2024 年如何从头开始学习人工智能：专家的完整指南

我们正经历着人类历史上很可能的一个关键时刻，人工智能 (AI) 的重要性变得越来越不可否认。考虑一下这个统计数据：根据福布斯顾问的一项调查，97% 的企业主预计 ChatGPT 将为其业务的至少一个领域带来积极的变化。此外，ChatGPT、Midjourney 和 Bard 等工具正在将人工智能引入主流。这使得人工智能的艺术和科学比以往任何时候都更加重要。

如果您是一名有抱负的数据科学家、机器学习工程师、人工智能研究员，或者只是一名人工智能爱好者，那么本指南适合您。在本文中，我们将详细介绍如何从头开始学习人工智能，并提供行业专家的见解来帮助引导您的旅程。除了涵盖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的环境中利用人工智能。

观看我们课程的视频并了解有关人工智能基础知识的更多信息。

AI（人工智能）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。人工智能是一个广阔的领域，拥有众多子领域，每个子领域都有其独特的目标和专业化。查看我们的完整指南，什么是人工智能？了解更多。您还可以在另一篇文章中 探讨人工智能与机器学习的不同之处。

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该技术。为了简化本文的其余部分，了解不同类型的人工智能非常重要。人工智能根据其能力可以分为三个级别：

• 狭义人工智能（ANI）：这是我们当今交互的最常见的人工智能形式。 ANI 旨在执行单一任务，例如语音识别或流媒体服务推荐。
• 通用人工智能 (AGI)：具有 AGI 的人工智能具有人类水平的理解、学习、适应和实施各种任务知识的能力。虽然大型语言模型和工具（例如 ChatGPT）已经显示出跨许多任务进行泛化的能力，但截至 2023 年，这仍然是一个理论概念。
• 超级人工智能（ASI）：人工智能的最终级别ASI是指未来人工智能在几乎所有具有经济价值的工作中超越人类智能的场景。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

如果您是这个主题的新手，您可能还会看到“机器学习”、“深度学习”、“数据科学”等术语逐渐渗透到人工智能讨论中。人工智能是一个广泛的领域，包含多个子集，包括机器学习 (ML)和深度学习 (DL)。

虽然这些术语都没有官方定义，而且专家们对确切的界限存在争议，但人们对每个术语的广泛范围越来越达成共识。以下是如何定义这些术语的详细说明：

• 人工智能是指能够像人类一样智能地行动、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，专注于开发无需显式编程即可学习的算法。
• 深度学习是机器学习的一个子集。它导致了新闻中许多令人惊叹的人工智能新闻报道（例如自动驾驶汽车、ChatGPT）。深度学习算法的灵感来自于大脑的结构，并且非常适合处理图像、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。

人工智能不仅仅是一个流行词；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理解数据的需求，对人工智能技能的需求猛增。现在就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，而是未来。这是现在。近年来，人工智能就业岗位数量显着增长。根据世界经济论坛的未来就业报告，人工智能和机器学习专家位居未来五年快速增长就业岗位榜首。随着各行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 年人工智能市场规模增长预测进一步强调了这一预测。

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AI是一份高薪工作

当然，对人工智能技能需求的激增带来了诱人的薪酬。Glassdoor的数据显示，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酬同样丰厚，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，从我们撰写这篇文章的 2023 年 5 月到 2023 年 11 月的最后一次更新，这些平均工资有所增加。 据报道，5 月份 Glassdoor 上的平均工资为 128,479 美元，11 月份为 153,719 美元。 

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人工智能在智力上具有挑战性

人工智能不仅仅意味着高薪工作和巨大的市场需求。这也是一个智力的领域，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，以及创造性地将这些技术应用于各种现实场景。

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，这意味着总是有新的东西需要学习，有新的问题需要解决，或者系统需要改进。对于那些在挑战和持续学习中茁壮成长的人来说，这种动态性质使人工智能成为一个令人兴奋的领域。

学习人工智能所需的时间通常取决于你所采取的路线；无论是自学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，因为这在很大程度上取决于您先前的知识、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甚至更长的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一个扎实的了解。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，大学路线通常涉及接受计算机科学、数据科学或相关领域的正规教育。这些学科的学士学位通常需要大约三到四年才能完成，在此期间，学生接受人工智能和相关学科的全面培训。

无论您选择哪条路线，持续学习、实际应用和跟上最新进展对于追求人工智能职业生涯至关重要。

学习人工智能可能是一项令人兴奋的事业，但它也并非没有挑战。这是一个包含许多子主题的广阔领域。然而，有了清晰的路线图、正确的资源和战略方法，您就可以有效地驾驭这一局面。以下是 2024 年学习人工智能的方法：

1.掌握必备技能

在深入研究人工智能之前，您需要在某些领域打下基础。这些基本技能将构成您对人工智能的理解和能力的支柱：

• 基础数学。人工智能严重依赖数学概念，尤其是机器学习和深度学习等子领域。当然，你不必成为一名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了解是必不可少的。例如，矩阵和线性代数的线性变换等概念在人工智能算法中经常使用。
• 基本统计。当你了解统计数据时，人工智能就变得很有意义。了解如何解释数据并获得见解在该领域至关重要。统计显着性、分布、回归和可能性等概念在不同的人工智能应用中发挥着重要作用。
• 学习的意愿。人工智能是一个快速发展的领域，新的进步、技术和工具不断涌现。因此，积极主动的心态以及学习和适应新知识和技术的热情对于任何想要进入人工智能领域并取得进步的人来说至关重要。

值得注意的是，这些先决条件领域所需的理解和掌握深度可能会有所不同，具体取决于您想要从事的人工智能角色。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，但旨在创建新人工智能算法的研究科学家可能需要更深入地掌握数学。

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人工智能所需的基本技能。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。

统计数据

统计学是一门涉及数据收集、组织、分析、解释和呈现的学科。它为理解和处理人工智能中的数据提供了基础。

在以下资源中了解有关统计的更多信息：

• Python 统计基础知识技能轨道，您将在其中学习使用 Python 进行统计的四个基础知识，包括汇总统计和概率、统计模型（例如线性和逻辑回归）、抽样技术、如何执行假设检验以及从数据中得出结论各种各样的数据集。
• 统计学概论课程，教授统计学基础知识，包括中心和散布的度量、概率分布和假设检验。
• R 统计简介课程，用于学习如何在 R 中使用变量、绘图和标准差。

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您的人工智能之旅中将使用的数学工具。

在以下资源中了解有关数学的更多信息：

• 揭秘深度学习的数学概念，探索数据科学和深度学习的基本数学概念。
• R 数据科学线性代数课程，您将在其中介绍线性代数的基础知识，包括如何使用矩阵向量方程、执行特征值/特征向量分析和 PCA。
• Python 概率基础课程涵盖了随机变量、均值和方差等基本概率概念。

编程

人工智能的实施需要对编程有充分的了解。了解如何编写代码可以让您开发人工智能算法、操作数据以及使用人工智能工具和库。由于其简单性、灵活性和数据科学库的可用性，Python 目前是人工智能社区中最流行的语言。

• Python 编程技能跟踪将帮助您提高 Python 编程技能。您将学习如何优化代码、编写函数和单元测试以及使用软件工程最佳实践。
• 同样， R 编程技能轨道，在这里您将通过学习如何使用常见数据结构、优化代码和编写自己的函数来提升您的 R 编程技能。

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，数组、树、列表和队列等数据结构的知识对于编写高效代码和开发复杂的人工智能算法至关重要。

• 数据结构和算法简介课程将帮助您理解链表、堆栈、队列、哈希表和图等数据结构。
• Python 数据结构与原始和非原始示例教程涵盖了 Python 数据结构（例如数据类型）以及原始和非原始数据结构（例如字符串、列表、堆栈等）。

数据处理

数据操作涉及清理、转换和操作数据，为进一步分析或将其输入人工智能模型做好准备。使用 pandas 等库进行数据操作的技能对于人工智能工作至关重要。

• 使用 Python 进行数据操作技能轨道，教授如何在 Python 中转换、排序和过滤 DataFrame 中的数据，为快速分析做好准备。
• Data Manipulation with R Skill Track涵盖了上述方法，但使用的是 R 编程语言。
• 使用 pandas 进行数据操作课程教您在提取、过滤和转换现实世界数据集以进行分析时如何使用 pandas 操作 DataFrame。

数据科学

数据科学是各种工具、算法和机器学习原理的融合，旨在从原始数据中发现隐藏的模式。作为人工智能专业人士，了解从数据中提取见解的过程至关重要。

• Data Scientist with Python Career Track，涵盖了作为数据科学家取得成功所需的 Python 技能。
• R 职业轨迹的数据科学家，涵盖了作为数据科学家取得成功所需的 R 编程技能。
• 了解数据科学课程，涵盖数据科学是什么及其重要性的基础知识。

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非常重要。

• 机器学习基础知识与 Python 技能轨道，教您机器学习基础知识及其背后的科学，涵盖预测、模式识别和深度学习基础知识。
• R 技能轨道中的机器学习基础知识，您将学习通过分类和回归预测分类和数字响应，并通过无监督学习发现数据集的隐藏结构。
• 机器学习备忘单，这是顶级机器学习算法、其优点和缺点以及用例的快速参考指南。

深度学习

深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层（因此“深度”）的神经网络来建模和理解数据集中的复杂模式。从语音助手到自动驾驶汽车，当今许多最先进的人工智能应用程序都由它提供支持。

• Python 深度学习技能轨道，您将学习使用强大的 Keras、TensorFlow 和 PyTorch 库来创建和优化神经网络。
• 什么是深度学习教程，涵盖了有关深度学习的最常见问题，并通过现实生活中的示例探讨了深度学习的各个方面
• Keras 深度学习简介课程，您将学习如何使用 Keras 开发自己的深度学习模型。

这些技能中的每一项都相互关联，帮助您建立广泛的人工智能概念知识。一个好的开始方法是先获得每个领域的基础，然后再更详细地探索您最感兴趣的领域。您可以根据自己的需要混合您的方法，研究学习和实践过程中自然出现的领域。

3. 学习必要的人工智能工具和软件包

了解正确的工具和软件包对于您在人工智能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人工智能社区中的领先语言。虽然您不需要同时学习两者才能在人工智能领域取得成功，但根据您最终选择的工具，您将在下面找到一些需要熟悉的关键库和框架：

顶级 Python AI 工具和软件包

Python 是一种高级解释性编程语言，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大量可用于人工智能和数据科学的库和框架，它在人工智能中被广泛使用。

熊猫

pandas 是一个 Python 库，提供了广泛的数据分析方法。数据科学家使用 pandas 执行各种任务，包括数据清理、数据转换和统计分析。它可以很好地处理不完整、混乱和未标记的数据，使其成为预处理数据集的重要工具。

• 使用 pandas 进行数据操作课程
• 使用 pandas 课程编写高效代码
• Python pandas 教程：初学者终极指南

数值模拟

NumPy 是 Numerical Python 的缩写，是一个 Python 库，增加了对大型多维数组和矩阵的支持，以及大量用于对这些数组进行操作的高级数学函数。它是任何科学计算（包括人工智能）的必备库。

• NumPy 课程简介
• Python NumPy 数组教程
• NumPy 备忘单：Python 中的数据分析

Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一个简单而高效的数据挖掘和机器学习工具。它基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建，并且是开源的，这意味着每个人都可以。它具有各种分类、回归、聚类和降维算法。

• 使用 Scikit-Learn 进行机器学习课程
• Scikit-Learn 课程的监督学习
• Python 机器学习：Scikit-Learn 教程

皮卡雷特

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高效地探索、预处理、训练、调优和比较多种机器学习算法。

• PyCaret 教程：使用 PyCaret 自动化 ML 工作流程的初学者指南

火炬

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。它最大的优点是灵活性和速度，使其适合深度学习研究。

• PyTorch 深度学习课程
• PyTorch 教程：从头开始构建简单的神经网络

喀拉斯

Keras 是一个用 Python 编写的用户友好的神经网络库。它旨在最大限度地缩短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简单的方法。 Keras 也是模块化的，这使得它在构建新模型时具有难以置信的多功能性。

• Keras 深度学习简介课程
• Keras 教程：Python 中的深度学习
• Keras 备忘单：Python 中的神经网络

商业化 API

一旦您准备好开始实践人工智能，利用 API 访问商用模型是最好的入门方法之一。 OpenAI API、Cohere API 和 Anthropic API 等商用 API 是很好的起点。

• 通过 Python 中的 OpenAI API 使用 GPT-3.5 和 GPT-4
• 使用 OpenAI API 课程
• OpenAI API 教程初学者指南

抱脸

随着您的熟练程度不断提高，可以使用标准 Python 包（例如 Hugging Face 的转换器和加速器）探索预先训练的模型，这使得使用 GPU 和 TPU 变得更加容易。

• 什么是抱脸？ 
• 使用变形金刚和拥抱脸部简介

浪链

浪链目前 最流行的人工智能框架之一，帮助用户将来自大型语言模型的人工智能纳入数据管道和应用程序中。

• 浪链数据工程与数据应用简介
• 如何使用 LangChain 构建 LLM 应用程序

下面，我们创建了一个潜在的学习计划，概述了如果您刚刚开始使用人工智能，您应该将时间和精力集中在哪里。请记住，时间尺度、主题领域和进展都取决于广泛的变量。我们希望使这个计划尽可能实用，这就是为什么我们推荐了您可以在不断进步的过程中进行的项目。

第 1-3 个月：数学、编程、数据结构和操作基础知识

1. 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。这将为您接下来的事情打下坚实的基础。
2. 编程：学习Python，人工智能领域使用最广泛的语言。从基础知识开始，然后转向更高级的概念。学习我们的 Python 基础技能轨道和使用 Python 技能轨道进行数据操作来涵盖基础知识，包括 NumPy 等软件包。
3. 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，这是任何人工智能或机器学习项目的重要组成部分。

推荐资源和项目

• 揭秘深度学习的数学概念
• Python 基础知识
• 探索乐高数据科学项目的历史
• 了解人工智能课程

第 4-6 个月：深入研究人工智能和机器学习

4. 人工智能基础知识：了解人工智能是什么、它的历史以及它的不同分支。像我们的人工智能基础知识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。以我们的机器学习科学家 Python Track 为例，其中涵盖了最重要的模型类型、模型验证和超参数调整。它涵盖了 TensorFlow 和 Keras 等软件包，并涉及高级深度学习。

推荐资源和项目

• 人工智能基础课程
• AI 基础技能课程
• 使用 Python 的机器学习科学家职业轨迹
• Naïve Bees：图像加载和处理数据科学项目

第 7-9 个月：专业化和高级主题

1. 深度学习：了解神经网络和深度学习。
2. 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、监控和编排。
3. 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。

推荐资源和项目

• Python 技能轨道中的深度学习
• MLOps 部署和生命周期课程
• 使用深度学习数据科学项目进行 ASL 识别

第 10 个月 - 持续：继续学习和探索

1. 进一步专业化：取决于职业道路
2. 保持最新动态：定期关注人工智能相关的博客、播客和期刊。加入社区与其他人工智能从业者交流想法。
3. 人工智能中的道德规范：当您了解人工智能的更多信息时，请务必了解人工智能中的道德考虑因素。

推荐资源和项目

• 人工智能伦理课程
• 数据营认证

请记住，这只是一个基本路线图。您应该根据您的节奏和兴趣修改它。人工智能是一个广阔的领域，学习是一个持续的过程。

踏上学习人工智能的旅程可能会令人畏惧，但采用战略方法可以使该过程更加结构化和易于管理。以下五个步骤可指导您完成人工智能学习之旅：

1. 选择你的关注点

首先根据您的职业目标决定将精力集中在哪里。我们将在本文中进一步讨论人工智能领域的各种职业；每个角色都有不同的侧重点，并且需要独特的技能。

例如，如果您对数据科学家或机器学习工程师等更具应用性的角色感兴趣，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，如果您倾向于研究角色，您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。

这并不是一个严格的区别；相反，它是帮助您决定最初关注点的起点。

2. 开始学习

一旦你决定了你的重点，就该开始学习了。技能部分中建议的学习资源和上面的人工智能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，花点时间彻底理解每个概念。

3. 将您的技能应用到项目中

没有比实践更好的学习方法了。将您学到的技能应用到现实项目中可以巩固您的理解，并为您提供实践经验，从而丰富您的投资组合。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。我们在本文中提供了示例项目。

4. 加入社区

加入线上和线下的人工智能社区。参加 Stack Overflow 或 GitHub 等论坛、加入 LinkedIn 上的 AI 小组或参加 AI 聚会和会议都可以提供宝贵的学习机会。

获得 DataCamp 认证后，您可以加入我们的 DC 认证社区，在这里您可以与其他经过认证的学习者联系、访问独家内容和活动，并充分利用您新获得的技能。

通过加入社区，您可以了解最新趋势，在遇到困难时获得帮助，并与其他人工智能爱好者建立联系。

5. 不断迭代

人工智能是一个快速发展的领域。一旦掌握了基础知识，继续学习和提高技能就很重要。关注人工智能博客、阅读研究论文、学习高级课程，并始终寻找挑战自我的新方法。这个迭代过程将使您从新手变成专家。

请记住，学习人工智能的旅程充满挑战，但回报丰厚。如果一路上遇到困难，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。

从结构化课程和教科书到实践项目，有丰富的资源可帮助您学习人工智能。选择正确的资源可以帮助您的人工智能学习有一个良好的开端。以下是我们的首选，可帮助您开始人工智能学习之旅：

学习顶级 AI 课程即可开始

DataCamp 是一个很棒的平台，提供专门为有抱负的数据科学家量身定制的互动课程。课程范围从初级到高级，并配有实践练习。以下是 DataCamp 上一些最好的人工智能相关课程：

• 人工智能基础课程
• Python 基础知识
• 使用 Python 进行数据操作
• Python 机器学习基础知识
• 使用 Python 的机器学习科学家
• PyTorch 深度学习简介

完成人工智能项目

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，这就是完成人工智能项目的用武之地。

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人工智能应用程序。正确的工具，例如 Python 及其丰富的库，将成为您的基石。了解和准备数据至关重要，因为它直接影响模型的有效性。

以下是一些关于人工智能项目的想法，您可以构建它们来帮助您掌握人工智能。请务必查看我们关于各级人工智能项目、生成式人工智能项目和各级机器学习项目的文章，以获取更多信息。

• 从音频数据中对歌曲流派进行分类。应用 Python 中的机器学习方法将歌曲分类为流派。
• 天真的蜜蜂：图像加载和处理。处理图像数据，使用传统技术构建分类器，并利用计算机视觉深度学习的力量。
• 使用深度学习进行 ASL 识别。构建一个卷积神经网络来对美国手语字母图像进行分类。

阅读一些最好的人工智能书籍

书籍提供了该领域专家的深入知识和见解。以下是一些最有影响力的人工智能书籍，可能会对您有所帮助：

• 2024 年最值得阅读的 15 本机器学习书籍
• 2024 年最值得阅读的 11 本深度学习书籍

请记住，学习人工智能的关键是一致性和实践。不要害怕从小处开始，逐步发展到更复杂的概念和项目。你会惊讶地发现每天只花一点时间学习人工智能就能学到这么多东西。

查看最好的人工智能备忘单

我们精选的数据科学备忘单可以作为各种主题的快速参考指南，包括许多与人工智能相关的主题：

• 适合初学者的 Python 备忘单
• 监督机器学习备忘单
• 无监督机器学习备忘单
• ChatGPT 数据科学备忘单
• Python 中的 OpenAI API
• 生成式人工智能工具格局
• 使用 PyTorch 进行深度学习备忘单

DataCamp 备忘单

人工智能开辟了众多职业道路，每条职业道路都有独特的职责、工具和所需技能。让我们深入研究一下目前流行的三种人工智能职业：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，那也完全没问题——我们将在后面的部分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。他们向非技术利益相关者传达这些见解，并对机器学习工作流程以及如何将其与业务应用程序联系起来有很好的理解。他们几乎专门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、管理大量数据以及合并数据点以识别趋势。他们利用分析、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来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，以生成新的见解（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：

• 精通 Python、R 和 SQL
• 了解机器学习和人工智能概念
• 精通统计分析、定量分析和预测建模
• 数据可视化和报告技术
• 有效的沟通和表达技巧

必备工具：

• 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建筑师。他们设计和部署机器学习系统，根据组织的数据进行预测。他们还解决预测客户流失和终身价值等问题

负责部署模型供组织使用。机器学习工程师通常只使用基于编码的工具。

关键技能：

• 深入了解 Python、Java 和 Scala
• 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云平台）
• 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，以推动人工智能领域的发展。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了他们的发现。

关键技能：

• 对机器学习和深度学习有扎实的理解
• 熟练掌握Python和其他编程语言
• 广泛的人工智能相关数学理论知识（如统计学习理论）
• 能够概念化和验证新颖的人工智能模型
• 较强的写作和公开演讲能力

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 Slides）
• 云计算资源（如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。他们都拥有巨大的潜力，并在该领域发挥着关键作用。您的决定将取决于您的兴趣、优势和长期职业目标。

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。虽然我们确实认为接受人工智能或相关领域的正规教育是值得的，但越来越多的专业人士正在通过非传统途径进入该领域，这证明只要有奉献精神、持续学习和积极主动的方法，您就可以实现自己的梦想从事人工智能工作。

以下是如何在没有学位的情况下找到人工智能工作的方法：

继续了解该领域

随时了解人工智能的最新发展。在 Twitter 上关注有影响力的人工智能专业人士，阅读人工智能研究论文，并收听人工智能相关的播客，包括 DataCamp 自己的DataFramed 播客。

一些值得追随的人工智能思想领袖包括 Yoshua Bengio、李飞飞等人。您将深入了解热门话题、新兴技术和人工智能的未来方向。

您还应该查看行业活动，无论是DataCamp 的网络研讨会、数据科学和人工智能会议还是社交活动。

开发投资组合

展示您的技能和项目的强大作品集可以让您从其他候选人中脱颖而出。更重要的是，试图解决现实问题的项目会给招聘经理留下深刻的印象。