业内的人工智能培训课有多大用?

随着AI技术的发展,各种培训课程涌现。然而,许多课程存在误区,如仅教授Python而非深入算法,或只讲概念不涉及实操。真正的AI课程应包含深度学习和机器学习算法,需要扎实的数学基础和持久的学习。对于基础较弱的初学者,自动建模技术成为解决方案,简化建模流程,降低入门门槛。

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随着人工智能技术的火热,各种 AI 培训也应运而生,翻阅各种社交网站和 APP,几乎每天都能刷到 Python、人工智能相关的文章,点进去很大一部分都是培训机构给自家 AI 课程打的广告。那么业内人工智能的培训课程靠谱吗,学了之后又有多大作用?

目前市场上的 AI 课程众多,质量也是参差不齐,总体来讲大概有 3 种类型。

一种是打着培训人工智能的幌子,实际上只教 Python 的课程,甚至有些机构竟然混淆视听,宣传掌握了 Python 就掌握了人工智能。这种类型的课程学了以后,虽然也能建出模型,但也只是形式上会建模,模型效果就无法保证了。以建立一个数据挖掘模型为例,要想建出一个好的模型必须要具备深厚的统计学理论和丰富的建模调参经验,对数据分布,数据预处理,算法运行原理等有着深刻的理解。只学了 Python 就来建模,通常只是知其然而不知其所以然,用处并不大。AI 的核心是什么,简单来说就是算法,各种各样的算法,这些算法的背后蕴含的则是统计学、微积分、概率论等数学理论。没有这些算法,AI 也无从谈起。而 Python 只不过是实现这些算法的一些工具,因为其简单易用,又有很多现成的类库可以用所以大家都用它。而只要有这些类库支持,用其它语言,比如 R,SAS,也都可以方便地建模。

第二种是只讲概念,不讲实操的课程。这种课程通常在大篇幅将人工智能领域的各种高大上的概念,没有实际操作的环节,十分不接地气。学员学了以后通常也只会夸夸其谈,到了实际工作中并不会建模。不过这种类型的课程现在市面上已经很少了。

还有一种是教算法的课程。这种类型的课程可以算是真正的 AI 课程,但难度也比较大。机器学习是一门多领域交叉学科,

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