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【跨时代】第四次工业革命彻底来袭!什么是AI+

你有没有一种很割裂的感觉,就是在短视频里,AI已经要改变全世界了


但自己一用,却发现只能和AI聊聊天
画几张图


难道是姿势不对?但具体是哪里不对呢。
作为一个老牌程序员,我前面分享了很多计算机相关内容,总结了一点:
那就是,跟新迭代的速度实在是太快了!
在AI盛行以前的很长一段时间里,知识工作者就一直面临着应该学什么
根据Richard Heming写的《科学与工程的学习艺术》这本书中提到:
“从牛顿时代开始,人类的知识每隔17年就会翻倍一次”
“每15年就有一半的知识将会变得过时”
除了知识,我们的信息和媒体也在指数级的增加。
必须赶上知识前沿,比如现在很多企业已经开始利用AI技术,甚至让下面的员工学习AI知识。
把工作流AI化,才是赶上这个时代的正确姿势!
我在之前的文章中说过:AI不是一个新玩具,而是生产力工具。
所以是否算跟上了一个时代,得看你有没有把最新的技术,变成自己的生产力。
比如说,进入信息时代的标志,不是你会玩电脑了,而是你能把电脑变成生产力工具。
比如用来设计生产和团队协作。
进入AI时代的标志,也不是会用几个AI工具,而是能把AI变成生产力,切实提高了自己的生产效率
怎么提高?把工作流AI化,普通人想要赶上AI时代,不是要去学习各种AI工具,而是要把自己的工作流AI化。
比如你是红薯上的一个创作者,原本的工作流程是需要先确定选题,再撰写文案设计插图,再进行发布,整个过程差不多需要耗时1到2天,而现在,你只需要在钉钉这样的Bot平台上,创建一个AI机器人,花半小时的时间将整个流程给AI化,从文案撰写到平台发布,全部让AI自动帮你完成。
这样,就能将整个工作流程缩短到1分钟,效率直接提高100倍!
这个就是在AI时代,该有的生产力和工作方式,能带来百倍的效率提升才能称得上是“革命”
另外之所以说是“革命” 就是因为他的影响,将不局限于某些高科技企业,甚至不局限于个别行业,而是对整个社会都会带来翻天覆地的影响
再说一个传统行业的例子:深圳航空
这是一家在中国乃至全球都很有影响力的航空公司,他们之前有一套系统,功能迭代频繁和人员调整,导致销售人员并不能充分用好,系统中沉淀了大量数据。
没有最大程度的发挥价值,每天仍需要通过大量的人工问答,来获取信息,而效率不高,沟通成本巨大。后来他们用钉钉,打造了一个叫做声行“肖邦”的AI助理,,并通过与“宜塔”低代码,搭建的销售管理系统,云销进行打通,现在销售人员几乎不需要任何学习,直接用自然语言,就能向AI助理查询各种问题,例如近12个小时出票的情况如何,某某机票或订单的出票代理人是谁,具体的信息如何?甚至今天中午食堂有哪些菜等等问题,AI处理都会以图文并茂的形式,返回相关信息,大大节省了软件的培训成本,提高了系统的使用效率。
除了查询功能之外,销售人员还能用它来写周报,还是图文并茂的那种一分钟完成数百倍的效率提成,每月节省了全公司数千小时的工时,通过这两个案例,相信你不难看出,如今的AI会的可不仅仅是写写画画那么简单。

为什么我们看各种AI界的新闻,会有一种割裂感。
因为大部分人,或者说大部分企业,就是在用一种割裂的眼光在看AI啊

“我们公司又不搞AI,这和我没关系吧,我又不写作画图,这和我也没关系吧”
千万不能隔岸观火,你得把AI请进来,放到自己的工作流程中,或者放到企业的老系统里
把他们AI化,这才算是拿到了这个时代的入场券,真正的用上AI,让AI为我所用
这样
才能消除这种看得见摸不着的割裂感,获得百倍的效率提升,赶上这个新时代!

 今天,我将关于AI的学习路径及我所参考的资料全部免费分享出来,虽然机器冰冷,但希望在学习AI的路径上让大家感受到温暖!

学习途径

在我学习人工智能的过程中,主要有以下两个途径:

  • 首先是B站。
  • 第二是书籍。视频的讲解难免会不全面,很多时候我们需要翻阅书籍对知识进行查漏补缺、透彻理解。本文提及所有书籍在文末可免费获取电子版

AI知识大纲


AI知识大体可以分为5个模块,接下来我会依次介绍每个模块的学习路径,最后给大家推荐几个我入门时做过的项目,帮助大家快速入门人工智能。

一、Python编程基础

在AI领域,目前大部分程序员都使用Python作为第一语言。
学会上述操作后就入门了,但一定要将基础部分的内容掌握扎实。进阶操作在前期不着急学习,可以在日后使用过程中逐渐精通,比如函数式编程、多线程使用、异常处理与日志管理等等。

 书籍推荐

这里给大家推荐两本学习Python必备书籍。《Python编程》中每个知识点下都有对应示例,非常直观。入门后,《流畅的Python》可以帮你精通Python,完成从小白到大神的进阶。

原文链接:告别无用功|人工智能该如何学习

二、数学基础

很多同学看到数学就头疼,其实模型通用的基本数学原理并不难,难的公式在之后的模型中遇见时再逐个击破即可。

切记前期不要深陷到数学知识中去深挖!!

高数

首先大家不要惧怕数学。在遇到我们不会的数学公式时,我们要更多的思考这个公式能解决什么问题,而不是一直纠结公式的推导与计算

比如梯度下降和反向传播的根本原理就是求导,全局最优解就是极值点,所以最优解一定在导数的某一个拐点处,类似的很多知识都是高中就学过的。

线代

在深度学习中,线代最重要的应用就是高维数据相乘运算,可以大大提升运算速度。

  • 首先要明白矩阵各维度所代表的意义
  • 其次清楚矩阵的运算规则

概率论

概率论的知识在AI体系中看似不那么重要,但却无处不在。从数据预处理、建模、模型参数初始化及归一化,到最后的结果分析都与概率论息息相关。

常用指标很多是大家耳熟能详的,比如均值、方差。如果你之前没有很强的概率论功底,建议你掌握常用知识后,在实际中遇到不懂的问题时要养成查阅的习惯。这部分知识不会太难,但是对理解模型与过程十分的重要:

  • 比如为什么树模型一般不需要进行数据归一化?
  • 而逻辑回归、神经网络、PCA中就必须进行数据归一化?

网络资源推荐

  1. 人工智能必备数学基础全套课程:此课程将高数、概率论、线代知识进行浓缩,针对人工智能领域开发的数学综合课程,都是入门必备和模型中常见的数学知识。

  2. 网易可汗学院统计学公开课:统计学入门课程,涵盖统计学所有的主要知识。

书籍推荐


这里推荐的是3本经典教材与1本我个人非常喜欢的《数学之美》。3本教材书无需多述,《数学之美》把抽象、深奥的数学方法解释得通俗易懂,非常精彩,很多模型原理都可以在其中找到你想要的回答。

原文链接:告别无用功|人工智能该如何学习

三、数据分析

在具备一定的编程能力与数学功底后,我们就可以对实际问题进行分析与挖掘。

爬虫

很多同学问算法工程师需要学爬虫吗?我的回答是:算法的重点在于建模,算法工程师掌握基本爬虫知识就好,因为单位一般都有专门的采集工程师。

但是数据分析师一定需要学。因为数据分析师需要具备自主获取数据的能力,从而进行数据分析。

必备三剑客

不论你做数分还是算法,NumpyPandasMatplotlib都是必须掌握的。但这部分内容很杂,没必要进行系统学习,就好像Excel中的函数一样。

网络资源推荐

  1. 【莫烦】Numpy&Pandas :此视频一共只有3小时,但是可以以最快的速度了解三剑客的基本使用。

  2. Numpy中文官方网站

  3. Pandas中文官方网站

  4. Matplotlib中文官方网站

大家可以网上找一些常用方法多浏览浏览,脑子里留个印象就行,在实际使用的时候再去查具体怎么用。就算没印象,我也建议大家在实际使用时先去官网上查有没有对应的内置方法,如果没有再自己写函数实现

后续我也会总结三剑客的高频使用方法。

原文链接:告别无用功|人工智能该如何学习

四、机器学习

从机器学习开始就正式进入到了人工智能的领域。ML涉及的算法都是白盒算法,使用可解释的数学公式去拟合数据、学习参数然后进行预测,最后对模型进行评估。

这部分的知识需要大家从数据处理过程开始就多进行总结与反思

  • 数据清洗过程与特征工程是怎么做的?为什么会最终选用这些方法?
  • 文本数据集常用的处理方法有哪些?适用的场景的是什么?

机器学习算法因为都有可解释性,所以大家需要搞懂数学原理,并知道模型之间的差异、以及适用于什么数据集

对于回归任务与分类任务,我们也需要知道各种评估指标间的差异与使用场景。

网络资源推荐

  1. 吴恩达机器学习:此教程以理论为主,对小白极为友善,就算没有基础,也能以最快的速度入门机器学习。

  2. 菜菜的sklearn:此教程以实践为主,从数据处理、特征工程、到模型算法都会给予代码进行实操讲解,并将每个参数都讲的非常细致。

书籍推荐

这里推荐两本学习ML必备书籍。周志华老师的《机器学习(西瓜书)》与李航老师的《统计学习方法》。

这两本书非常经典,讲述了机器学习核心数学理论与模型推导全过程,是夯实理论的不二选择。强烈推荐将书籍与上述推荐视频相结合进行学习

原文链接:告别无用功|人工智能该如何学习

五、深度学习

深度学习是黑盒算法,不具可解释性,初学者通常会觉得它比较神秘。但它的基础神经网络,可以说是由众多个逻辑回归函数组成,所以在学机器学习时一定要将逻辑回归彻彻底底学明白

这部分给大家推荐书籍《图解深度学习》与《深度学习》。前者用图解的方式剖析了深度学习的原理,适合初学者;后者是深度学习领域奠基性的经典教程。

神经网络入门

  1. 浙大研究生课程:浙大老师上课录像,板书推导神经网络的原理,看完后你会入门深度学习,并感受到它的神奇与魅力。(P19-P24为神经网络)

CNNRNN入门

  1. 吴恩达深度学习:首推荐还是吴恩达老师的课程:

    • 不论往哪个方向发展,都先看神经网络部分
    • 如果你之后想学图像方向,就接着看计算机视觉部分,然后对序列模型进行了解
    • 如果准备往自然语言或推荐方向发展,则推荐先看计算机视觉部分,掌握CNN的基本常识后,再去学习序列模型全部内容
  2. 白板推导系列:机器学习与深度学习数学原理板书推导,极为硬核。

在学完理论知识后,我们就可以找一些项目进行实战了。

六、项目推荐

我本人是NLP算法工程师,在此对自然语言处理方向推荐几个入门练手小项目:

  1. Bert文本分类:在官网下载源码后进行Debug,不仅可以锻炼调试阅读代码的能力,而且可以掌握Bert的细节。

  2. 实体识别:此项目使用了多种不同的模型(HMMCRFBi-LSTMBi-LSTM+CRF)来解决中文命名实体识别问题。

  3. 对话机器人:此项目为医疗对话问答机器人,主要基于知识图谱实现。

在对NLP进行初步了解后,大家可以根据自身情况在Github上多找一些感兴趣的相关项目进行研究,不仅仅要知道代码实现细节,更要思考它能实际解决的业务问题

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👉AI大模型学习路线汇总👈
大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:(全套教程文末领取哈

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频,看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

👉学会后的收获:👈
基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式:

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文章知识点与官方知识档案匹配,可进一步学习相关知识

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