本文转载自公众号《阅读芯》（ID：AI_Discovery）如果把身体看成一台生物计算机，指挥大脑的代码应该是这样的：lesstime`,`aim:money`);life.sleep();}after_Death("Evenyouraimdidnotfollowyourgrave")但是，我们自己是这段代码的开发者，所以我们有权更改它。保持活跃并从事我们热爱的工作对我们来说非常重要。所以，在你涉足人工智能之前，你必须了解它在当今世界所做的一切，你必须立志投身于这个领域，你必须热爱这个领域。大多数人犯的错误是用Github代码做了一些人工智能的工作，比如计算机视觉、语音识别、预测分析等，然后在系统中运行，这样就可以称自己为人工智能工程师了。然而，这种情况并非如此。这种习惯有助于做项目，但并不能扩展我们对人工智能的理解。许多人认为人工智能是产生结果的一串复杂的Python代码。其实不是，Python只是一种编程语言。我们使用这种语言（以及其他不太常用的编程语言）来执行人工智能系统以产生结果。这个Python脚本背后有很多工作要做，成为一名成功的AI工程师并不意味着你需要精通编码。什么是人工智能，它有何不同？如图所示，人工智能被认为有以下关系：以今天的资源和技术，我们无法创造出一套完整的类人系统。因此，我们需要知道我们能做什么，不能做什么。人工智能的传统介绍是机器学习概念，每个概念都严格遵守其逻辑。机器学习是进入人工智能领域的绝佳起点。一旦理解了传统的机器学习算法，就需要转向深度学习。这个领域有很多概念，我们需要从根源上去理解。深入了解需要花费大量时间。机器学习和深度学习都被定义为“机器在没有明确编码的情况下完成的工作”，意思是机器基于学习而工作的能力，这就是人工智能。我们如何开始理解这些概念？每当我们谈论这些概念时，我们必须记住一件事：输入是什么？什么是预期的输出？当我们以这种方式理解每个概念时，生活就会改变。很简单。不要忘记计算机只能学习数字，因此我们需要了解如何提供输入以接收输出。一点编码知识就足以执行一个庞大的人工智能系统在学习机器学习和深度学习中的每一个概念时，最好同时执行代码。一旦我们理解了这些概念，下一步应该是执行代码。这种方法的循环是帮助我们学习理论和检验实际结果的极好方法。为了在这个领域生存，你必须阅读科学论文和期刊。阅读科学论文不可能一蹴而就。论文作者写出如此复杂的发表文章至少需要一年的时间，我们还得耐心学习。从概念起源中学习给了我们更深刻的直觉，并帮助我们探索更多相关细节。完成AI需要多长时间？这不是一个定时的课程作业，而是一个永无止境的话题。我们不是为了考试而学习，所以没有考试日期。你也可以改写这个问题：“我能多快学会这些概念？”这完全取决于个人。对于极少数预先了解概念的人，可以在2天内完成。几个人在1周内完成。有些人可能需要超过2周的时间。目标不是在特定时间内完成某件事，而是花时间完成整个主题。我需要等到我学完这些概念吗？不，实践是最好的老师。学习的时候，最好是根据所学做一个项目。假设你已经学习了CNN的一部分，但在这个项目中你需要根据图像对水果进行分类，尝试一下总是有好处的。一旦我们尝试在实时场景中执行它，我们就可以尝试更正错误，以便获得预期的输出。此外，实施项目不仅可以积累经验，还可以建立自信心。如果你能遵循正确的方法并热爱你所做的事情，你可以改变你自己的系统代码（本文开头提到的代码）如下：While(life!=dead){life.wake_Up_In_The_Morning();life.eat();life.work(`hard_work`,`patience`,`aim:happinessandpeace`);life.code();life.sleep();}after_Death("让世界谈论你");它是进入人工智能领域并不难，这些方法都是笔者的经验之谈。也许一开始你会觉得迷茫，但随着时间的推移，你一定能找到解决问题的方法和途径。时间是一个很好的解决方案。祝你一切顺利！
