每一波浪潮的到来，都意味一片无人占领的蓝海，也意味着众多冉冉升起的新星以及行业巨头的更替，还意味着什么？大量的技术从业人员需求，供不应求的人才招聘市场，以及从业者的高薪与众多的机会。

然而我们最常做的事情是目送着上一次浪潮的退去，感叹自己生不逢时，却没有意识到，下一波浪潮已经到了我们脚下。

人工智能（Artificial Intelligence）无疑是我们迎面而来的一波新浪潮，身在IT圈中的人，应该都有着直观的认识。目前国内知名的互联网企业无一不在建立自己的人工智能技术团队，以期用AI技术，提升产品的体验和智能化程度。在我们生活中也涌现出了若干与AI相关的产品与应用。Google CEO Sundar Pichai说过一句非常著名的话“我们已经从移动为先的时代进入AI为先的时代”，足以证明各个科技巨头正在全面拥抱人工智能。

但与此同时，人工智能这个科学领域着实让人摸不着头脑，只能脑补各种科幻小说、电影，当然，这只是人类对于AI的美好愿望。

但凡再往深了解一些，各种不明觉厉的名词也吓退了很多非科班出身的技术从业者。什么叫卷积神经网络？什么叫凸优化？是不是还要回去重读高数，线代，概率？那么一大堆公式，感觉完全看不懂啊？听说没个名校博士出身都搞不了这个？作为一名技术从业者如何做到在行业大潮中勇立潮头而不随波逐流，我们需要对这个领域有更加理性的认识。

其实人工智能作为一个很大的技术领域，里面包含了大量的科学门类，往往很多都是一个大学科，其实纠结概念往往是痛苦的，我们不妨找一个切入点进行实践，再去理解就显会容易很多。对于希望未来从事这个行业你来讲，找到一些热门的技术和应用场景往往会更有针对性、更加高效。 在很久以前的一篇知乎回答中有这样一种提法，作为开发人员，AI领域界可以分成这么几个层次

对于大部分IT人来说，做到第三类，也就是工业实现这个层面，已经足够好了，至少，我们已经有了亲身参与这个大时代的机会，仅就这一点来说，便已经击败了全国99%的人（斜眼笑的表情）。其实答案只有一个：行动起来。

成为人工智能工程师，在我看来，不妨把热门的机器学习、深度学习掌握好，就可以入行拼搏了！另外，理论必须要结合项目实战：因为作为IT工程师，读十遍书不如跑一遍程序，与其花费大量的时间去啃书本，不如亲手完成自己的程序并运行它。我们在写出代码的同时，就会了解到自己还有哪些地方不够清楚，从而针对性地学习。

机器学习使得我们可以将某些沉重的工作交给算法处理，进而解决相对于人类来说过于复杂的问题。我们把人类多样化的学习方式进行逻辑上的抽象，可以分成三部分，外界的学习信息，大脑的学习理解，最后的能力输出。映射到我们理解的计算机结构上来可以把外界的学习信息进一步抽象成为计算机能够读取的数据，再通过机器学习的训练模型，最终逐步优化形成机器掌握的技能。其实在叙述这个过程时已经带入了监督式学习的影子，其实这也是机器学习目前应用最多的方式，让机器技能按照人类的意愿去发展。相对而言无监督学习或者增强学习是我们要攻克的难点和突破口，围棋界的明星AlphaGo之所以能成为一代名狗也正是因为应用了增强学习（AlphaGo Zero使用）的模型。当然也涉及到多重神经网络的深度学习应用。

其实在这之前，还有一个更重要的部分就是数据，这也是决定机器学习最终输出质量的重要环节，这些数据来自于大量和我们要解决问题对应的场景，而且必须经历数据清洗的过程才能得到可用、有用的数据，而且还需要通过反馈进一步优化数据采集和清洗的过程。 那么如何才能高效的、高性价比的学习人工智能呢。下面我推荐一些学习方法。

还有一些优秀的学习资源，讲到机器学习就不得不提吴恩达Andrew Ng的机器学习课程https://www.coursera.org/course/ml，还有一些其他的国外学习资源，他们都很好的讲解了相应领域的基础知识，但这些资源往往不能很快的帮助我们掌握我们所需要的知识，并且缺乏基础知识、缺少相应的应用场景，当然还有语言的障碍，往往年初踌躇满志的准备开始学习被拖延症拖到了年尾依然没有开始。自学引以为傲的低经济成本，往往带来的是日复一日迷茫的拖延。

因此我们联合业界知名人工智能技术团队——代码医生工作室进行了一些尝试，希望能够帮助IT从业者、网络从业者以及即将从事IT工作的人士快速掌握人工智能基础知识，并且应用于实践。代码医生工作室汇集了国际顶尖的人工智能领域人才，并且先后为盛大网络、Panabit等知名IT公司提供人工智能解决方案。

我们开发了这样一门课程——《人工智能在网络领域的应用与实践》，采用人工智能行业主流的TensorFlow环境，将核心功能分解到各个使用案例中，重视原理讲解，更重视动手操作。

对于数学基础薄弱的用户，将常用所需公式都编辑成源码，帮助用户快速上手案例，通过代码深刻理解算法。

对于Python基础差的用户，课程中讲解了Python在AI领域所需的基本语法，涵盖TensorFlow基础编程到循环神经网络编程，让学员边学边提升。

从数据集制作到静态、动态、双向RNN使用实例，涵盖人工智能实践全环节。采用更加有实战代表意义的股票数据预测、自编码、GAN网络、恶意域名检测、异常值分子、模型应用的攻防等行业真实案例的实践，让你的人工智能实践更接地气，更具说服力。希望这门课程能够助你强势转型AI。详情链接：https://edu.sdnlab.com/training/1578.html

课程将于2018年11月7日正式上线，陆续更新，更多早鸟优惠请添加sdnlab001微信为好友咨询。

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