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对人工智能专业人才的需求在接下来的几年里将呈指数级增长。
随着公司开始将人工智能模型整合到工作流程中，新的角色将会出现，如人工智能工程师、人工智能顾问和提示工程师。
这些职业薪资高，年薪在$136,000到$375,000之间。
由于这个领域刚刚开始获得广泛关注，现在是进入职场、掌握人工智能技能的最佳时机。
然而，人工智能领域有太多东西需要学习。
行业内几乎每天都有新的发展，跟上这些变化并以如此快的速度学习新技术似乎是不可能的。
幸运的是，你不需要这样做。
进入人工智能领域并不需要了解每一种新技术。
你只需要了解几个基础概念，然后可以在此基础上开发适用于任何场景的人工智能解决方案。
在这篇文章中，我将给你提供一个由免费在线课程组成的5 步人工智能路线图。
这个框架将教你基础的人工智能技能——你将学习人工智能模型的理论，如何实现它们，以及如何使用 LLMs 开发人工智能驱动的产品。
最棒的部分是什么呢？
你将从一些世界顶级机构，如哈佛、谷歌、亚马逊和DeepLearning.AI那里免费学习这些技能。
让我们开始吧！
目前市场上有几十种低代码人工智能工具，可以让你在没有任何编程知识的情况下开发人工智能应用。
不过，如果你对入门人工智能非常认真，我仍然建议学习至少一种编程语言。如果你是初学者，我建议从 Python 开始。
原因如下：
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多功能性和控制：无代码工具通常会限制你能够构建的应用类型。使用这些工具，你只能依赖付费平台内提供的功能。
你还不了解你所构建的模型背后的运作方式，这可能导致透明度和控制方面的问题。
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广泛的库：Python 拥有大量专为 AI 和机器学习设计的库。
它还允许与数据库、网页应用程序和数据处理管道集成，从而使你能够构建一个端到端的 AI 解决方案，而不受任何限制。
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就业能力：编程知识无疑能带来更多的职业机会，让你可以轻松过渡到数据科学、分析甚至网页开发等领域。
免费课程
要学习 Python，我推荐你参加 Freecodecamp 的初学者 Python 课程。
这是一个 4 小时的教程，将教你 Python 编程的基础知识，如数据类型、控制流程、运算符和函数。
在完成 Python 课程后，你应该对该语言的基础知识有一定了解。
当然，要成为一个优秀的程序员，单靠在线课程是不够的。你需要实践并构建自己的项目。
如果你想学习如何提升你的编程技能，从初学者成长为能够实际构建酷炫项目的人，可以观看我的 YouTube 编程学习视频。
在获得一定的编程熟练度后，你可以开始学习如何在 Python 中构建 AI 应用。
这个阶段你需要学习两件事：
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理论：AI 模型是如何工作的？这些算法背后的基本技术是什么？
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实际应用：如何利用这些模型构建对最终用户有价值的 AI 应用？
免费课程
上述概念在 哈佛的 Python AI 入门课程中教授。
你将学习用于开发 AI 解决方案的技术背后的理论，如图搜索算法、分类、优化和强化学习。
然后，课程将教你如何在 Python 中实现这些概念。在课程结束时，你将构建用于玩井字棋、扫雷和尼姆等游戏的 AI 应用。
哈佛 CS50 的 Python 人工智能课程可以在 YouTube 和 edX 上找到，在这些平台上可以免费试听。
完成上述课程后，你将能够使用各种数据集在 Python 中实现 AI 模型。
在这个阶段，学习 Git 和 GitHub 对于有效管理模型的代码并与更广泛的 AI 社区合作至关重要。
Git 是一种版本控制系统，允许多个人同时在一个项目上工作而不互相干扰，而 GitHub 是一个流行的托管服务，让你可以管理 Git 仓库。
简而言之，通过 GitHub，你可以轻松克隆他人的 AI 项目并对其进行修改，这对于初学者来说是提高知识的好方法。
你还可以轻松跟踪你对 AI 模型所做的任何更改，与其他程序员在开源项目上合作，甚至向潜在雇主展示你的作品。
免费课程
要学习 Git 和 GitHub，你可以参加 Freecodecamp 提供的一个小时速成课程。
自从 2022 年 11 月 ChatGPT 发布以来，大型语言模型（LLMs）一直处于 AI 革命的前沿。
这些模型与传统 AI 模型的不同之处在于：
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规模和参数：LLMs 在来自互联网的大型数据集上进行训练，拥有万亿级参数。这使它们能够理解人类语言的复杂性，并理解类似人类的文本。
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泛化能力：虽然传统 AI 模型在特定任务中表现出色，但生成式 AI 模型可以在广泛的领域内执行任务。
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上下文理解：LLMs 使用上下文嵌入，这意味着它们在生成响应之前会考虑一个词出现的整个上下文。这种细致的理解使得这些模型在生成响应时表现良好。
大型语言模型的上述特性使它们能够执行各种任务，从编程到任务自动化和数据分析。
公司越来越倾向于将 LLMs 集成到他们的工作流程中以提高效率，因此了解这些算法的工作原理对你来说至关重要。
免费课程
这里有 2 个免费课程可以帮助你深入了解大型语言模型：
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这个课程提供了一个初学者友好的大型语言模型介绍，仅需 30 分钟。你将了解 LLMs 是什么，它们如何训练，以及它们在各个领域的应用。
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DeepLearning.AI 和 AWS 的生成式 AI 与 LLMs:
在这个课程中，你将从在 Amazon 工作的行业专家那里学习有关 LLMs 的知识。你可以免费旁听这个课程，但如果你想获得认证，则需要支付 $50。该课程的主题包括生成式 AI 生命周期、LLMs 背后的 Transformer 架构，以及语言模型的训练和部署。
在学习了大型语言模型的基础知识及其工作原理之后，我推荐深入探讨如微调这些模型和提升其能力等主题。
微调是将现有的语言模型（LLM）适应特定数据集或任务的过程，这是一个能产生大量商业价值的用例。
公司通常会拥有专有的数据集，可能希望基于这些数据集构建最终产品，如客户聊天机器人或内部员工支持工具。他们通常会为此招聘人工智能工程师。
免费课程
要了解更多关于大型语言模型的微调，你可以参加 DeepLearning.AI 提供的这个免费课程。
完成本文中概述的 5 个步骤后，你将获得大量关于人工智能的新知识。
这些技能将为机器学习、人工智能工程和人工智能咨询的工作铺平道路。
然而，旅程并没有结束。
在线课程是获得基础知识的好方法。然而，为了提高找到工作的机会，我推荐你做以下三件事：
项目将帮助你应用你所学的技能，通过自定义数据集获得实际经验。
它们还可以帮助你脱颖而出并获得该领域的工作，尤其是当你没有工作经验时。
如果你不知道从哪里开始，这篇文章为你提供了一系列独特的、适合初学者的人工智能项目创意。如果你对数据科学和分析相关的项目感兴趣，你可以观看我关于该主题的视频。
人工智能行业正在比以往任何时候都更快地发展。
新技术和模型不断发布，保持对这些技术的更新将使你在行业专业人士中脱颖而出。
KDNuggets 和 Towards AI 是两个将复杂的人工智能话题转化为易于理解的出版物。
如果你想了解更多关于人工智能、编程和数据科学的内容，我还有一个 YouTube 频道，为初学者提供这些主题的技巧和教程。
此外，我推荐浏览 Papers with Code 平台。这是一个免费的资源，可以让你阅读学术论文及其相应的代码。
Papers with Code 让你通过在一个平台上阅读论文的摘要、方法论、数据集和代码，快速了解人工智能领域的前沿研究。
最后，你应该考虑加入一个社区，以深化你在人工智能方面的知识和技能。
寻找志同道合的人进行合作是学习新事物的最佳方式，并且会为你在这个领域打开大量机会。
我建议你加入你所在地区的 AI 网络活动，以建立与该领域其他人的联系。
你还可以在 GitHub 上贡献开源项目，这将帮助你建立一个 AI 开发者的专业网络。
这些联系可以显著提高你获得工作、合作机会和导师指导的机会。
Natassha Selvaraj 是一位自学成才的数据科学家，热衷于写作。Natassha 撰写与数据科学相关的所有内容，是数据话题的真正大师。你可以通过LinkedIn与她联系，或者查看她的YouTube 频道。