面向初学者的 AI 技能提升
从头学习 AI 和 ChatGPT 的基础知识。
人工智能有哪些不同类型？
随着人工智能越来越受欢迎，人们对该技术的讨论也多种多样。为了简化本文的其余部分，有必要了解不同类型的人工智能。人工智能可根据其功能分为三个级别：
人工智能（ANI）：这是我们今天接触到的最常见的人工智能形式。ANI 旨在执行单一任务，例如语音识别或流媒体服务推荐。
通用人工智能 (AGI)：具有 AGI 的人工智能能够理解、学习、适应并在各种任务中运用知识，就像人类一样。虽然大型语言模型和 ChatGPT 等工具已经显示出在许多任务中推广的能力，但截至 2024 年，这仍然是一个理论概念。
超级人工智能 (ASI)：人工智能的最终级别 ASI 指的是未来人工智能在几乎所有具有经济价值的工作中都超越人类智能的情景。这一概念虽然很有趣，但仍在很大程度上处于推测阶段。
数据科学、人工智能、机器学习和深度学习之间的区别
如果您是这个主题的新手，您可能还会看到“机器学习”、“深度学习”、“数据科学”等术语逐渐出现在 AI 话语中。AI 是一个广泛的领域，有几个子集，包括机器学习 (ML)和深度学习 (DL)。
虽然这些术语都没有官方定义，专家们也对确切的界限存在争议，但人们对每个术语的广泛范围的共识正在逐渐形成。以下是这些术语的细分：
人工智能是指能够像人类一样智能地行事、推理和学习的计算机系统。
机器学习是人工智能的一个子集，专注于开发无需明确编程即可学习的算法。
深度学习是机器学习的一个子集。新闻中许多关于人工智能的令人赞叹的新闻报道（例如自动驾驶汽车、ChatGPT）都与深度学习有关。深度学习算法的灵感来自大脑结构，并且能够出色地处理图像、视频或文本等非结构化数据。
数据科学是一门跨学科领域，它使用上述所有技能以及数据分析、统计、数据可视化等技能来从数据中获取洞察力。
为什么你现在应该学习人工智能？
人工智能不仅仅是一个流行词，它是一项革命性的技术，正在改变我们的工作、生活和互动方式。随着数据的爆炸式增长和对数据的解读需求，对人工智能技能的需求正在飙升。现在是开始学习人工智能的最佳时机。原因如下：
人工智能是一个快速发展的领域
人工智能不是未来，而是现在。近年来，人工智能工作岗位数量显著增长。根据世界经济论坛的《未来就业报告》，人工智能和机器学习专家位居未来五年快速增长的职业之首。随着各行各业继续采用人工智能技术来简化运营并做出更好的决策，对人工智能专家的需求可能只会增加。
Statista 统计数据 预测人工智能市场规模将大幅增长，进一步强调了这一点。他们估计，人工智能市场规模将在 2024 年达到 1840 亿美元， 到 2030 年将达到 8267 亿美元。
图片来源
人工智能是一份高薪工作
当然，对 AI 技能的需求激增伴随着诱人的薪酬。根据Glassdoor的数据，截至 2024 年 11 月，美国AI 工程师的平均年薪为 133,000 美元，还有奖金和利润分成的潜力。机器学习工程师和数据科学家的薪酬同样丰厚，平均年薪分别为160,673美元和 159,748 美元。这种财务补偿反映了 AI 技能在市场上的价值和影响力。
您可以阅读我们关于如何成为一名人工智能工程师的指南，以了解有关这个令人兴奋且快速发展的职业的更多信息。
人工智能对智力构成挑战
人工智能不仅能带来高薪工作和巨大的市场需求，它还是一个激发智力的领域，承诺以令人兴奋的方式挑战你。它涉及构建算法来解决复杂问题，设计模拟人类智能的模型，并创造性地将这些技术应用于各种现实世界场景。
AI 专业人士不断学习、适应和创新。该领域不断发展，这意味着总有新东西需要学习、问题需要解决或系统需要改进。这种动态特性使 AI 成为那些喜欢挑战和不断学习的人的一个令人兴奋的领域。
学习人工智能需要多长时间？
学习人工智能所需的时间通常取决于你选择的途径；无论是自学还是通过大学课程等正规教育。
在自学过程中，持续时间可能会有很大差异，因为它在很大程度上取决于您的先前知识、奉献精神和可用的学习资源。通过自学，可能需要几个月到一年甚至更长时间才能对人工智能概念、Python 等编程语言、数学和各种机器学习算法有扎实的理解。自定进度的在线课程、教程和实践项目可以加速学习过程。
另一方面，大学课程通常涉及接受计算机科学、数据科学或相关领域的正规教育。这些学科的学士学位通常需要三到四年才能完成，在此期间学生将接受人工智能和相关学科的全面培训。
无论您选择哪条路线，持续学习、实际应 truemoney 数据库 用和随时了解最新进展对于从事人工智能职业都至关重要。
2025 年如何从头学习人工智能
学习人工智能可能是一项令人兴奋的事业，但并非没有挑战。这是一个广阔的领域，有许多子主题。然而，只要有明确的路线图、正确的资源和战略方法，你就可以有效地驾驭这个领域。以下是 2025 年学习人工智能的方法：
1. 掌握必备技能
在人工智能领域取得成功需要掌握三个关键领域：
数学：人工智能从根本上依赖于数学概念。优先考虑线性代数、微积分和概率。了解矩阵、线性变换和统计建模为高级人工智能工作提供了技术支架。
统计：数据解释至关重要。培养统计显著性、分布分析、回归技术和概率推理能力。这些技能将原始数据转化为有意义的 AI 见解。
持续学习：人工智能发展迅速。积极主动的心态和持续学习的决心至关重要。紧跟新兴技术、方法和研究突破。
所需的专业知识深度因专业角色而异。数据科学家需要实用的统计技能，而人工智能研究科学家则需要更深入的数学理解。将您的学习策略与您的特定职业目标相结合，认识到有针对性的、有目的的技能发展比全面但肤浅的知识更重要。
2. 培养专业人工智能技能
既然我们已经介绍了先决条件，让我们深入研究掌握 AI 所需培养的基本技能。与上面的先决条件部分类似，您需要掌握这些技能的水平在很大程度上取决于您希望从事什么类型的角色。
统计数据
统计学是一门涉及数据收集、组织、分析、解释和呈现的学科。它为理解和处理人工智能中的数据提供了基础。
在以下资源中了解有关统计数据的更多信息：
统计基础知识和 Python 技能轨迹，您将在其中学习使用 Python 的四个统计学基础知识，包括汇总统计和概率、线性和逻辑回归等统计模型、抽样技术、如何执行假设检验以及如何从各种各样的数据集中得出结论。
统计学入门课程，教授统计学基础知识，包括中心和分散的测量、概率分布和假设检验。
R 统计学入门课程，用于学习如何在 R 中处理变量、绘图和标准差。
数学
如前所述，某些数学领域构成了 AI 算法的基础。线性代数、微积分、概率和微分方程都是您在 AI 旅程中会用到的数学工具。
在以下资源中了解有关数学的更多信息：
揭开深度学习的数学概念的神秘面纱，探讨数据科学和深度学习的基本数学概念。
R 课程中的数据科学线性代数，您将在其中了解线性代数的基础知识，包括如何使用矩阵向量方程、执行特征值/特征向量分析和 PCA。
Python 课程中的概率基础涵盖了基本概率概念，例如随机变量、均值和方差等。
编程
人工智能实施需要对编程有深入的了解。知道如何编写代码可以让你开发人工智能算法、处理数据以及使用人工智能工具和库。Python目前是人工智能社区中最流行的语言，因为它简单、灵活，并且有可用的数据科学库。
Python 编程技能轨迹将帮助您提高 Python 编程技能。您将学习如何优化代码、编写函数和单元测试以及如何使用软件工程最佳实践。
R 编程技能轨迹，同样，在这里您将通过学习如何使用常见数据结构、优化代码和编写自己的函数来提升您的 R 编程技能。
数据结构
数据结构可让您存储、检索和高效操作数据。因此，了解数组、树、列表和队列等数据结构对于编写高效代码和开发复杂的 AI 算法至关重要。
数据结构和算法简介课程将帮助您了解链表、堆栈、队列、哈希表和图形等数据结构。
带有原始和非原始示例的 Python 数据结构教程涵盖 Python 数据结构，例如数据类型，以及原始和非原始数据结构，例如字符串、列表、堆栈等。
