随着科技的进步， 智能化将我们从大量复杂重复性的工作中解放出来，自从AlphaGo 以 5:0 完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾的时候，我们又在考虑，AI人工智能的发展是否会毁灭人类，今天python培训班将为你解读。

还记得5月8日，谷歌召开一年一度的Google I/O大会吗?还记得谷歌CEO直接祭出了这次大会的王牌AI吗?他在现场演示的整段对话中，Google Assistant表现的自然流畅，理发店那头丝毫没有察觉到自己竟然是在和AI对话!有人认为：AI将越来越快颠覆人类社会秩序，Google Assistant这样可怕的人工智能将会逐步掌控我们的生活，事情真的会发展到这一步吗?

阿里的王坚博士曾在一次主题演讲里谈到：「不要担心 AI 毁灭人类，要相信人们能够设计出一个好的架构让 AI 好好为人类工作」。

俗话说：知己知彼，百战不殆。要让AI好好为人类工作，离不开 AI 工程师和科学家。腾讯近期发布的报告显示，目前人工智能领域合格的研究人员数量仅为30万，其中包括相关研究领域的学生。然而，全国范围内，人工智能的人才缺口却为一百万甚至更多。因此，2018年及未来的几年内，“抢得到人才”绝对是人工智能企业发展的前提及关键。

(图片来源：腾讯研究院-全球人工智能人才白皮书)

巨大的人才缺口就意味着无数的潜在机会。在这波AI热潮下，要不要踏入或转型成为人工智能工程师，应该是很多人关心的问题。

与之前的云计算、移动互联网相比，成为 AI 工程师，门槛相对较高，而且需要在现有技能树的基础上再有较长时间的积累才行。要成为一名合格的人工智能工程师，在掌握开发工程师的通用技能以外，还需要掌握一张不算小的知识网络。

如果以机器学习算法工程师的技能图谱为例，大概就是这样子的：

对于机器学习工程师来说，想要入门，先得解决以下三个基础知识拦路虎。

基础一：数学基础

线性代数和微积分基础

统计学相关基础

相关线性分析

基础二：编程基础

掌握相关的编程语言，比如 C++ / Python / Go / Java 等，目前 python 是机器学习深度学习领域最主流的编程语言，热的发烫。

基础三：机器学习的基础

对基础概念的理解，比如拟合、关联规则(Apriori、FP-Growth)、回归(Linear Regression、Logistics Regression)、决策树(ID3、C4.5、CART、GBDT、RandomForest)、降维……等等。

在互联网领域从事机器学习的人，有下列两类背景的人比较多：

1.程序员出身，这类同学工程经验相对会多一些。

2.学数学统计领域出身，这部分同学理论基础相对扎实一些。

因此对比上图，2类同学入门机器学习，所欠缺和需要加强的部分是不一样的。下面就上述图中的部分，展开来分别扯几句：

数学基础

机器学习相对于其他开发工作更有门槛的根本原因就是数学。基本所有常见机器学习算法需要的数学基础，都集中在微积分、线性代数和概率与统计当中。

典型算法

绝大多数问题用典型机器学习的算法都能解决，粗略地列举一下这些方法如下：

机器学习里所说的“算法”与程序员所说的“数据结构与算法分析”里的“算法”略有区别。前者更关注结果数据的召回率、精确度、准确性等方面，后者更关注执行过程的时间复杂度、空间复杂度等方面。 当然，实际机器学习问题中，对效率和资源占用的考量是不可或缺的。

编程语言、工具和环境

看了无数的理论与知识，总归要落到实际动手实现和解决问题上。对初学者而言，Python和R语言是很好的入门语言，很容易上手，同时有活跃的社区支持，丰富的工具包帮助我们完成想法。

基本工作流程

以上我们基本具备了机器学习的必要条件，剩下的就是怎么运用它们去做一个完整的机器学习项目。工作流程如下: 抽象成数学问题—— 获取数据——特征预处理与特征选择——训练模型与调优——模型诊断——模型融合——上线运行。

这些工作流程主要是工程实践上总结出的一些经验，并不是每个项目都包含完整的一个流程。只有大家自己多实践，多积累项目经验，才会有自己更深刻的认识。

恭喜你阅读完了本文，相信我们开始的疑问“AI人工智能的发展是否会毁灭人类?”在我们每个人的心中都有了一个答案，我们创造、推动人工智能的发展，目的是服务于人类而不是毁灭人类，但我们要让人工智能在我们的控制范围内更好地为我们服务，我们就需要不断地研究他，提高我们对人工智能的认知度，你想参与到这一伟大的研究领域中去吗?python培训助你一臂之力，欢迎来达内python培训机构进行咨询。

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