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现在转行学习人工智能还来得及吗？为什么

谢邀，我们公司目前对人工智能相当重视，个人看法是人工智能还属于起步阶段，目测即将进入飞速发展阶段，如果能够现在尽快上车，应该可以赶上相当不错的红利。

人工智能基础

人工智能是通过大量数据，通过确定不同的模型，分类规则进行学习，从而模拟人类的行为与思考，看起来就好像机器具有了人类的能力一样。人工智能的基础是数学，经济学，计算机工程，控制论，语言学等等学科，被广泛应用在生活中的方方面面。而人工智能算法的四大分支，目前公认的有模式识别，机器学习，数据挖掘以及智能算法。

人工智能应用

目前人工智能的应用场景非常广，最火的有人脸识别，自动驾驶，数据挖掘之电商推荐，自然语言处理等等。

在实际应用中，很多地方的火车站都开始支持人脸识别了，未来人脸支付也是一块很有发展潜力的市场。

自动驾驶更是如此，国外一些城市已经有无人驾驶公交车上路了。如果能够实现无人驾驶，相信排除了司机多样性，很多堵车，车祸等问题或者人祸都能够被有效避免，而目前国内自动驾驶仍在研发阶段，可以说这个领域也是非常有前景的。

电商推荐这点就是直接与经济利益挂钩了，如果能够通过数据挖掘推荐用户更感兴趣的产品，直接受益就是商家更多的进账。

自然语言处理的应用，最贴近我们的，可以简单理解为出国旅行再也不怕语言不通了，有了人工智能的翻译，进一步推动实现了地球村。

如何上车

与普通程序开发者比起来，人工智能领域对开发者的数学功底以及对智能算法的要求比较高，要学会为数据分类，并分析多种智能算法的特性，最终选定合适的算法，才能达到想要的效果。因此，如果想要转行人工智能，首先要去了解目前常用的机器学习算法，比如常见的k-means算法，决策树，随机森林，逻辑回归等等。

当你对这些算法有了一定了解之后，就可以自己编程来实现这些算法了，然后可以到kaggle这个专门做数据科学精神的网站上，***外部贡献的数据集来验证你的算法。这个网站的数据集由全球用户贡献，从拉面评分到宠物牌照，应有尽有。

当你能够做到这些的时候，就可以尝试踏入机器学习工业化领域了。

以上是我的浅见，如果有点帮助，欢迎给我点赞留言。

我是苏苏思量，来自BAT的Java开发工程师，每日分享科技类见闻，欢迎关注我，与我共同进步。

任何时候都来得及。给亲推荐一个童鞋曾经问我们的问题：25岁Java工程师如何转型学习AI？希望对你有所启发。

他的问题是这样的：“我是一名25岁的Java开发工程师。本科学习的专业是信息与计算科学（数学专业），因为对计算机方面感兴趣，之后培训学习了Java，所以现在从事Java开发。目前就是在电商公司开发一些系统。

我对人工智能非常感兴趣，对数学的兴趣也从未减弱。人工智能设计的学习材料很多，像我这样的状况，如果想要转型以后从事这方面的工作，具体应该学习些什么？”

阿里技术童鞋“以均”回信：

首先，我想聊聊为何深度学习最近这么火。

外行所见的是2016年AlphaGo 4比1 战胜李世石，掀起了一波AI热潮，DeepMind背后所用的深度学习一时间火得不得了。其实在内行看来，AlphaGo对阵李世石的结果是毫无悬念的，真正的突破在几年前就发生了。

2012年，Gefferey Hinton的学生Alex使用一个特别构造的深度神经网络（后来就叫AlexNet），在图像识别的专业比赛ImageNet中，得到了远超之前最好成绩的结果，那个时候，整个人工智能领域就已经明白，深度学习的革命已经到来了。

果然，之后深度学习在包括语音识别，图像理解，机器翻译等传统的人工智能领域都超越了原先各自领域效果最好的方法。从2015年起，工业界内一些嗅觉灵敏的人士也意识到，一场革命或已到来。

关于基本概念的学习

机器学习与深度学习

深度学习是机器学习中的一种技术，机器学习包含深度学习。机器学习还包含其他非深度学习的技术，比如支持向量机，决策树，随机森林，以及关于“学习”的一些基本理论，比如，同样都能描述已知数据的两个不同模型，参数更少的那个对未知数据的预测能力更好（奥卡姆剃刀原理）。

深度学习是一类特定的机器学习技术，主要是深度神经网络学习，在之前经典的多层神经网络的基础上，将网络的层数加深，并辅以更复杂的结构，在有极大量的数据用于训练的情况下，在很多领域得到了比其他方法更好的结果。

机器学习与大数据

大数据：机器学习的基础，但在多数语境下，更侧重于统计学习方法。机器学习，深度学习，数据挖掘，大数据的关系可以用下图表示

系统学习资料

深度学习火起来之后，网上关于深度学习的资料很多。但是其质量参差不齐。我从2013年开始就关注深度学习，见证了它从一个小圈子的领先技术到一个大众所追捧的热门技术的过程，也看了很多资料。我认为一个高质量的学习资料可以帮助你真正的理解深度学习的本质，并且更好地掌握这项技术，用于实践。

以下是我所推荐的学习资料：

首先是***课程。

Yaser Abu-Mostafa

加州理工的Yaser Abu-Mostafa教授出品的机器学习网络课程，非常系统地讲解了机器学习背后的原理，以及主要的技术。讲解非常深入浅出，让你不光理解机器学习有哪些技术，还能理解它们背后的思想，为什么要提出这项技术，机器学习的一些通用性问题的解决方法（比如用正则化方法解决过拟合）。强烈推荐。

课程名称：Machine Learning Course - CS 156

Geoffrey Hinton

深度学习最重要的研究者。也是他和另外几个人（Yann LeCun，Yoshua Bengio等）在神经网络被人工智能业界打入冷宫，进入低谷期的时候仍然不放弃研究，最终取得突破，才有了现在的深度学习热潮。

他在Coursera上有一门深度学习的课程，其权威性自不待言，但是课程制作的质量以及易于理解的程度，实际上比不上前面Yaser Mostafa的。当然，因为其实力，课程的干货还是非常多的。

课程名称：Neural Networks for Machine Learning

UdaCity

Google工程师出品的一个偏重实践的深度学习课程。讲解非常简明扼要，并且注重和实践相结合。推荐。

小象学院

国内小象学院出品的一个深度学习课程，理论与实践并重。由纽约城市大学的博士李伟主讲，优点是包含了很多业内最新的主流技术的讲解。值得一看。

阿里云大学

出了很多免费的机器学习课程，理论和实践相结合。

推荐阅读书目

《Deep Learning the Book》 —— 这本书是前面提到的大牛Yoshua Begio的博士生Goodfellow写的。Goodfellow是生成式对抗网络的提出者，生成式对抗网络被Yann LeCun认为是近年最激动人心的深度学习技术想法。这本书比较系统，专业，偏重理论，兼顾实践，是系统学习深度学习不可多得的好教材。英文版：http://deeplearningthebook.com目前Github上已经有人翻译出了中文版：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese

推荐学习路径

不同的人有不同的需求，有些人希望掌握好理论基础，然后进行实践，有些人希望能够快速上手，马上做点东西，有些人希望理论与实践兼顾。下面推荐几条学习路径，照顾到不同的需求。大家可以根据自己的特点进行选择。

Hard wayYaser -> Geoffrey Hinton -> UdaCity -> Good Fellow

特点：理论扎实，步步为营。最完整的学习路径，也是最“难”的。

推荐指数： 4星

Good wayYaser -> UdaCity -> 小象学院 -> Good Fellow

特点：理论扎实，紧跟潮流，兼顾实战，最后系统梳理。比较平衡的学习路径。

推荐指数： 5星

"Fast" wayUdaCity -> Good Fellow

特点：快速上手，然后完善理论。

推荐指数： 4星

"码农" wayUdaCity

特点：快速上手，注重实践。

推荐指数： 3星

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