早在1956年8月，在美國的達特茅斯學院舉行的「達特茅斯夏季人工智慧研究計劃」會議上，由約翰·麥肯錫等人確定了「人工智慧(Artificial Intelligence)」這一學科。並且，他們確信，計算機未來將擁有智能，可以進行獨立的思考和運算。
而隨著後續的研究和投入，人工智慧領域開始在美國迅速生根發芽，隨之孕育出多所人工智慧領域頂尖院校，例如史丹福大學、麻省理工學院、卡內基梅隆大學、加州大學伯克利分校等。
▼ 會議原址：達特茅斯樓 ▼
同時，人工智慧領域也在不斷取得進步。2016年，AlphaGo在圍棋領域屢次擊敗全球頂尖人類棋手，人工智慧開始進入大眾視野，並逐漸變成了最炙手可熱的領域之一。
根據世界經濟論壇報告顯示，到2025年，將有8500萬個人工工作崗位被機器取代，重複性工作和體力勞動類工作最容易受到威脅。同時，自動化的發展將創造9700萬個工作機會在大數據、人工智慧、雲計算等領域。
而今天為大家介紹的領航吳學長，就是在領航導師團隊中眾多研究人工智慧領域工作的一位。他在全球AI領域排名前四的院校——加州大學伯克利分校取得碩士學位後，於美國初創公司從事深度學習的工作，工作一年後，毅然加入領航導師團隊，開始以學長的身份來為學弟學妹們分享關於人工智慧領域的經驗和心得。
① 大學課程中的人工智慧或數據科學課程是入門人工智慧領域的不二選擇。人工智慧與數據科學是緊密相連的，人工智慧通常需要大數據的支持。而在大學中，很多數據科學的課程已經在教人工智慧的內容，所以，我們可以在大學中選修人工智慧，或者數據科學的課程，這些課程都可以學習到人工智慧的核心內容。
② 學習人工智慧必須學好Python。在美國進行AI的日常工作中，我的大部分代碼是用Python完成的。雖然我知道國內很多學校還在使用Java作為編程入門，但Python是人工智慧領域唯一的程式語言，所以，學好Python非常重要。並且，在美國Python是很熱門的程式語言，無論是未來去找前端或後臺的工作，Python都能通過美國面試的要求。
③ 如果想學好人工智慧，需要把數學學好。現階段的人工智慧，是把無法通過人力計算的複雜數學模型，使用計算機編碼後進行計算的。所以，較強的數學基礎，可以幫助你更快速的確定最適合的數學模型，節約算力和時間，更快產出結果。
分支一: 機器學習--傳統的數據統計
Machine Learning：Traditional Statistics
通常是轉專業進入AI領域工作的同學會做此類工作，比如統計，或者數學背景的同學。因為這個崗位要求數學能力更強，編碼能力相對較弱，不太要求學歷，所以這個分支的工作相對競爭較大，但待遇回報遠超一般程式設計師的收入。並且,因為大多數公司均存在大量數據,所以使用機器學習進行傳統的數據統計的工作機會非常多，是未來不錯的就業機會。這個分支常見的工作內容是：用線性回歸（linear regression）分析數據，聚類分析（cluster），或者更高端的一些的工作會用到支持向量機（Support Vector Machine）等內容。
分支二：深度學習--神經網絡
Deep Learning Neural Networks
目前深度學習有兩個熱門領域是：計算機視覺（Computer Vision）和自然語言處理（Natural language processing）。計算機視覺和自然語言處理已經是非常成熟的領域，計算機視覺負責用電腦識別計算機上的圖片，而自然語言處理則是用計算機去理解人類的語言和語義。在實際的工作中的應用：用計算機去識別腫瘤的良性或惡性。抖音、小紅書的推薦算法等都是深度學習的應用場景。
分支三：強化學習
Reinforcement Learning
強化學習是我們普通人通常理解的人工智慧，即電腦能智能學習新的內容。比如AlphaGo，就是強化學習技術的一種體現。在AlphaGo的模型中，可以簡單的理解為，如果每次AlphaGo輸掉的圍棋模型被標記為「0」，贏的圍棋模型會標記為「1」，AlphaGo可以不斷自我反饋練習，並會模擬出最佳的圍棋模型，以此來對抗並打敗人類棋手。另一個例子是機器人學走路的這一過程中，除了機械方面的改良，機器人需要不斷自我調整，學習走路的姿勢，並淘汰掉可能會摔跤的姿勢，最終做到可以像人一樣平穩的走路，不會摔跤。
在領航計劃的互動研討課上，吳導師還為同學們分享了入門人工智慧推薦的課程。並回答了同學們關於人工智慧的常見的問題，比如：
1. 現在CV，NLP方向的工程師特別多，是否建議繼續選擇這個方向就業？
2. 為了方便就業，Java或C++應該學到什麼程度？
3. 如何兼顧學業以及科研的安排？
4. 如果找實習的話，需要掌握多少知識？
等問題,吳導師均進行了詳細的回答。
當然，如果你也有類似的問題，可以找新東方美研部的老師了解關於【CS-Seminar互動研討課】或領航計劃的相關內容了解詳情哦。
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