一些经验和建议1、我敢肯定很多初学者都是资料收集爱好者，越攒越多反而不知道从何开始 。我强烈建议把资料都扔掉，以我的这一套为准，一以贯之的学下去 。2、就像前面我提到的，很多东西先不要深究，不要在某些地方卡太久（比如数学部分，比如编程基础），先学下去，学完 。了解大的框架之后，以后用到哪里，再回过来补也不迟 。
3、机器学习的各种算法没必要样样精通，常用的比如LR、树模型、RF、XGBoost等等掌握好就不错了 。4、我身边一些优秀的程序员、分析师、工程师都非常推崇“做中学，学中做”，无论是书本还是视频，看到一些好的方法和技巧，要立即自己实现一遍 。看起来非常简单的东西，真真动手的时候才会发现自己的不足 。快速学完上述内容就尽快开始实践吧，可以先复现天池或kaggle上优秀的notebook，然后就参与一些入门竞赛 。
5、如果你已有工作，最好的还是在业务中寻找机器学习应用场景，然后尝试去开发一个适用的模型 。不懂就搜索，学习 。这是我所知最好的，最有价值的学习方法 。6、输出也是特别好的学习方式，输出就是把新学到的知识用某种方式讲给别人听，做到让他们也能理解、学会 。我比较喜欢写笔记（我常用的是微软的OneNote），然后把笔记整理成文章发到博客上 。
为什么说人工智能工作前景越来越严峻了？
目前正在从事ai相关工作，从自己的角度讲一下吧 。1 现在的人工智能并不是真正的智能，相比人类的大脑来说，连幼儿都比不过 。目前的人工智能只能从很多先验知识中学习一些强大且较为通用的规则，从而应用到一些类似场景中解放一些重复性劳动 。它并不具备任何学习新知识的能力 。2 人工智能门槛降低，从研发角度来说，人工智能=数据 算法 算力，数据主要依赖一些第三方外包标注，算法的话只要学过高等代数就可以入局，对一般的大学生来说没有任何门槛，算力其实就是cpu gpu机器，这部分长期被国外巨头掌控，在国内基本都有就业机会 。
因为门槛低，因此涌入的人越来越多，内卷极其严重 。3 缺乏业务场景，目前除了搜索，推荐，安防，翻译等领域，基本没有成熟的落地业务，像无人车之类的还在烧钱阶段，最后能不能落地还么有定论，这也是ai四小龙集体哑火的原因 。这么多年了，ai投资人的钱也消耗的差不多了，没有资本进入市场，那么职位肯定会减少，不可避免 。
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