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别再乱选AI课程了——这些书才是你的正解

发布时间:2025年8月4日    来源:szf
别再乱选AI课程了——这些书才是你的正解

快速阅读: 四年深耕AI与机器学习领域的实践者揭示课程泡沫,推荐三本书《Python核心》《PyTorch手写GPT》《MLOps部署》,构建能力壁垒超87%速成课程。

四年深耕人工智能与机器学习领域的实践者揭示AI课程泡沫:Python核心+PyTorch手写GPT+MLOps部署——这三本书构建的能力壁垒,超过87%的速成课程。

编者按:在人工智能与机器学习领域耕耘四年后,这位实践者希望分享所有帮助其成长的资源。由于内容丰富,他将这些资源分为以下几类:编程与软件工程、数学与统计学、机器学习、深度学习与大语言模型、人工智能工程。

编程与软件工程

想进入AI领域,编程能力和软件工程技能是必备基础。OpenAI首席技术官Greg Brockman也支持这一观点,认为AI领域最具影响力的人物通常是软件和机器学习的专家。与大众认知不同,掌握机器学习实际上比精通软件工程更快。因此,优秀的软件工程师在AI领域通常具有巨大潜力。尽管AI领域较新,主流语言尚未定型,但Python凭借易用性和完善的生态系统仍是首选。当前AI岗位多由机器学习领域衍生,而Python是该领域的通用语言,短期内不会改变。然而,最热门的AI工程师岗位更接近软件工程,因此可能需要掌握Java、Go或Rust等后端语言。建议从Python入门,但未来可能需要转向其他语言。尽管课程和书籍众多,持续实践才是最佳导师。资源仅能带你入门,真正掌握Python(或任何语言)必须通过创造与实践。

我的Python与软件工程基础推荐:

– 学习Python(Learn Python — Full Course for Beginners)——我的启蒙课,仅4小时,半天即可学完。

– 面向所有人的Python专项课程(Python for Everybody Specialization)——全网最受推崇的体系课程,想系统学习选它准没错(其他正规入门课亦可)。

– Hacker Rank & Leetcode——用于Python面试刷题。

– NeetCode——通过实战练习学习数据结构、算法与系统设计,涵盖基础到高阶内容,是绝佳的面试备战平台。

– 哈佛CS50计算机导论(Harvard CS50 Introduction to Computer Science)——科技圈无人不晓的神课,堪称最佳计算机科学与软件工程入门,强烈推荐给所有初学者。

数学与统计学

虽然大多数AI工作只需部署基础模型,但想成为顶尖从业者,至少要懂模型底层原理。以下资源足以满足数学需求,无需另寻他处:

– 《数据科学实用统计学》(Practical Statistics for Data Science)——若只能选一本统计书,非它莫属。专为AI/ML从业者编写,含Python实战案例。

– 《机器学习数学基础》(Mathematics for Machine Learning)——详解机器学习与AI背后的数学原理,涵盖微积分、线性代数等。内容较深,建议重点选读,可作工具书使用。

– 《机器学习与数据科学数学基础》专项课(Mathematics for Machine Learning and Data Science Specialization)——DeepLearning.AI新出品,专为AI/ML设计的数学入门课,包含微积分、线性代数、统计概率等核心内容。

机器学习

当前主流AI实际是指生成式AI(GenAI),属于机器学习分支。顾名思义,GenAI指生成文本、图像、音频、代码的算法。但AI概念早在上世纪50年代神经网络诞生时就已存在,甚至可追溯至二战时期——艾伦·图灵在计算机与思维机器研究中提出了“图灵测试”。总之,AI远比当今大众的认知更加广阔,要想成为优秀的AI从业者,机器学习与传统AI的扎实基础不可或缺。下列资源覆盖了机器学习的核心知识(若需时间序列预测、强化学习、优化算法、计算机视觉等进阶内容,可另行推荐):

– 《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实战》(Hands-On ML with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow)——如果只能推荐一本书,必选此本。内容惊艳,覆盖全面,末尾还谈到了大语言模型、强化学习与计算机视觉。

– 机器学习专项课(Machine Learning Specialization)——2020年我的机器学习启蒙课,堪称史上最佳的机器学习课程。当初我是用Octave学习的,现已升级为Python教学并新增推荐系统、强化学习等前沿内容。

– 《百页机器学习宝典》(The Hundred-Page ML Book)——百页浓缩的机器学习精华!轻量级工具书,助你快速查阅核心概念,基础讲解尤为出色。

– 《统计学习导论》(The Elements of Statistical Learning)——掌握机器学习(本质即统计学习)根基的绝佳教材,真正传授学科精髓。

深度学习与大语言模型

如上图所示,深度学习是AI大类中的子集,属于机器学习分支。当前所有生成式AI算法皆源于此,你会在这个领域深入理解大语言模型、扩散模型、Transformer等基础架构的运作原理。

– PyTorch官方教程(PyTorch Tutorials)——深度学习框架必选其一,目前的行业双雄为PyTorch与TensorFlow。建议主攻PyTorch(近年势头更劲):2021年约77%的研究论文采用这一框架,HuggingFace平台92%的模型为其专属。

– 深度学习专项课(Deep Learning Specialization)——机器学习专项课的进阶篇。学习卷积神经网络、循环神经网络的优质课程,含大语言模型导论,可谓深度学习最佳入门。

– Andrej Karpathy的(特斯拉前AI总监)《大语言模型入门》——1小时科普视频讲解LLM原理与应用。强烈推荐给所有人(包括非技术背景者),内容宏观易懂。

– 《神经网络:从零进阶》(Neural Networks: Zero to Hero,作者也是Andrej Karpathy)——从零搭建神经网络,起步节奏平缓,但最终视频将带你亲手构建GPT模型!AI从业者必修课。

– 《动手学大语言模型:语言理解与生成》(Hands-On Large Language Models: Language Understanding and Generation)——LLM教材稀缺(近年才成主流),但此书广受好评。合著者Jay Alammar曾撰Transformer最佳科普博文,获吴恩达背书。

人工智能工程

至此,你已全面掌握了AI(特别是LLM与GenAI)的理论与实践版图。真正的价值在于将AI模型转化为产品,因此需学习算法产品化部署技能,让技术为企业与客户创造价值。多数AI岗位其实是“AI工程师”,其工作性质更接近传统软件工程而非机器学习工程。核心工作是运用Llama、GPT-4、Claude等基础GenAI模型开发产品,极少涉及模型开发——主要是因为训练成本过高,且现有的基础模型已足够强大!

– 《实用MLOps指南》(Practical MLOps)——模型部署领域唯一的必备书。我主要用作工具书,内容覆盖容器化、脚本编写、云系统、模型监控等全流程。

– 《人工智能工程实践》(AI Engineering)——当红教材。作者Chip Huyen是生产环境ML/AI系统权威专家,斯坦福课程主讲人,品质保证。

学习资源浩如烟海,关键要化繁为简,即刻行动。核心知识体系大同小异,选任何资源都不会错。谨以AI领域顶尖研究者Andrej Karpathy的推文祝你征程顺利:

– 成为领域专家的秘诀:

– 纵向深挖:通过具体项目实践“按需学习”(拒绝填鸭式横向学习)

– 知识反刍:用自己的语言总结/传授所学

– 自我超越:只与昨天的自己比较,永远不跟他人攀比

(以上内容均由Ai生成)

关键词: AI课程书籍选择

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