零基础转行学Python是否还在纠结,该如何做,答案都在此文中

一位仅有高中学历的职场人士从零开始自学Python,并成功转行的经历。文中详细介绍了学习路径及注意事项。

为什么转行

因为混得不好。

在成为程序员之前,我干过很多工作。由于学历的问题(高中),我的工作基本上都是体力活。包括但不限于:工厂普工、销售(没有干销售的才能)、搬运工、摆地摊等,转行前最后一份工作是修电脑。这么多年,月薪没高过 3300...

后来偶然一个机会我发现了知乎这个网站,在上面了解到程序员的各种优点。于是,我下定决心转行(2018 年,当时 24了),辞职在家自学编程。并且也得到了家人的支持,感谢我的家人。

转行准备

转行选择Python也是在知乎上看网友分析的,容易入门。

一、首先是入门

入门比较建议找一个视频课程,花一周时间快速过掉(不用担心掌握的不牢固,因为在后面进阶学习中也会涉及基础知识回顾。

可以先多看看Python的一些免费的课程,积累个经验。

入门阶段最重要的是:环境搭建和多敲代码、解决问题。

环境搭建

环境搭建是一切好的开始的基础,就像建房子打地基一样,对于初学者来说,环境搭建也是最容易出错、卡壳的地方,运气好,可能跟着教程一下就好了,运气不好,可能弄个两三天还是不行。

所以为了学习积极性不被打击,我建议初期可以看看周边有没有什么朋友是了解相关知识的,多请教下,实在没有,你也可以通过在本文评论你的问题,看到后就会给你解答。

多敲代码

基础学习的时候记住,千万不要觉得前期是理论知识,多记多背就可以了,学习编程最主要的是需要多敲代码,多复现视频或者图书中的代码,在这个过程中你不止会积累敲代码的经验,你还会积累很多解决问题的经验。

问题怎么解决

在说下,初学遇到问题怎么解决,一般有以下几种解决方法:

1) 自己根据报错提示,检查代码问题

2) 仔细核对视频或者图书中的代码和自己写的有何不同

3) 浏览器搜索错误提示,一般你遇到的问题,其他人都遇到过~

4) 请教认识的相关领域学习者(比自己厉害就行,越厉害越好~),请教的时候记住,仔细描述问题。

记住,和大佬交流别问:在不在;能不能帮忙解决个问题;想向你请教下,有没有时间…如果真觉得不好意思,不太熟的人,发个红包表示诚意就行,然后直接抛问题,不浪费彼此的时间。

5) 可以到一些论坛提问

这个解决方案顺序是依次向下的,能自己解决最好自己解决,一个问题卡壳超过一个小时或者更多时间已经影响自己学习心态了,就不要硬肝了,像大佬或者互联网求助~

二、选定方向

Python的应用非常广泛,包括:爬虫、数据分析、web开发、算法、机器学习、人工智能等,所以在进阶学习前,你需要先选定一个方向,这非常关键,当然你可以都先去了解,简单学习下,然后选一个自己感兴趣的就行。

三、进阶学习

这里就很重要了,前面两步可以说都是打基础,这一步就是建高楼了。

首先根据你选定的进阶学习方向,在网络上选一门付费或者免费的教程,因为一般付费课程都会有配套的学习交流群和答疑老师,这对你学习会有很大的帮助。

这个阶段,你除了关注基础练习和相关行业了解外,你更应该多进行相关项目练习,多和其他人交流,只有不断的交流,分享,你才会汲取到更多知识,知识掌握的也会更牢固。

四、总结

最后总结下:首先需要打好基础(环境搭建、基础学习、问题解决思路),然后选定一个自己感兴趣且有发展前景的方向,然后选择一门相关方向的系列教程,坚持学习下去即可。学习python一定不能半途而废!!!选择了这条路,走下去就完事儿了。

我只是高中文凭,最后也取得了offer。

我想告诉你,到今天,还是有不少公司在乎的是实力和人品,而不是一纸学历。

我经历了无限次的失败,海投了N份简历,只有一间公司给我一次的机会,我就这么过了。就一次机会,能拿住,靠的就是自己的努力。

假如你真的有毅力,有志气,在国庆私企也许会很在乎学历,但如果你掌握了一门好的外语,加上Python的实力,将来可以考虑进更具优势的公司,例如外企。我觉得,个人能力是最重要的,没有能力,就没有自信。

Python这一条路坚持几年后发展空间还是非常大的,一切重在坚持。

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。

三、入门学习视频

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

四、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

五、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

这份完整版的Python全套学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取。

 

<think>首先,用户的问题是:“我想本科生使用个人电脑进行人工智能项目的方向选择 请问适合本科生在个人电脑上实践的人工智能项目方向”。这是一个关于人工智能项目方向的选择问题,针对本科生使用个人电脑。 我需要根据系统级指令来结构化我的回答: 1. **行内数表达式**:使用 `$...$` 格式。 2. **独立公式**:使用 `$$...$$` 格式并单独成段。 3. **LaTeX语法正确**:确保所有数表达式正确。 4. **使用中文回答**:整个回答用中文。 5. **生成相关问题**:在回答末尾添加相关问题。 6. **引用标识**:在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如 `[^1]`。 用户可见层的指令: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 - 参考站内引用:用户提供了一些引用,我需要参考它们。 用户提供的引用: - [^1]: 关于普通人转行AI的建议,强调方法论和执行力,从简单开始。 - [^2]: AI在教育领域的应用,革新教方式。 - [^3]: AI在电气自动化中的应用。 - [^4]: AI发展简史,包括模式识别。 - [^5]: 在智能电网中的应用。 这些引用不是直接针对用户的问题,但可以作为灵感。用户的问题是针对本科生在个人电脑上实践AI项目,所以我应该基于这些引用来提取相关点,但不要强行插入。重点是提供实用建议。 **回答结构**: 1. **引言**:简要回应问题,确认需求。 2. **逐步建议**:提供方向选择,逐步列出适合本科生的项目方向。 - 考虑资源限制:个人电脑,可能有限的计算能力。 - 推荐轻量级、容易入手的项目。 - 基于引用,强调从简单开始,如代码实践。 3. **具体项目方向**: - 从引用[^1]:建议从一行代码、一个API调用开始。 - 引用[^2]:AI在教育中的应用,可能适合项目。 - 引用[^4]:模式识别,是AI的一个基础领域。 - 其他常见方向:如机器习模型训练、自然语言处理等。 4. **数表达式**:在需要时加入数元素,比如在解释算法时。例如,在描述线性回归时用 `$y = mx + b$`。 5. **生成相关问题**:在末尾添加相关问题。 6. **引用**:在回答中自然地引用提供的材料。例如,当提到从简单开始时,引用[^1]。 适合本科生的项目方向(基于个人电脑): - **机器习基础**:使用Python库如scikit-learn训练小型数据集(如Iris数据集)。模型如线性回归、决策树。 - **自然语言处理(NLP)**:文本分类、情感分析,使用预训练模型如BERT的轻量版。 - **计算机视觉**:图像分类,使用TensorFlow/Keras,数据集如MNIST。 - **教育应用**:基于引用[^2],开发教育工具,如AI解题助手。 - **模式识别**:基于引用[^4],实现简单的模式识别算法。 - **API调用**:基于引用[^1],使用云AI服务API,如Google Cloud AI或OpenAI API,进行项目。 确保项目可行: - 数据集小(e.g., MNIST, CIFAR-10)。 - 使用轻量模型或预训练模型。 - 避免需要GPU的复杂模型。 **数表达式示例**: - 在解释概念时,如损失函数:`$L = \frac{1}{n} \sum (y_i - \hat{y}_i)^2$`。 **生成相关问题**: - 例如: 1. 如何优化模型在有限资源下的性能? 2. 有哪些免费数据集适合初者? 3. AI项目如何部署到实际应用中? **引用标识**: - 在相关句子后添加 `[^1]`, `[^2]` 等。 最终回答框架: 1. 开头:确认问题,提供概述。 2. 主体:列出几个方向,每个方向简要描述,包括可能的数表达。 3. 结尾:鼓励行动,生成相关问题。</think>### 适合本科生在个人电脑上实践的人工智能项目方向选择 作为一名本科生,使用个人电脑进行人工智能项目是可行的,关键在于选择资源需求低、入门门槛适中的方向。个人电脑的计算能力有限(通常无专用GPU),因此应优先考虑轻量级数据集、预训练模型或API调用,避免大规模训练。以下是我基于AI领域核心知识和实践建议,为您整理的几个适合方向。每个方向都强调“从简单开始”,逐步迭代,正如专家建议的:与其纠结短板,不如立即行动,从一行代码或一个API调用入手[^1]。 #### 1. **机器习基础项目(监督习)** - **描述**:这是AI入门的最佳起点,涉及训练小型分类或回归模型。使用Python库(如scikit-learn)处理公开数据集(如Iris或MNIST),无需高性能硬件。例如,实现一个手写数字识别系统,训练一个简单的线性回归模型预测房价。 - **数表达**:在模型中,损失函数是关键,例如均方误差(MSE)定义为: $$L = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2$$ 其中 $y_i$ 是真实值,$\hat{y}_i$ 是预测值。 - **实践建议**: - 数据集:UCI Machine Learning Repository 中的小型数据集(<1MB)。 - 工具:Jupyter Notebook + scikit-learn。 - 入门项目:Iris 数据集分类(区分花卉种类),代码示例: ```python from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2) model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) print("Accuracy:", model.score(X_test, y_test)) ``` - **优势**:计算量小,易于调试,帮助理解AI核心概念如过拟合和特征工程[^4]。 #### 2. **自然语言处理(NLP)应用** - **描述**:NLP 项目适合文本分析,如情感分析或简单聊天机器人。利用预训练模型(如BERT的轻量版)或API,避免从头训练,减少资源消耗。AI在教育领域的革新应用(如智能解题助手)就属于此方向[^2]。 - **数表达**:词嵌入模型如Word2Vec,可表示为向量空间中的点积:$\vec{w} \cdot \vec{c}$,其中 $\vec{w}$ 是词向量。 - **实践建议**: - 数据集:IMDB电影评论数据集(情感分析),或从Kaggle下载小型文本语料。 - 工具:Hugging Face Transformers库 + spaCy,调用云API如OpenAI的GPT-3.5-turbo(免费层)。 - 入门项目:构建一个新闻分类器,将文章分为体育、科技等类别。 - **优势**:API调用简化开发,快速见效,符合“在迭代中逼近专业”的建议[^1]。 #### 3. **计算机视觉与模式识别** - **描述**:聚焦图像识别或目标检测,使用轻量模型(如MobileNet)。模式识别是AI历史中的基础领域[^4],适合个人电脑,通过迁移习减少训练时间。 - **数表达**:卷积神经网络(CNN)的卷积操作可表示为: $$(f * g)(t) = \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau) g(t - \tau) d\tau$$ 在离散形式中,用于提取图像特征。 - **实践建议**: - 数据集:MNIST(手写数字)或CIFAR-10(小型图像集),大小约100MB。 - 工具:TensorFlow Lite 或 PyTorch,使用预训练模型进行微调。 - 入门项目:人脸表情识别(识别开心、悲伤等),代码框架: ```python import tensorflow as tf model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet') # 加载并预处理图像,进行预测 ``` - **优势**:模型轻量,运行在CPU上,可结合OpenCV实现实时应用。 #### 4. **教育或自动化工具开发** - **描述**:结合AI与教育创新[^2],开发交互式习工具,如数解题助手或自动化脚本。这符合AI在电气自动化中的简化操作理念[^3],项目可小规模实现。 - **数表达**:在解题助手中,方程求解如 $ax^2 + bx + c = 0$ 的根公式:$x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}$。 - **实践建议**: - 数据集:自建小型题库或使用公开教育资源。 - 工具:Python + Flask(构建Web界面),或集成Wolfram Alpha API。 - 入门项目:线性方程求解器,输入系数输出解,并可视化过程。 - **优势**:低资源需求,强调应用而非训练,提升动手能力。 #### 5. **智能控制模拟(基于引用扩展)** - **描述**:受智能电网可控性启发[^5],模拟简单控制系统,如使用AI优化家庭能耗。项目以仿真为主,避免硬件依赖。 - **数表达**:优化问题可建模为最小化目标函数:$\min f(x)$,约束为 $g(x) \leq 0$。 - **实践建议**: - 数据集:模拟生成数据(如时间序列能耗)。 - 工具:Python 控制库(如SimPy)或强化习框架(Stable Baselines)。 - 入门项目:基于规则的恒温器模拟,使用Q-learning算法优化。 - **优势**:培养系统思维,资源消耗低。 ### 一般建议 - **起步步骤**: 1. **选择工具**:安装Anaconda(Python环境),优先使用云服务(如Google Colab)免费GPU。 2. **从简单开始**:先完成一个API调用或小数据集训练,再逐步增加复杂度[^1]。 3. **资源管理**:避免大型数据集(>1GB);使用量化技术压缩模型。 4. **习路径**:参考在线课程(如Coursera的AI专项),结合项目实践。 - **为什么可行**:个人电脑(4GB RAM以上)可处理上述项目,AI发展强调“方法论+执行力”[^1],本科生通过迭代可积累经验。 人工智能不是天才的专利,而是实践者的舞台——从一行代码开始,您就能踏上AI之旅[^1]。如果您有具体兴趣领域(如NLP或视觉),我可以提供更详细的项目模板。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值