外文编译丨小白也能立的新年Flag! 免费解锁AI超能力
引言
当下，由 AI（人工智能）引领的行业变革正如火如荼地进行。因此，掌握 AI 技能不仅能够提升个人竞争力，还能帮助应对快速发展的技术挑战。
本文将为AI爱好者介绍各类宝藏资源，让新手也能轻松入门，玩转AI。
打好基础：AI新手的专属秘籍
AI 学习五步走
课程、书籍、在线论坛……各类学习资源可谓琳琅满目。别担心，下面的“五步法”可帮助作为AI初学者的你顺利开启学习之旅。
01 掌握编程基础 学习编程语言对于AI开发至关重要。
Python因其简单易学的特性，以及拥有NumPy、Pandas等数据处理库和TensorFlow、PyTorch等开源机器学习框架而备受欢迎。
R语言则适用于数据处理、数据可视化和统计分析。掌握这些编程语言有助于学习者进行数据处理、模型构建和AI算法开发。
初学者可以选择Codecademy和FreeCodeCamp等平台提供的免费课程，这些课程将理论与实践结合，使学习者通过构建数据处理程序、分析数据集和尝试数据可视化来获取编程经验并解决实际问题。
此外，还可以参与LeetCode、HackerRank和CodeSignal等网站上的编码挑战，通过处理大型数据集和优化AI算法来提升编码技能。
02 学习数据结构与算法
YouTube频道FreeCodeCamp、CS50和在线学习网站Great Learning均可为初学者免费提供详细教程。 此外，学习者还可经常访问AI专家活跃的Kaggle和GitHub等在线社区。
03 掌握机器学习与深度学习的基础知识
机器学习是AI的一个分支领域，是一门开发算法和统计模型的科学。计算机系统利用这些算法和模型从数据中学习，通过既有模式和推理执行任务，而无需明确编程。
深度学习则以人脑为模型，使用被称为人工神经网络的智能系统分层处理信息。这些神经网络通过多层结构将数据转化为输出，并在训练过程中通过调整权重来提升性能。 深度神经网络是深度学习的一种框架，具有至少一个隐藏层。由于擅长识别数据中的复杂模式，深度神经网络被广泛应用于图像识别、自动驾驶和语音助手等各类功能中。
FreeCodeCamp 提供多种与机器学习和深度学习相关的免费资源，包括在线课程《人人都懂的机器学习》(Machine Learning for Everybody) 、《中级机器学习》(Intermediate Machine Learning)、《知识蒸馏如何在深度学习模型中发挥作用》(How Does Knowledge Distillation Work in Deep Learning Models)，以及书籍《深度学习基础手册：开启人工智能职业生涯所需了解的内容》(Deep Learning Fundamentals Handbook: What You Need to Know to Start Your Career in AI)等。 数据发掘和预测竞赛的在线平台Kaggle提供涵盖金融和医疗保健等领域的真实数据集，学习者可以利用这些数据集开发预测模型，从而获得实践经验。
04 加入AI社区与论坛
在线社区和论坛为AI爱好者提供了分享知识和合作开发项目的平台。例如，Kaggle（可共享数据集并参与机器学习竞赛）、GitHub（可协作开发AI项目并共享代码库）、PromptZone（可学习生成式AI提示工程），或 Reddit和Quora等网站（讨论AI相关话题）。此外，学习者可以通过Facebook、Slack和LinkedIn等社交平台与专家互动、参与网络研讨会以及协作项目。
05 紧跟AI发展趋势
这不仅有助于学习者深入了解机器学习和深度学习等领域的前沿进展，还能提高技术应用能力，发掘该领域的新机遇。除了前文提及的网站和在线社区，学习者还可订阅行业领导者的新闻通讯了解AI的发展趋势，例如OpenAI、Google、IBM、AWS和Microsoft。
新手资源三重奏
除了上述内容，本部分将介绍一门课程、一本书和一个在线论坛，助力新手快速入门。
一门课程–生成式人工智能和机器学习基础 (Introduction to Generative AI& Machine Learning Essentials) 课程重点：AWS Skill Builder（亚马逊网络服务在线学习中心）的AI服务和工具 主要内容：机器学习基础知识、数据准备、模型训练以及在AWS上的部署 适用对象：想要了解AI在云计算中如何实际应用的初学者 一本书-Poole, D & Mackworth, A. Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, 3rd Edition 主要内容：AI理论基础，并讨论逻辑、概率推理、机器学习和多智能系统等方面问题，为现代人工智能的原理和技术做支撑 适用对象：希望提高AI知识掌握水平和初学者和经验丰富的AI专家 一个论坛-TAAFT (There’s An AI For That) 论坛介绍：讨论AI最新研究、工具和应用，提供项目合作机会，分享资源（如教程和数据集），举办行业专家指导的活动和在线研讨会，建立工作坊，发布招聘信息和导师领航计划 适用对象：初学者和AI专家
牛刀小试：术业有专攻 在建立基础知识体系后，初学者可考虑从专攻AI分支领域、获得高级技能认证或探索就业机会这三方面来进一步提升AI技能。
专攻AI分支领域
专攻AI分支领域研究可以为从事相关工作打下坚实基础。以下是AI研究的主要分支及其应用： 分支 应用 机器学习 通过从数据中持续学习，强化预测分析、加强欺诈检测并优化推荐系统 神经网络 通过模拟类脑结构进行模式识别和数据分类，在图像识别和深度学习等任务中发挥关键作用 自然语言处理 帮助机器理解和响应人类语言，为聊天机器人、文本分析和翻译服务等应用提供支持 深度学习 利用神经网络解决复杂问题，如面部识别、自动驾驶汽车和高级机器人技术 认知计算 模仿人类的认知过程，改进医疗保健、金融和商业分析等行业决策 计算机视觉 使机器具备理解和分析视觉数据的能力，可应用于机器学习、自动驾驶汽车和安全系统
获得高级技能认证
学习者可通过Coursera或Udemy等在线课程平台提供的高级AI认证，向潜在雇主或客户展示所具备的基础知识和专业技能。
为使IT人员具备相关领域的工作资格，谷歌、IBM、AWS等AI技术龙头企业也提供如下认证： 企业名称 认证内容 考察重点 谷歌 包括软件开发、数据分析、项目管理等技术领域的多项认证 （以TensorFlow开发者证书为例）使用TensorFlow进行深度学习和神经网络建模的能力 IBM AI工程 专业证书 深度学习、强化学习和为企业应用设计AI系统等各项技术 AWS 亚马逊 机器学习认证 在亚马逊云平台上创建、训练和部署机器学习模型的能力
探索职业机会
AI技术的蓬勃发展使对专业人员的需求不断增加。以下是AI领域的热门职业： 职业 职责 机器学习工程师 负责创建模型，使机器能够基于不断的数据学习做出判断 负责为AI系统提供算法支持，同时确保模型在实际操作中的可拓展性和高效性 数据分析师或科学家 负责运用统计方法和机器学习技术分析复杂的数据集，并提供决策支持 AI产品经理 负责AI产品的战略规划、设计和发布 与技术团队合作，确保产品符合业务目标 机器人工程师 负责开发、制造和管理机器人，将机器人与AI系统整合，以实现自主决策，提高解决问题能力 负责开发硬件和软件，以改进制造、医疗保健和物流等行业应用的机器人系统 AI软件工程师 负责应用中AI算法及系统的开发和运行，确保AI技术顺利集成到产品中，从而提供能够优化用户体验和实现流程自动化的方案
总结
要想顺利完成学习之旅，决心、好奇心和合适的资源三者缺一不可。无论是要夯实基础，还是要另谋他就，都需要持之以恒，脚踏实地。
虽然AI的发展日新月异，但万变不离其宗，相信每位小白都能在瞬息万变的AI世界中找到自己的道路。
术语 AWS (Amazon Web Services) ：亚马逊云平台 cognitive computing ：认知计算 computer vision ：计算机视觉 deep learning ：深度学习 deep natural networks ：深度神经网络 IBM(International Business Machines Corporation) ：国际商业机器公司 knowledge distillation ：知识蒸馏 machine learning ：机器学习 multi-agent systems ：多智能系统 natural language processing ：自然语言处理 prompt engineering ：提示工程
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