吴恩达、李航推荐：AI工程师成长秘籍

吴恩达、李航推荐：AI工程师成长秘籍

引用

CSDN

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来源

1.

https://blog.csdn.net/Trb201012/article/details/138059398

2.

https://blog.csdn.net/qq_51932922/article/details/136300431

3.

https://cloud.baidu.com/article/3018259

4.

https://blog.csdn.net/2401_85782600/article/details/140179909

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https://blog.csdn.net/m0_73132417/article/details/140656649

6.

https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_14496710

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https://blog.csdn.net/Mr_ZJC/article/details/139846711

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http://www.360doc.com/content/24/0711/09/8021013_1128484409.shtml

9.

https://www.bilibili.com/read/cv39471250/

10.

https://pymlovelyq.github.io/posts/e7071c91/

在人工智能（AI）领域，吴恩达和李航都是备受尊敬的专家，他们的观点对AI学习者具有重要的指导意义。吴恩达是DeepLearning.AI创始人，曾任谷歌大脑负责人和百度首席科学家；李航则是微软亚洲研究院的首席研究员，著有《统计学习方法》等经典教材。本文将结合两位专家的建议，为你提供一份实用的AI学习指南。

吴恩达在《How to build your career in AI》一书中，为AI学习者提供了全面的指导。他认为，建立AI职业生涯需要三个核心步骤：学习基础技能、开展项目和寻找工作。

学习基础技能

吴恩达强调了以下几类关键技能：

• 基础机器学习技能：理解线性回归、逻辑回归、神经网络、决策树、聚类和异常检测等模型，掌握偏差/方差、成本函数、正则化、优化算法和误差分析等核心概念。
• 深度学习：了解神经网络的基础知识、实用技能（如超参数调优）、卷积网络、序列模型和变换器。
• 与机器学习相关的数学：包括线性代数、概率和统计、探索性数据分析（EDA）以及微积分的基本直观理解。
• 软件开发：具备编程基础、数据结构、算法、软件设计能力，熟悉Python和关键库如TensorFlow或PyTorch。

开展项目

吴恩达建议通过项目实践来深化技能：

• 确定项目范围：包括确定业务问题、头脑风暴AI解决方案、评估潜在解决方案的可行性和价值等。
• 选择合适的项目：建议从负责任、道德和有益于人的项目中选择，采用“Ready, Fire, Aim”的工作方式。
• 构建项目组合：展示技能进展，强调沟通和领导能力的重要性。

寻找工作

在求职方面，吴恩达建议：

• 制定求职框架：包括研究角色和公司、安排信息面试、申请或内推、面试等步骤。
• 利用信息面试：提前研究受访者和公司，准备好问题，礼貌、专业地进行面试。
• 选择合适的工作：注意基本要素，以双赢的心态进行面试和谈判，选择合适的队友。

李航的《统计学习方法》是AI学习者的必读教材，系统介绍了统计学习的主要方法，包括：

• 监督学习：决策树、朴素贝叶斯分类器、支持向量机等。
• 非监督学习：k均值聚类、EM算法等。
• 特征选择与稀疏学习：L1正则化、L2正则化等。
• 集成学习：Bagging、Boosting等。

这本书不仅提供了理论基础，还包含了具体的算法实现，是深入理解AI核心技术的重要参考。

除了上述专家建议，以下是一些实用的学习资源：

• Python编程：掌握Python是AI学习的基础，需要熟悉变量、数据类型、流程语句、函数、类和对象等基本概念。
• 常用库：NumPy、Pandas、Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch等是AI开发中常用的工具库。
• 在线课程：Coursera、edX等平台提供了丰富的AI相关课程，可以帮助系统学习。
• 实践平台：Kaggle等竞赛平台提供了实际问题和数据集，是检验学习成果的好地方。

学习AI是一个持续的过程，需要理论与实践相结合。吴恩达和李航的建议为我们提供了清晰的学习路径。从基础技能的学习到项目实践，再到最终的职业发展，每一步都需要踏实前行。希望这些建议能帮助你开启AI学习之旅，最终实现成为AI工程师的梦想。