絕對(duì)不是標(biāo)題黨，先上圖證明自己的身份：

左上角是我的學(xué)信網(wǎng)檔案，可以看到我大學(xué)4年是市場(chǎng)營(yíng)銷這個(gè)文科專業(yè)，但依然還是在數(shù)據(jù)挖掘比賽——《中國(guó)Datathon數(shù)據(jù)馬拉松大賽》連續(xù)拿到了2次亞軍。

這里請(qǐng)?jiān)试S我打個(gè)硬廣告（因?yàn)榍俺虩o(wú)憂跟CSDN不是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系），在這里特別感謝主辦方前程無(wú)憂，獎(jiǎng)金池高達(dá)12萬(wàn)，中國(guó)Datathon系列比賽每年6月-7月舉辦一場(chǎng)，大家也可以去參加。

回到正題，今天就給大家分享一下以下2大話題：

一、我為什么要轉(zhuǎn)型搞人工智能？

二、我的人工智能自學(xué)方法

三、對(duì)同樣有轉(zhuǎn)型想法的人的建議

一、我為什么要轉(zhuǎn)型搞人工智能？

（1）對(duì)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的不良印象

我轉(zhuǎn)型之前是在一家教育公司做產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的，別人都說(shuō)這個(gè)崗位是名譽(yù)上的“產(chǎn)品經(jīng)理”，但無(wú)論是運(yùn)營(yíng)，還是產(chǎn)品板塊，我做起來(lái)都感覺(jué)不是很舒服（當(dāng)然也有可能是我層次太低了，大家仁者見(jiàn)仁）：

1. 給我的感覺(jué)就像是打雜，什么都做，但什么都不精，很難形成自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力（雖然現(xiàn)在面向谷歌編程，好像也沒(méi)啥核心競(jìng)爭(zhēng)力，但至少時(shí)代浪潮下對(duì)技術(shù)的支持，就是程序員最大的底氣）；

2. 不同項(xiàng)目的玩法大同小異，盡管當(dāng)時(shí)已經(jīng)做出了12套課程方案，對(duì)接了40個(gè)導(dǎo)師，但感覺(jué)真正能沉淀的下來(lái)的經(jīng)驗(yàn)其實(shí)不多，沒(méi)有太多積累；

3. 加班比較多，尤其是大促節(jié)點(diǎn)，有些合作伙伴在國(guó)外，還要去配合他們當(dāng)?shù)氐臅r(shí)差，搞得我半夜都在聊微信，甚至除夕夜還要趕春節(jié)促銷方案；

4. 錢少。

（2）我做出的轉(zhuǎn)型嘗試

沒(méi)有成長(zhǎng)、辛苦、錢少，基于以上三大原因，我當(dāng)時(shí)迫切希望能夠轉(zhuǎn)行，也做了很多嘗試，但無(wú)一例外都不是特別適合我：

一開(kāi)始嘗試著做新媒體運(yùn)營(yíng)類的工作，但發(fā)現(xiàn)新媒體運(yùn)營(yíng)確實(shí)成長(zhǎng)很快，但基本上是被熱點(diǎn)24小時(shí)吊著，只要出了熱點(diǎn)，就得立馬起來(lái)趕稿子；

后面做了一段時(shí)間自由平面設(shè)計(jì)師，但是很難接到單子，甚至說(shuō)第一個(gè)稿子的PSD原件因?yàn)闆](méi)有簽合同和加水印，被別人騙走了……

當(dāng)時(shí)最滿意的還是產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)崗位，可是它唯一的缺點(diǎn)就是要非常高頻的開(kāi)會(huì)以及跟別人打交道，而我又偏內(nèi)向（可能大部分人都看不出來(lái)，但事實(shí)確實(shí)如此），一開(kāi)始還撐得住，到后面我是真正體會(huì)到了何謂“上班如上墳”。

（3）開(kāi)始做數(shù)據(jù)分析師

在諸多困境之下，我開(kāi)始嘗試這個(gè)全網(wǎng)都在吹的高薪職業(yè)：數(shù)據(jù)分析師，如果是“運(yùn)氣好”的小伙伴，應(yīng)該經(jīng)常能夠在某乎和朋友圈看到他們的廣告，這里我就不展示他們的廣告了。

我對(duì)這個(gè)崗位的心路歷程完全可以用成龍老師的話來(lái)解釋：

其實(shí)之前我是拒絕做數(shù)據(jù)分析師的，因?yàn)榫W(wǎng)上宣傳的太夸張了，并且我感覺(jué)寫(xiě)代碼跟我這種文科生完全不搭邊，但沒(méi)辦法，其他崗位都試過(guò)，都不喜歡，再不做出點(diǎn)突破就沒(méi)飯吃了。

后來(lái)我試著學(xué)了一下Python，哇，BUG率真的很高，但奇怪的是，我感覺(jué)自己就是為寫(xiě)代碼而生的，真的很有趣，并且不用跟別人說(shuō)話，爽爽爽！

（4） 從數(shù)據(jù)分析到人工智能

那我又是怎樣通過(guò)數(shù)據(jù)分析接觸到人工智能的呢？

我記得還是一個(gè)銷量預(yù)測(cè)的項(xiàng)目，一開(kāi)始是用Excel的預(yù)測(cè)工作表做的，但老板說(shuō)“準(zhǔn)確度不夠”。?

后面通過(guò)網(wǎng)上查找方法，接觸到了Sklearn的LinearRegression（線性回歸），也就是在那個(gè)時(shí)候，我了解到了“什么是機(jī)器學(xué)習(xí)”。

接下來(lái)的故事就比較簡(jiǎn)單了：自學(xué)Sklearn>>>參賽獲獎(jiǎng)>>>自學(xué)tensorflow>>>參賽獲獎(jiǎng)，這塊的經(jīng)驗(yàn)放到第二部分講，直到現(xiàn)在，雖然因?yàn)閷W(xué)歷問(wèn)題沒(méi)有成為正式的人工智能從業(yè)者，但我在廣州主講了2場(chǎng)線下人工智能講座，參加了12場(chǎng)人工智能比賽，勉強(qiáng)算是入門了吧。

?

二、我的人工智能自學(xué)方法

（1）關(guān)于初始教材的選擇

可能很多人對(duì)于人工智能小白會(huì)推薦吳恩達(dá)老師的《機(jī)器學(xué)習(xí)》，或者是周志華老師的西瓜書(shū)：《機(jī)器學(xué)習(xí)》，是的，我一開(kāi)始也是這樣去學(xué)的，但當(dāng)時(shí)發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)問(wèn)題：

1. 兩位大師的課程中都包含不少的數(shù)學(xué)公式，對(duì)我這種上課不是用同濟(jì)數(shù)學(xué)的文科生來(lái)說(shuō)不太友好

2. 兩位大師的課程跟代碼結(jié)合不是很緊密，盡管有配套的代碼訓(xùn)練，但看起來(lái)還是感覺(jué)理論跟代碼割裂了。

這里比較推薦臺(tái)大李宏毅老師的《人工智能》，具體鏈接大家自行搜索。

（插一句嘴，這里不是說(shuō)吳恩達(dá)老師和周志華老師不行，只是兩人的教學(xué)理念更適合有基礎(chǔ)的理工科同學(xué)）

（2） 做與學(xué)結(jié)合

然后，我的建議是不要想著一口氣看完李老師的《人工智能》課程，一方面是整體學(xué)習(xí)起來(lái)比較枯燥，可能會(huì)對(duì)學(xué)習(xí)信心和學(xué)習(xí)動(dòng)力產(chǎn)生很大的打擊，另一方面，代碼學(xué)習(xí)中光學(xué)不做是不行的。

我的建議是可以一邊學(xué)習(xí)，一邊參加一些非常簡(jiǎn)單的訓(xùn)練賽，比如經(jīng)典的泰坦尼克號(hào)生還者預(yù)測(cè)之類的，在學(xué)中做，做中有不懂的帶著問(wèn)題去學(xué)，效率會(huì)很高。

（3） 對(duì)官方文檔不求甚解

對(duì)李老師的課程學(xué)得差不多了，并且學(xué)習(xí)賽也參加了幾個(gè)，成績(jī)不錯(cuò)，就可以開(kāi)始讀Sklearn和Tensorflow的官方文檔了，最好還是看英文版的，一方面，方便后面去閱讀一些頂會(huì)或者比賽的Paper，另一方面，很多的超參數(shù)你會(huì)記憶清晰一些，比如一看到CV你就可以想到是Cross Validation。

當(dāng)然，這里的“讀”不是指從頭到尾把每個(gè)概念都搞得一清二楚，而是指“重點(diǎn)看自己關(guān)心的，如果有復(fù)雜的數(shù)學(xué)原理先跳過(guò)”。

這里拆解一下：

1. 重點(diǎn)看自己關(guān)心的：比如我做數(shù)據(jù)分析很關(guān)心【回歸和分類】，所以給我讀官方文檔的前一周，回歸和分類板塊的學(xué)習(xí)基本占到了80%的部分，其他板塊比如聚類和降維我基本上有特別難懂的就放過(guò)了；

2. 如果有復(fù)雜的數(shù)學(xué)原理先跳過(guò)：比如我之前研究【音頻分析】，里面有個(gè)概念叫做【梅爾倒波頻譜系數(shù)】，里面有個(gè)叫做【傅里葉變換】的，我一開(kāi)始死活搞不明白，干脆直接放過(guò)了，因?yàn)槿斯ぶ悄芎芏啻a都打包好了，不明白【傅里葉變換】不影響代碼使用，直到后面對(duì)【音頻分析】有了更深入了解才明白“傅里葉到底是怎么變換的”（開(kāi)個(gè)玩笑哈哈哈）。

（4） 參加一些輕度的比賽

基本研究完官方文檔之后，就可以開(kāi)始參加一些獎(jiǎng)金額度不高（冠軍獎(jiǎng)金10萬(wàn)元以下）的比賽了，不用太擔(dān)心，因?yàn)槿斯ぶ悄鼙荣悈⒓拥娜吮旧砭捅容^少，獲獎(jiǎng)率還是比較高的（之前一個(gè)比賽獲獎(jiǎng)名額10人，7個(gè)人提交作品……），哪怕沒(méi)拿獎(jiǎng)也是一個(gè)很寶貴（裝逼）的經(jīng)驗(yàn)，可以寫(xiě)到簡(jiǎn)歷里面去。

最重要的是，冠軍獎(jiǎng)金10萬(wàn)元以下的比賽，大佬出現(xiàn)幾率比較小，之前參加過(guò)一個(gè)冠軍100萬(wàn)元獎(jiǎng)金的，來(lái)的大都是Kaggle比賽前2%的神仙……

因?yàn)檫@里有些平臺(tái)涉及到CSDN的競(jìng)對(duì)關(guān)系，我就不推薦了，大家可以在CSDN首頁(yè)查找到很多比賽。

?

（5）死磕頂會(huì)和比賽的Paper

我現(xiàn)在就在這個(gè)階段（因?yàn)橹案粋€(gè)清華大佬交流，他說(shuō)我用的模型落后時(shí)代5-7年），這一塊我能說(shuō)的很少（我還在踩坑中），總之就是一個(gè)一個(gè)概念去搞懂吧。

三、對(duì)同樣有轉(zhuǎn)型想法的人的建議

1. 人工智能正式工作學(xué)歷歧視非常厲害，不單單是卡985和211，還會(huì)卡是本科還是碩士，如果對(duì)這個(gè)領(lǐng)域感興趣，可以像我一樣去參加它的比賽或者是寫(xiě)寫(xiě)相關(guān)文章，無(wú)法做人工智能這艘大船上掌舵的，當(dāng)個(gè)水手也是不錯(cuò)的。

2. 搞技術(shù)會(huì)不會(huì)35歲退休？第一，不會(huì)，這是周鴻祎說(shuō)的，第二，就算會(huì)退休，疫情下，很多崗位還沒(méi)到35歲就找不到工作了。

3. 如果實(shí)在不想做人工智能，可以來(lái)做數(shù)據(jù)分析，目前我現(xiàn)在就是高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，這個(gè)崗位唯一的點(diǎn)就是重復(fù)性工作比較多，并且大部分時(shí)候不跟別人交流，其他的缺點(diǎn)基本沒(méi)有（這些對(duì)我來(lái)說(shuō)反而是優(yōu)點(diǎn)）：加班少，工作比較穩(wěn)定，收入也可以，我是強(qiáng)烈勸入的，當(dāng)然，建議還是盡量靠自學(xué)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的从0基础文科生到全国亚军，我的人工智能学习路径的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。