業內的人工智能培訓課有多大用？

隨着人工智能技術的火熱，各類 AI 培訓也應運而生，翻閱各類社交網站和 APP，幾乎天天都能刷到 Python、人工智能相關的文章，點進去很大一部分都是培訓機構給自家 AI 課程打的廣告。那麼業內人工智能的培訓課程靠譜嗎，學了以後又有多大做用？

目前市場上的 AI 課程衆多，質量也是良莠不齊，整體來說大概有 3 種類型。

一種是打着培訓人工智能的幌子，實際上只教 Python 的課程，甚至有些機構居然混淆視聽，宣傳掌握了 Python 就掌握了人工智能。這種類型的課程學了之後，雖然也能建出模型，但也只是形式上會建模，模型效果就沒法保證了。以創建一個數據挖掘模型爲例，要想建出一個好的模型必需要具有深厚的統計學理論和豐富的建模調參經驗，對數據分佈，數據預處理，算法運行原理等有着深入的理解。只學了 Python 就來建模，一般只是知其然而不知其因此然，用處並不大。AI 的核心是什麼，簡單來講就是算法，各類各樣的算法，這些算法的背後蘊含的則是統計學、微積分、機率論等數學理論。沒有這些算法，AI 也無從談起。而 Python 只不過是實現這些算法的一些工具，由於其簡單易用，又有不少現成的類庫能夠用因此你們都用它。而只要有這些類庫支持，用其它語言，好比 R，SAS，也均可以方便地建模。

第二種是隻講概念，不講實操的課程。這種課程一般在大篇幅將人工智能領域的各類高大上的概念，沒有實際操做的環節，十分不接地氣。學員學了之後一般也只會誇誇其談，到了實際工做中並不會建模。不過這種類型的課程如今市面上已經不多了。

還有一種是教算法的課程。這種類型的課程能夠算是真正的 AI 課程，但難度也比較大。機器學習是一門多領域交叉學科，拋開編程實現的部分不談，還涉及機率論，統計學，微積分等多門學科，深度學習是機器學習的一個分支，單獨拿出來說又是另外一門學科。這裏的每個學科想要完成從入門到吃透的學習都不是隨便一兩個月能辦到的。雖然不少同窗看似學了算法課程，但真正學會的很少，大部分其實都畢不了業的。要真正學懂這些算法，除了自己要具有必定的數學基礎外，還要花費持久的時間和精力。以一個最簡單的邏輯迴歸算法爲例，僅它的推倒過程，可能就需仔細的要刷上四五遍視頻，纔算是可以基本理解，而要靈活應用這還遠遠不夠。AI 自己就是一個門檻比較的高的行業，學習的路上沒有捷徑，要想成爲一名算法工程師不是那麼容易的。

看來，這些課程要麼學不會，要麼學會了也沒啥用。那麼，對於不少基礎較差而又須要使用數據挖掘技術來解決問題的人來講該怎麼辦呢？是否是就沒辦法了？

也不是。其實，近年來已經興起了自動建模技術，就是幫助零基礎或初學者建模用的。自動建模技術是將統計學家和數學家的數據處理經驗和理論融入到軟件中，使得軟件可以智能的去完成數據預處理，建模型，選參數，作評估等一系列的工做。對於使用者來說只須要將數據丟進自動建模工具，而且配置好目標，工具就可以自動建出優質模型。自動建模技術對建模師的要求很低，只要瞭解一些最基本的概念，特別是理解模型評估方法就夠了，對於複雜的預處理方法，算法原理參數等徹底不用學，工具裏的專家會幫咱們自動完成。不管是業務人員仍是普通的 IT 程序員均可以經過自動建模技術來作數據挖掘業務，連簡單的 Python 都不用再學就能夠享受 AI 技術帶來的福利。

對進一步數據挖掘和 AI 技術感興趣的同窗還能夠搜索「乾學院」，上面有面向小白的零基礎「數據挖掘」免費課程。