人工智能基础课
王天一
工学博士,副教授
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人工智能基础课
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结课 | 溯洄从之,道阻且长

三个月的时间弹指即逝,40 期的《人工智能基础课》已走到尾声。在专栏里,我和你一起走马观花地浏览了人工智能的技术概观,以建立人工智能初步的知识体系
算起来,经历了三起三落之后,人工智能已步入花甲之年。虽然在创造者眼中仍然是个孩子,但对你我这些后学之辈来说,这位老人身上还是有无穷的奥秘有待探索。在我看来,《人工智能基础课》应该是一份简历、一份提纲,勾勒出这个领域的基本框架。当然,简历无法浓缩一个人丰富的经历,40 篇文章的体量也不足以覆盖人工智能的全部内容。想要基于这份提纲深入研究,还需要大量的时间和精力的付出。
在互动中,不少朋友都表达了从事人工智能工作的意愿。实话实说,把这门技艺当成茶余饭后的谈资和养活自己的饭碗是截然不同的两码事情,所以需要深思熟虑之后再做选择。
如果你还没有走出校园,那就应该踏踏实实学好相关的基础课程和专业课程,仰望星空不如脚踏实地,一味好高骛远只会把理想变成毫无根基的空中楼阁。
如果你已经走入了工作岗位,那一定会知道不能盲目追逐热点的道理。所以在决定转行之前,务必要想清楚想做什么和能做什么,别让自己成为热点的牺牲品。
相比于转行,我认为更好的做法是将人工智能融入到现有的工作之中。人工智能的价值在于落地,它的优势则是几乎在所有领域都有用武之地
与其星辰大海,不如近水楼台,将自身专门的领域知识和人工智能的方法结合,以处理和解决实际问题,并在实践中不断学习和进化,才是搭上人工智能这列快车的正确方法。
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全部留言(7)

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  • 图南日晟
    非常有用的专栏,对于初学者很有作用。由浅入深,到后期的机器学习部分,对于没有实际人工智能经验的我来说很吃力,计划花时间再重新整理一次
    6
  • 林彦
    有一些领域的人工智能应用的基础服务有待完善,心急吃不了热豆腐。比如如何更有效地标注,数据的自动接入,数据特征和模型的可解释性,解决业务的什么问题,针对什么客户,有可验证的方法(既是别人做出来的,也要自己结合企业的自身情况验证并优化)。 如果在某个特定行业领域的理论加应用都是创新,没有足够的积累,就需要更多耐心和资源能支持下去。 人工智能应用怎么协助使用者获得持续的商业成功还有不短的路要走。
    4
  • 兆熊
    我用思维导图的形式对专栏的内容进行了总结,欢迎阅读: https://blog.csdn.net/zhouzxi/article/details/106301049?utm_source=app
    3
  • 一只豆
    能把自身工作/领域知识搞通透已经是一大门槛,能深入了解人工智能是另一大门槛。“结合“是更大门槛。几个人格挑战(是的,这是人格挑战绝非技能挑战)下来,不稀缺才怪
    1
  • ifelse
    感谢老师,收获满满
    归属地:浙江
  • ifelse
    学习打卡
    归属地:浙江
  • code2
    最后的结束语,发人深省!
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