe、PyTorch）到深度學習在各個領域的應用、深度學習高級算法等內容，對Python語言技能有較高的要求。

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