我們經常聽見媒體對人工智能大肆宣傳，從未來戰士《終結者》到《鋼鐵俠》的“賈維斯”，再到《星球大戰》的 BB8，在我們心中仿佛達不到令人驚嘆的程度，就不配叫人工智能。

但人工智能早就和我們的工作和生活息息相關。從前段時間，火爆朋友圈的換臉 App，ZAO，它通過圖像和視頻的識別替換，瞬間讓你成為國際大片的主角。到我們常用的抖音，判斷的興趣喜好，為你推薦你感興趣的內容，這也算是人工智能在實際中的應用。

這些軟件的興起，孵化了大量的就業崗位，尤其是機器學習工程師，成為了“高薪”“稀缺”的崗位代名詞。

如果你是一名普通開發，其實稍稍掌握一些機器學習，就足夠讓你的晉升、面試獲得足夠的籌碼。

不進步則退步，社會就是這么殘酷。如果你還覺得把現在的技術學好就能適應未來，那你就錯了。不久之前，包括清華、南大在內的 26 所高校聯合申請設立 AI 本科專業，意味著國內第一批 AI 本科大學生即將出現。

人才的輸出必定會帶來整個行業的發展，艾瑞咨詢的數據顯示，2020 年全球人工智能的市場規模會達到 1190 億元，而中國的人工智能市場規模將達 91 億元，意味著現在的你正好踩在了風口之上，抓住這波福利，未來絕對可期。

人工智能的必備知識體系

想要學習人工智能，你需要掌握機器學習、深度學習、自然語言處理等等，尤其是機器學習，更是入門人工智能領域的必備知識。這些知識不僅難還涉及復雜的數學基礎，而且還要學習程序開發、數據結構與算法等實戰開發知識。

所以人工智能入門起來屬實門檻極高，如果你想從事機器學習相關的崗位，那你在初期學習的過程中，往往會遇到下面幾個困難。

1.底層基礎知識薄弱。尤其是數學這類的基礎知識，學起來會浪費大量精力，很多人直接就卡在這一步無法突破。

2.缺乏對知識架構的認知。對知識體系的大局觀理解不足，遇到哪些問題，就去學習哪些問題，顧此失彼，低效學習。

3.無法理解編碼底層邏輯。市面很多學習資料，講代碼的不講算法原理，講算法原理的又不講代碼，于是學了不會用，用了用不懂。

我認識一位大佬叫白朔天，是中國科學院的計算機應用技術博士，現任美團點評的算法專家。

他可以算是國內最早一批從事機器學習和數據挖掘的人。他完全明白我們這些新手在學習機器學習過程會遇到哪些難題，帶有哪些疑問，所以他說更想把自己作為分享者，將他?9 年積累的人工智能領域的實戰經驗分享給大家，帶你走進人工智能的世界，同你一起迎接人工智能，這個新時代的到來。

如果你之前并沒有接觸過人工智能，或者還是人工智能的初學者，那白朔天在拉勾教育的《機器學習入門 21 講》非常的適合你。（目錄見文末）

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從技術體系到原理的剖析

這門課程，會系統地講述人工智能整體的技術體系及其背后的技術原理，由底層數學知識、算法基礎、機器學習和項目實戰四個部分構成。

首先，課程會跟你一起，把所有與人工智能相關的基礎課程進行統一復習或學習。這其中包括部分高等數學、線性代數、概率論、統計學等數學知識，數據結構、基礎算法和基本的程序設計等計算機基礎知識。有了這些知識后，就進入到機器學習建模算法的學習。對于主流的機器學習模型，我們會給予充分的案例和實現代碼。

我們學習人工智能，必須以解決實際問題為落腳點，這門課會帶著你到人工智能的實戰項目中進行學習。從項目的原始目標、落地的實現方案和效果評估，全方位地實戰利用技術解決實際問題的流程和方法，讓你能系統地、完整地學習人工智能技術。

學完這門課，相信你會對算法的底層原理有更深刻的理解，對算法的編程實現能做到游刃有余，對實際業務問題解決的能力會大幅度提升。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的美团算法专家：入门机器学习，比你想的要简单的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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