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1.人工智能火爆，人工智能培訓靠譜嗎？

人工智能靠短期的培訓沒有用，而應該是自己長期的學習和積累。如果說跟學歷沒有關系，大家肯定也不信。我認為，學歷本身帶來的是你自己以前能力和知識的一個背書，是一個加成。那么學歷一般，但是自己學習能力強，還是可以成為一個人工智能的從業(yè)者的。本人是某211高校2021年研究生畢業(yè)生，非CS科班出身，目前也找到了一個機器學習相關工作。我認為，想成為一個專業(yè)的技術從業(yè)者，需要三方面能力：1.數(shù)學能力；2.編程能力；3.工具的使用。下面開始解釋：就培訓而言，必然是有個固定的期限，目前市面上的培訓都是以快速著稱。那么很顯然，絕大多數(shù)人獲得的是工具的介紹和使用。再進一步，培訓可能獲得編程能力的熟練，通過短期的快速訓練，這里指的是獲得對具體某門語言的熟悉和某個開發(fā)工具的掌握。然而，這并不代表真正的編程能力強。我所理解的編程能力強，不是別人給你畫好了框架，你在里面填空。而是你自己具有獨立分析問題的能力，即拿到一個問題或者目標，能夠找到多種方法實現(xiàn)，并且從中評估出*的解決方案。*，討論數(shù)學能力。剛上*時，學習高數(shù)微積分，當時很多說我畢業(yè)之后不會使用微積分買菜。在當時，確實沒有辦法反駁他，但是隨著你接觸到更多的領域，了解到更多的東西，才發(fā)現(xiàn)，微積分的思想無處不在，這是一種思考問題的方式。當然有人想討論，可以在之后一起切磋。數(shù)學工具，是一種抽象思考能力，首先能將真實世界的現(xiàn)象抽象成數(shù)學符號表示，并從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，從而利用這個工具。也能夠從具體的符號公式，聯(lián)想到其具體的應用場景。在人工智能很多領域中，模型的表達都有簡單的數(shù)學公式表達，理解他，才能更好的使用他，從而才能創(chuàng)造新的模型?？偨Y(jié)一下，無論是培訓和自我學習提高，一定要自己事先確定能夠獲得什么，為自己的預期收益事先規(guī)劃好，這樣每做一件事，就提高一點。積累，從量變到質(zhì)變

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