不过这个问题还是须要因人而异。
如果是初高中学历，可能会很困难，但如果是本硕，乃至是博士，对付人工智能、IT行业有一定理解，只是非科班的话，还是比较随意马虎的。

其次，这里的培训也须要重新定义。
上网课，报培训班，找业内人士辅导，参加大厂的精英操持都可以算是培训。
随着科技的进步和社会的发展，IT行业逐渐成为了“高薪行业”的代名词，而在这个溘然兴起的人工智能热下，衍生出了一个个教诲机构及其一系列课程，专门针对的便是入职培训。
现在市情上的各种教材课程鱼龙殽杂，个中有很多机构纯挚为了获利，将“半年转行年薪百万”这一标准吹捧的天花乱坠，其师资力量和课程内容毫无担保，课程很多难点细节都没讲到。
几个月的韶光只教一些根本的python伪装人工智能，就让学员去口试，乃至有的机构会供应已经做好的项目给学员帮助他们通过口试，这样的例子网上比比皆是。
就算侥幸通过了口试，走上日后的事情岗位碰着实际操作时，就会漏洞百出。

通过这样的培训，你能找到得当的事情吗？

我并不是质疑短期培训这件事。
作为一个统计专业就读并且日后想往IT行业发展的学生来说，我也参加过不少培训，见识过各种背景，水平参差不一的人。
我见过双非来上培训班，通过努力进入大厂现在年薪百万的，也见过更多985、211毕业的职场人将自己事情项目拿给培训班助教完成的。
我想说的是，几个月的韶光，对付很多0根本的人来说，它是帮助人们实现从0到1 的一个很好的出发点，但在这之中，须要理解的是，现在科班出身人工智能的硕士博士实在是太多了，他们学习几年所得到的履历，又岂是几个月的培训班能达到的呢？

与其花十几万去找培训班教你一些皮毛只是，乃至连口试基测都混不过去，我个人建议，倒不如自己先找一些网课教材，利用碎片化韶光学习，先理解下这个行业，再进行日后的深入学习。

实在IT行业包括近几年很火的深度学习，入门都不是很难的事情，只要找对方法和教材，完备可以靠自学就能在很短的韶光内打下一定的根本。
下面就我个人的学习履历，为大家推举几套适宜当AI入门的教材。
在我入门阶段，紧张利用过fast.ai，deeplearning.ai，和近几年新出的贪心科技AI课程。

Fast.ai

这套教材可以说是很长一段韶光IT和人工智能行业内压倒一切的教材，利用的人数也是最多的。
fast.ai这门课是由Jeremy Howard和Rachel Thomas教授设计的。
总体来说，fast.ai最大的特点便是先教技巧，让学生在广泛的运用处景中学习。
这种学习方法，在很大程度上能节省学员阅读参透各种理论知识的韶光，方便快捷地帮助他们在更短的韶光内积累履历。
这套教材在网上干系的资源比较多，学习资料也相对好找，有些经典案例模型谈论的人也比较多。

个人认为在打算机科学和数据科学，相对付纯粹的理论科学，更看重实践，更适宜用fast.ai这种开箱即用的模式去学习。
很多人的利用反馈都提到了，fast.ai存在封装过于完善的情形，有时候程序的运行，灵巧性太低。
但如果只是想开箱即用来入门，我还是比较推举它的。

贪心科技AI课程

这套课程也是近几年新出的教材。
与吴恩达deeplearning.ai类似，这套教材的课程模式也是自下而上，先让你一步一步理解工程事理，通过实例的讲解，逐步节制相应的技能。
个人以为，这种模式可以为日后的事情学习打下坚实的根本，课程学完后学生可以根据所学举一反三，灵巧性较高。
低级课程的核心内容均环绕机器学习,并通过案例的实战来加深对技能的理解。
学完本课程之后,建议接着深入学习自然措辞处理、打算机视觉、推举等领域。
其课程的内容旨在先容AI及干系根本理论，让人们对深度学习及各系统有产生一定的认知，便于日后的求职。

课程因此幻灯片的形式一页页呈现，从实用性上来说，由于是近几年的课程，课程的内容比较新，讲解也很普通易懂，展示也做到了图文并茂。
这套课程由于线上上课，购买之后随时可以利用，还是比较适宜韶光不好分配的上班族或者学生进行利用。
不敷的是，低级课程中涉及的实战项目有些少。
相较于fast.ai在课程的开始便会带着学生一步步上手，这套教程会在高阶妖怪演习营阶段供应大量的项目。
但整体来说，贪心科技AI课程作为近几年领域内的新秀，还是有很多可圈可点之处。
相较于市情上流传的其他资源，这套课程系统性及专业性较高，师资力量也比较雄厚，授课的老师都是中科院硕博或是机器学习领域专家。

不过在这里值得一提的是，针对有理工科及编程背景并渴望在NLP行业成为出类拔萃的佼佼者的人们，贪心AI还推出了相应的就业班项目。

这个项目吸引我的一点便是相较于普通的理论输出及操作展示，就业班的课程会以就业为导向，分为多个阶段，且课程设置更加侧重于案例剖析。

通过几年的深度学习领域的探索，我深刻体会到了实际运用的主要性。
而在这里，我以为贪心科技AI供应的这个项目就能很好的帮助大家得到丰富的实战履历；通过将各个知识点放进不同的项目等分析，就业班的课程为学员展示了不同情形下技能的详细运用。
在参与过理论及案例剖析后，第二阶段大家还有机会参加一系列不同的企业项目，在实践中得出真知。

吴恩达deeplearning.com

这套教材是2017年推出的，内容较新，当时推出的时候也曾引起了一阵轰动。
吴恩达是斯坦福大学打算机科学系和电气工程系的客座教授，他还是在线教诲平台Coursera的创始人之一。
他的团队，师资力量自然不用多说。
这套教材在Coursera上线，并在网易有中文版资源，方便有措辞障碍的人们学习。
课程的形式也是像PPT一样并且附上吴恩达本人的条记。

与fast.ai不同的是，这套课程从理论入手，展现出一个自下而上教你神经网络事理的课程体系，由逻辑回归开始逐渐增加繁芜性。
整体来说内容浅近易懂，处于低级-中级难度。
比较适宜入门学习。
这套还配有课后作业和测试，担保了一定的练习量，但只限于cousera课程，且编程作业须要在Jupyter notebook上完成。
其次，由于是较新的教材，理解并真正利用过的人不一定很多，以是在学习过程中碰着问题时，须要自己查阅资料办理。

小结

不管是培训班还是网上的课程，都有利有弊。
有在顶级师资力量的培训班无所事事的职场人，也有在家自学但是每天刷好几套case的双非学生。
说到底，还是不能一概而论，老师和好的教材只能帮助你入门，省下的就得看个人的努力。
短短几个月的韶光，所学的知识和技能肯定达不到“精通”的程度，IT这个行业，入门随意马虎，难的这天后走上事情岗位碰着各种各样棘手的code和难以理解的程序。
希望大家通过这篇文章，都对人工智能教诲及IT行业有所理解，通过比对自己的需求及项目的特点，早日找到适宜自己的课程，节制更多的技能！