我們的生活大致上是在不斷重復(fù)，總是遵循著一定的例程。如果把身體看作一臺生物計算機(jī)，那么指揮大腦的代碼應(yīng)該是這樣的：

不過，我們自己是這些代碼的開發(fā)人員，所以我們有權(quán)改變它。對于我們來說，保持積極并從事喜歡的工作是非常重要的。所以，在踏足人工智能之前，必須了解它在當(dāng)今世界所做的一切，必須立志投身并熱愛這一領(lǐng)域。

大多數(shù)人會犯的錯是用Github代碼來做一些人工智能的工作，比如計算機(jī)視覺、語音識別、預(yù)測分析等，然后在系統(tǒng)中運(yùn)行，這樣就稱自己為人工智能工程師了。然而并非如此，這種習(xí)慣有助于做項(xiàng)目，但并不能擴(kuò)充我們對人工智能的了解。

很多人認(rèn)為人工智能只是一串復(fù)雜的可以產(chǎn)生結(jié)果的Python代碼。并不是這樣的，Python只是一種編程語言。我們使用這種語言（以及其他不常用的編程語言）來執(zhí)行一個人工智能系統(tǒng)從而產(chǎn)生結(jié)果。

在這個Python腳本后面還有很多工作要做，成為一位成功的人工智能工程師并不意味著需要精通編碼。

人工智能是什么，它有什么不同之處？

如圖所示，人們認(rèn)為人工智能具有以下包含關(guān)系：

以當(dāng)今的資源和技術(shù)，我們無法創(chuàng)建一整套的類人系統(tǒng)。因此，我們需要知道我們能做什么和不能做什么。人工智能的傳統(tǒng)入門是機(jī)器學(xué)習(xí)概念，每個概念都嚴(yán)格遵守其邏輯。

機(jī)器學(xué)習(xí)是走進(jìn)人工智能領(lǐng)域的絕佳起點(diǎn)。一旦了解了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，就需要進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。這一領(lǐng)域有很多概念，我們需要從其根源開始理解。想要深入了解，需要花費(fèi)很多時間。

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)均被定義為“機(jī)器在沒有明確編碼的情況下完成的工作”，它表示機(jī)器基于學(xué)習(xí)的工作能力，這就是人工智能。

如何開始了解這些概念？

每當(dāng)談?wù)撨@些概念時，我們都必須記住一件事情：輸入進(jìn)去的是什么？期望輸出的是什么？當(dāng)我們以這種方式理解每一個概念時，生活就會變得很簡單。不能忘記計算機(jī)只能學(xué)習(xí)數(shù)字，因此我們需要了解如何提供輸入以接收輸出。

一點(diǎn)編碼知識就足以執(zhí)行龐大的人工智能系統(tǒng) 在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的每個概念時，最好同時執(zhí)行代碼。我們一旦了解了概念，下一步應(yīng)該是執(zhí)行代碼。這一方法的循環(huán)操作是幫助我們學(xué)習(xí)理論、檢驗(yàn)實(shí)際結(jié)果的優(yōu)秀方法。

為了在這一領(lǐng)域生存，你必須閱讀科學(xué)論文和期刊。閱讀科學(xué)論文不可能一蹴而就。論文的作者們寫出如此復(fù)雜的出版文章至少要花費(fèi)一年的時間，我們要耐心地學(xué)習(xí)它們。從概念起源來學(xué)習(xí)能賦予我們更深刻的直覺，有助于探索更多相關(guān)的細(xì)節(jié)。

完成人工智能學(xué)習(xí)需要多長時間？

這不是一門限時課業(yè)，而是個永無止境的話題。我們不是在備戰(zhàn)考試，也就沒有考試日期。

也可以換一個問法：“我能以多快的速度學(xué)習(xí)概念？”這完全取決于個人。對于極少數(shù)預(yù)先了解概念的人，2天就能完成。少數(shù)人用1周的時間完成。有些人可能需要2周以上。目標(biāo)不是在特定的時間內(nèi)完成某件事，而是花費(fèi)所需時間來完成整個主題。

是否需要等到完成概念學(xué)習(xí)？

不需要。實(shí)踐是最好的老師，在學(xué)習(xí)的同時，最好根據(jù)所學(xué)內(nèi)容做一個項(xiàng)目。假設(shè)已經(jīng)學(xué)習(xí)了CNN的部分內(nèi)容，但是在這一個項(xiàng)目中需要基于圖像對水果進(jìn)行分類，嘗試總會有其裨益。

一旦嘗試在實(shí)時場景中執(zhí)行，就可以試著糾正錯誤，從而使我們得到預(yù)期的輸出。此外，實(shí)施項(xiàng)目不僅能積累經(jīng)驗(yàn)，還能增強(qiáng)自信。

如果可以遵循正確的方法并且熱愛所做的事情，可以將自己的系統(tǒng)代碼（在本文開頭提到的代碼）更改如下：

走進(jìn)人工智能領(lǐng)域并不難，這些方法都是筆者的經(jīng)驗(yàn)之談。或許你一開始會感到迷茫，但隨著時間的推移，就能找到了解決問題的方法和途徑。時間是很好的解決辦法。祝你一切順利！
責(zé)編AJX