学好人工智能，有几点需要提醒一下！

2017年人工智能就已经列入了国务院的人工智能发展规划中，人工智能将成为推动中国发展的新生科技力量，并在未来扮演着越来越重要的角色，在这一背景下，人工智能相关技能会慢慢成为一个程序员必备的底层能力。

对于想要了解或从事人工智能行业工作的小伙伴们来说，能够快速、深入的掌握人工智能相关知识显得尤为重要。有几点我需要提醒一下。

人工智能学习方法提醒

1、切勿掉入书山中，实践理论结合重要
很多人可能会一头扎进书山中埋头苦读，读完一本接着一本最后发现什么都懂点什么又都没懂，这样效率是很低的。在IT界，实践才能学到东西，不要一直看书，可以边看边试试写点代码，实现个小公式，小算法，这样进步快一些。

2、明确学习目标
好在读本文的同学，已经共同拥有了一个优势：目标明确。

我们学习的目的是为了入行机器学习！

在明确目标的指引下，比较容易找到什么“有用”——虽然有点功利，但不得不承认，“有用”与否是大多数人产生驱动力的重要所在。

我们可以以“在人工智能领域找到技术岗位工作”为基准，进行学习。避免东一下，西一下的“乱学”。

3、是否需要找一个课程，从头到尾系统的学习？
人工智能行业的知识、技术，包括各种工程实践，best practice，都是纯粹的书面知识。

不像乐器、舞蹈之类，文字不足以描述，需要老师面对面指导和反复多角度演示才能掌握到位的技能；书面知识，肯定是可以自学的。

对于这样的知识，培训课程的作用何在？

上培训课的原因很简单：为了省事——自己学太累了，不如听老师讲。用耳朵听，比用眼睛看书轻松，而且老师讲得，总比书上写的丰富细致吧。

用自己的金钱和时间换取他人的知识和经验可以说是非常高效的办法。而且对自己的自制力没信心的同学来说，有人监督你学习是再好不过了。综上所述我推荐CDA的《人工智能工程师就业班》给你。

课程简介

CDA人工智能工程师就业班针对时间充裕、学历较高、希望从事人工智能工程师岗位的待业或者转行人员而开设的全脱产集训班。

学习目标

CDA人工智能工程师就业班培训课程设定至少将有十位以上权威讲师授课，以CDA人工智能工程师就业班标准大纲要求从数学基础——数据库基础——Python编程——机器学习——深度学习——复杂网络分析——Tensorflow——人工智能项目实战整套技术体系系统讲解，还将从自然语言处理、图像识别、语音识别、专家系统等多种典型应用入手，用实际案例教学来使CDA人工智能工程师就业班课程更能符合就业要求、企业要求。

主讲老师

唐宇迪，计算机博士/深度学习领域多年一线实践研究专家。主要研究深度学习、计算机视觉、图像识别，精通机器学习，热爱各种开源技术尤其人工智能方向。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的最新算法。乐于钻研，解开每一个问题，把复杂的问题简单表达呈现，能帮助更多的同学入门深度学习。

覃秉丰，机器学习，深度学习神经网络领域专家。多年开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别，目标识别，语音识别的实际项目，经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目，如TensorFlow，Caffe，Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。

张忠元，理学博士/中央财经大学教授/ 博士生导师/中国计算机学会高级会员/ 果壳网科学顾问。主要研究兴趣在复杂网络分析和数据挖掘。 爱思唯尔杰出审稿人,担任Data Mining and Knowledge Discovery, Physica A,Management Science等著名期刊的匿名审稿人。教授课程包括数学分析, 运筹学, 数据挖掘和统计学等。

王小川，神经网络、数据挖掘、统计分析应用领域专家。国内最大的MATLAB论坛管理员，在硕士与博士期间，参与发表了SCI论文6篇，核心期刊论文5篇，获得同济大学奖学金，精通各类统计学软件，参与编写《MATLAB神经网络30案例分析》等书籍。

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