从月薪过万的程序员转到年薪40万的AI工程师总共分几步？

眼下，人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员，如何转向人工智能方向,

AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。

相信看到这篇文章的朋友，几乎都想成为机器学习科学家。

当然自学本身是需要自律的，这本教程将一直陪伴着你，以下是 4 个步骤。

1.前提条件 （不需要完全弄懂）

统计学、编程和数学（也可以不需要编程）

2.海绵模式

把自己浸泡在机器学习的各种理论中

3.目标实践

通过机器学习包实践 9 个有意思的题目

4.机器学习项目

深度参与到感兴趣的项目和领域中

步骤 1：前提条件

机器学习之所以看起来很吓人，是因为总伴随着那些晦涩难懂的术语。实际上，即便你是中文系毕业的，也可以学好机器学习。不过，我们需要你在一些领域有基础的理解。

好消息是，一旦你满足了前提条件，其余的将会非常容易。事实上，几乎所有的机器学习都是把统计学和计算机科学的概念应用于数据领域。

步骤 2：海绵模式

海绵模式是尽可能吸收足够多的机器学习理论知识。

步骤 3：有目的实践

在海绵模式之后，我们会通过刻意练习的方式磨练技能，把机器学习能力提高到一个新水平。目标包括三个方面：

1.实践完整的机器学习流程：包括数据收集、清洗、预处理，建立模型，调整参数和模型评估。

2.在真实的数据集中练习，逐渐建立哪种模型适合哪种挑战的直觉。

3.深入到一个具体主题中，例如在数据集中应用不同类型的聚类算法，看哪些效果最好。

在完成这些步骤后，当你开始解决大型项目时就不会不知所措了。

骤 4：机器学习项目

好了，现在到了真正有趣的部分了。到目前为止，我们已经涵盖了前提条件、基本理论和有目的实践。现在我们准备好进入更大的项目。

这一步骤的目标是将机器学习技术整合到完整的、端到端的分析中。

如果你已经遵循并完成了所有任务，那么你在应用机器学习上将会比 90% 自称是数据科学家的人更好。

而更好的消息是，你还有很多东西要学习。例如深度学习、强化学习、迁移学习、对抗生成模型等等。

成为最好的机器学习科学家的关键是永远不要停止学习。在这个充满活力、激动人心的领域，开始你的旅程吧!