如何自学人工智能？学习路线是怎样的？

人工智能（Artifificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、 技术及应用系统的一门新的技术科学。简单的说，就是写一个程序，像人那样去思考、判断、逻辑推理，来服务各行各业。

随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。

与此同时，随着产业结构升级的持续推进，未来行业领域对于人工智能专业人才的需求量会逐渐增加，一部分高校也开始陆续在本科阶段开设人工智能专业，以缓解人工智能领域人才缺口较大的问题。

猎聘发布的《2022未来人才就业趋势报告》显示，人工智能、生产制造、大数据、能源环保等行业招聘需求持续爆发。在这些行业人才中，人工智能人才平均年薪最高，达到31.04万。

从2019年起至2021年，人工智能行业招聘需求呈现持续爆发之势。其中，2019年新发职位同比增长13.96%，2020年同比增长28.12%，2021年则较2020年同比增长51.39%。

想要做算法，不能有搬砖的思维，一定要有好奇心，善于学习才可以。

因为不管你是专科、本科，还是硕士、博士，学习AI算法的时候，都是一样的起跑线。

而AI算法是这几年才在国内崛起的，虽然说学历高的人才知识更丰富，但是在一门这几年才崛起的“新技术”面前，大家基本都一样。

如果想要深耕或者转行进入人工智能行业，可以按照以下路线发展：

学习路线图快速直达：2022年人工智能学习路线图

首先，学习一门编程语言

这里推荐Python基础/高级编程阶段。并不是说学别的语言就不能做机器学习，但是，没有一门其他的语言能像Python那样，为你提供足够的便利，节省你在代码语法上浪费的时间。

通过简单编程基础，培养编程思维及学习兴趣，掌握基础语法，通过丰富的案例支撑，既实用又不枯燥。

学习内容包括：条件控制语句和循环语句、容器类型、函数、面向对象、异常处理、模块和包、Python高级语法、常用标准库等

第二阶段：数据处理与统计分析

学习AI领域，掌握SQL及Pandas完成数据分析与可视化操作技能，为平稳进阶AI开发做好铺垫。

学习Linux系统、MySQL与SQL、Numpy、Pandas、数据科学会图库Matplotlib、Seaborn库等知识，掌握数据科学流程，能够基于Linux操作系统和MySQL完成数据处理和统计分析，并完成基于Pandas+绘图库的数据分析和可视化操作。

第三阶段：人工智能机器学习阶段

学习机器学习中处理数据、经典算法、调试和优化，具备利用所学知识解决实际问题的能力。

首先了解机器学习的基础知识，

然后要掌握机器学习的算法原理，

包括：特征工程与模型优化、KNN算法api及kd树及稀疏存储、线性回归概念和api原理剖析、聚类算法、逻辑回归、决策树算法、集成学习算法等。

接下来还需要进行一些算法实战，要做到自己用数学原理，去完成对少量数据的训练，这样对以后理解深度学习的原理，大有裨益。

第四阶段：人工智能数据挖掘阶段

通过多领域多行业项目，以企业真实项目为业务场景，培养AI算法的深入研究能力、AI算法业务流处理能力。

主要学习神经网络、Pytorch、深度学习CNN&RNN，掌握深度学习网络模型的架构原理，以及在计算机视觉或NLP中的应用。

第五阶段：深度学习与自然语言处理NLP阶段

掌握经典NLP领域算法模型、文本生成、分类、情感分析、机器翻译、阅读理解，具备前沿网络模型在实际业务场景中的应用能力。

这个阶段会涉及到自然语言处理NLP开发、RNN及变体、Transfomer以及传统的序列模型、非序列模型等内容。

如果你已经学到了这个阶段，那么恭喜你，现在的你已经可以胜任多数企业中中级NLP工程师的职位了！

第六阶段：深度学习与图像与视觉处理CV阶段

掌握检测、识别、分割；人脸、表情、姿态；三维度量，具备前沿网络模型在实际业务场景中的应用能力。

这个阶段需要学习目标检测、目标分割和经典CV网络、OpenCV库与图像处理等内容，主要是为了掌握深度学习再计算机视觉中的应用，包括但不限于分割检测识别等。主要掌握可实现物体检测、跟踪和识别，道路交通及工业环境险情发现等多领域的深度学习解决方案，同时也能够对图像处理、人脸算法，或者对于各种深度学习框架实现的算法进行调优。

到这个阶段结束，是可以胜任深度学习算法工程师、图像与计算机视觉算法工程师等工作岗位的。

人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。

研究还表明，掌握三种以上技能的人才对企业的吸引力更大，且趋势越来越明显，因此，IT技术人员再掌握一门技术的同时，需要适当掌握更多的技能！