非科班通过几个月的培训入行人工智能现实吗？

首先得看非科班指的是什么。倘若是文科生想入行人工智能，不是我泼冷水，仅凭几个月的培训那我个人感觉是有点悬的，这么短的时间可能只够你知道人工智能是什么；但如果是理工科学生并且对人工智能有初步了解的话，特别是如果再稍微会一点点编程，那就完全别当另论了，找对路子，找对方法，还是有可能的。

现在市场上很多培训班挂着羊头卖狗肉，打着人工智能的旗号而实际上教你个Python了事，专门欺负外行人，我当初就曾经亲身经历过这种事。找培训机构需要注意的方面很多，要看他的课程设置，看他的行业口碑，更重要的还要看他们的师资水平。好多培训机构号称能够保证学员就业，动不动就百万年薪，而你反过来想想，教你的老师他们水平难道不比学员强？百万年薪他们为什么不去呢？那些机构里的老师确实很不容易，赚的都是辛苦钱，但他们的水平实在难以保证。要想用几个月的时间入行人工智能，就必须像学徒一样深入企业内部，跟在师傅后面才能学到真本事。所以找培训机构的时候尽量找师资力量强，最好与企业有合作的机构，避免浪费钱学到的都是纸上谈兵的东西。

其实不管是稍有基础的理工生，还是完全外行的文科生，在真正想要学习人工智能之前，最好还是拿出一些时间来先自己去了解一下，比如看看网课之类的，这会让你在真正入行人工智能的道路上走得更省力一些。目前网上就有几个比较不错的课程：

吴恩达-Machine Lerning |Coursera

这是一门在人工智能行业响当当的课程，估计八成以上的同学在入门这个行业时都或多或少的接触过这门课，可以说是入门必看。吴恩达本身是斯坦福大学教授，谷歌大脑、Coursera的创始人之一，百度首席科学家，研究重点是深度学习。作为斯坦福大学教授，吴恩达教授讲课风格偏向于严谨，可以把知识点往细节出深挖，课程里面用到的数学知识他一般都会进行耐心的讲解。要知道这个行业对数学知识的要求还是不少的，吴恩达教授的课程对于数学不好的同学可谓十分友好。

局限

这门课虽然也是入门课程，并且有其独到的优势，但其局限性也是不可忽视的（个人感观）：

首先，这门课程使用的开源编程语言不是目前所流行Python，而是Octave。实际上Octave算是一种学习Machine Lerning基础知识最简单的一种方式，有精力的同学可以尝试接触着了解一下。但对大多数人来说，这确实是很不友好的一点。

其次，这门课是英文授课，对英语基础不好的小白来讲又是一个致命的打击。当然网上也可以找到带有中文字幕的版本，但建议还是通过原版视频来学习这门课程的精髓。

贪心科技 - 人工智能与机器学习

简介

贪心科技是一家热门的专注于AI教育的科技公司，核心团队由海内外AI专家组成，旗下目前已经出品了好几门出色的AI领域课程。这门课程是由贪心科技团队的李文哲和Jerry Yuan讲师合作进行讲授，这两位都是行业大牛：李老师是贪心科技的创始人，曾任金融科技独角兽公司的首席科学家、美国亚马逊的高级工程师，而Jerry曾任微软总部推荐系统部负责人，实力十分雄厚；课程之外还专门配备了多名助教老师负责课后答疑以及作业批改工作。

课程内容

贪心科技的这门人工智能与机器学习实战课程主要面向想系统性学习AI的在职人士（IT、运营、产品、财务等等）以及在校学生，通过这门课程的学习可以为后续的转型做准备，或者用这些学到的技术来提升工作的效率。在课程当中，所有核心机器学习算法背后的技术细节以及推导都得到了全面的阐述。除了每章之后的作业之外，课程中间还单独设置了几个实训章节，相较于诸如吴恩达等老师侧重于理论方面的教学模式，这门课程更加偏向于理论与实战的结合。

课程全套共有17个章节，其中包括5个项目作业章节，所有的实训案例都来自医疗、生物、社会科学等十几个不同领域，与现实生活十分贴切，比如其中一个项目作业“广告点击率预测”，就是去设计一个算法来匹配平台用户与广告，达到撮合广告主与平台之间双方利益的目的。相较于网上可以找到的公开课而言，它的内容覆盖非常全面。从它的课程目录中我们就可以看出：

课程安排里，首先在基础知识比如数学基础上给学员进行了一次大输血，在每一章的开始都会对用到的数学知识进行一次深入讲解，诸如条件概率、矩阵方差以及贝叶斯函数等；在掌握完基础之后，根据课程的安排接下来就是算法上的学习了，比如KNN、决策树、随机森林、GBDT、K-means、SVM等等算法。通过按照他们给出的学习方案，加上课程中间穿插的项目实践，当你完整学完全套课程之后，将差不多可以达到初级算法工程师的技术标准，可以深入理解每一个机器学习算法细节和全部推导过程，并且通过大量案例的实战，获得今后独立解决任何AI问题的能力。

讲授案例

贪心科技课程的一个亮点在于，区别于传统的线上课程，他家的课程不仅仅使用视频讲解，而是通过视频、文字以及图片的结合，达到了传统视频教学无法比拟的教学效果。比如在解释“深度学习”时，为了让同学们真正理解深度学习的概念，李文哲老师将深度学习与浅层学习通过图形的方式做了对比，将深度学习表达为“浅层学习的叠加”，将深奥的理论概念通过只言片语便轻松的讲解出来了。

课程中间穿插的小选择题轻松有趣，帮助我们完全浸入学习的氛围。答题之后，会有专业的答案解析，当然，如果感觉题目太难，还可以相应的调整题目难度，十分人性化。

最后，每个小节之后还会有非常精简的课程总结，方便同学们及时回顾本节学习的内容，让大家学的扎实。

亮点

这门课程由于是专门面向初学者的商业课程，所以相对来说它更加注重满足用户群的需求。个人感觉这门课程有下面几个让我眼前一亮的闪光点：

覆盖面广，基础知识讲解透彻，对初学者十分友好。
实操作业多，且案例覆盖领域较广，可以及时对所学理论进行巩固和应用。
不需要自己下载软件，所有练习都可在平台在线完成。
有助教随时进行作业答疑。

其中，“有助教”这一点，对我来讲应该是这门课程最大的一个优势。相较于网上冰冷的自学课程而言，与助教进行有效的互动可以随时解决自己遇到的问题，省去了大把查阅资料的精力，学习起来十分省心。

局限

这门课程与免费的公开课相比，唯一的局限性可能就在于它是付费课程。但是这门课程堪比于手把手教学的讲解精细程度，以及其作为商业课程所独具的配套资源，会另人感叹付费确实有付费的道理。对于没有接触过机器学习且手头稍微宽裕的初学者来说，如果十分想要比较系统的了解机器学习的话，可以去了解一下这门课程。

值得一提的是，除了网上课程之外，贪心科技最近也推出了针对于NLP方向的线下模式就业班，与许多企业譬如京东开展了一系列的合作，学员有机会深入企业内部作为学徒来进行实践。就像在开头提到过的，只在教室学不到真本领，专业实践很重要，贪心科技的就业班就可以带你学习完基础部分之后，在第二阶段把你分配到感兴趣的项目组，然后有专门的师傅带你到具体的项目组去完成企业需求，保证学到的都是真家伙。

与市面上其他线下培训机构相比，贪心科技就业班有很多独到之处：

企业实战

与传统的课堂教学相比，贪心科技家的课程更加类似于国外的“双元式”教育，即走出教室，通过在企业中参与真实的企业项目来提高自己的能力。在学校师资力量上，除了学校本身强大的AI科班出身的顶尖行业专家授课外，企业中的一线工程师也能在实践操作中担任起导师的角色。

学习氛围

一般来讲，线下教学往往是以教室为中心，无法摆脱中国填鸭式教育的模式，但贪心科技注重让学员体验职场工作环境，追求硅谷化管理与氛围，与传统的课堂教学培训模式有本质上的区别。

真正的AI人才培训

在刚开始接触AI培训课程的时候，我曾经联系过很多机构。当我说我要学人工智能时，电话那头的某机构老师给我介绍的却全都是Python课程，我提出质疑，那位老师竟然不屑的说：“不然嘞，人工智能就是Python呀！”真让我大跌眼镜。实际上很多机构都是以AI为宣传旗号，培训的却只是Python工程师。贪心科技是一家专注于AI教育的培训机构，专业的课程设置以及后续的企业实战都在证明他家进行的是真正的AI人才培训。

当然这是题外话，想详细了解贪心科技就业班的话后面我可以专门写一篇文章详细介绍一下，咱们今天推荐的主要还是网上自学课程。

Jeremy - 程序员机器学习入门

简介

Jeremy Howard，曾任Kaggle总裁和首席科学家，Fast.ai创始研究员。相较于Ng的“数学优先”教学模式，Jeremy更加追求“代码优先”的实用路线，因此他的课程风格一般以实操训练为重点。

课程内容

根据主页介绍，这门课程主要囊括了两种模型：基于决策树的模型和基于梯度下降的模型。

由于这门课程以实操为侧重点，对数学理论及一些概念并没有做过多的阐述，因此其课程设置与其它课程比起来较为独特。具体课程设置如下：

随机森林简介

深入了解随机森林

性能、验证和模型介绍

特征的重要性、数解释器

推理与随机森林

数据产品

cython与随机森林

梯度下降和逻辑回归

正则化、学习率和NLP

NLP与柱状数据

嵌入

Rossmann问题与道德问题（用零售商Rossmann的数据集，构建模型预测销量）

局限

既然Jeremy想走实操路线，那这门课程的局限性也就显而易见。对基础不好的同学来说，这门课有些难以上手，需要自行恶补用到的数学知识。再有就是这门课同样是英文授课，英文不好的同学又需要依靠网上并不完美的翻译版本来接触这门课了。

课程虽然是为初学者准备的，但由于基础数学概念方面阐述的不足，以及硬核的实操训练，可能会让一些同学学起来有些吃力，加上是英语授课，所以个人感觉这门课可以作为其他课程的补充课程，不太适合直接用来入门。

总结

不难理解为什么现在有这么多人开始转行做人工智能，毕竟AI现在已经成为了高薪的代名词。虽说在培训机构的帮助下几个月入行也不是不可能，但肯定会漏洞百出，离真正的熟练从业者还有很大差距。我建议最好还是多学一段时间，把基础打牢固比什么都强。

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