百度文心一言ERNIE Bot即将开放，人工智能学习路径全解析，助你快速入门AI

am928 · 发表于 2025-2-27 19:51:30

百度近日官宣了大模型新项目“文心一言”（英文名 ERNIE Bot），最近该项目爆红，即将在今年 3 月面向公众开放，我先期待一下，到时候给同学们说说感受。

人工智能不是第一次引起广泛关注了。随着科技不断发展，人工智能产品与我们的生活紧密相连，像手机语音助手、自动驾驶系统等。能够预见的是，未来发展的主流将是数字化和智能化，企业对 AI 人才的需求只会不断增加，对 AI 感兴趣的同学也会越来越多。

今天给大家分享我整理的人工智能学习路径，目的是帮助想入门人工智能的同学少走弯路，别忘了给我三连支持哦。

先放上学习路径：

基础知识包含编程语言。编程语言又与数学知识相关。数学知识在机器学习/深度学习中起着重要作用。机器学习/深度学习与计算机视觉/自然语言处理紧密相连。而计算机视觉/自然语言处理则是面试准备的重要部分。

基础知识

可以分为计算机基础知识和AI基础知识

计算机基础知识

要想学人工智能，就必须先了解计算机知识。在这个学习过程中，我们需要分别学习计算机组成原理，学习计算机操作系统，学习计算机网络这三个部分。

计算机是用于存储和处理数据的设备。当然，并不要求一定要精通它。了解计算机，是为了在以后的工作中能够更好地解决问题。

AI基础知识

这一阶段我们需要了解AI的概念和应用

什么是AI？

百度百科给出的解释为：它是一门新的技术科学，主要用于研究、开发那些能够模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统。

一种被人为制造的机器，它能够模仿人的思想与行为，并且体现出一种智能的反应。

AI的应用：

几乎涵盖了我们生活的各方面。

编程语言

要学好人工智能，首先得掌握一门编程语言。在编程语言的选择方面，目前常用的有 C/C++、Java 等。

我们可以利用强大的数据科学和机器学习能力，来分析复杂的数据集，并且不用担心速度方面的问题。

来看看的优点：

效率高

易于学习，对小白非常友好

程序写起来非常方便

源代码非常便于维护

跨平台兼容性好

有很多有用的库可以用

易于阅读，方便初学者理解

目前具有十分全能的特点，它不仅可用于人工智能领域，在系统运维、web 编程、多媒体应用、机器学习等方面也都能有所作为，因此对于小白而言，目前最适宜的选择便是它。

C/C++速度极快，常用于搜索引擎和游戏开发。Java 作为通用编程语言，对人工智能有库支持，常用于构建强大的 AI 应用程序。二者学习门槛都较高，建议同学先掌握一门编程语言，之后再考虑学习。

我的小建议是，这个阶段的同学一定要多去敲代码，要多敲代码，必须要多敲代码。

数学知识

学 AI 如同闯关打怪，在这个阶段，同学们需应对的是数学方面的挑战。实际上，数学并没有想象中那么艰难。只要能够学习并掌握微积分、线性代数、概率论以及统计学这四门课程的知识，就已经足够了。

机器学习/深度学习

深度学习是机器学习的一个子分支，二者大体内容相同，所以这两部分可以放在一起说说，并且可以同时学习，不过还是建议先学机器学习再学深度学习。

神经网络

神经网络是深度学习的基础。要开始学习深度学习，就必须掌握以下三大神经网络知识：一是 CNN 卷积神经网络；二是 RNN 循环神经网络；三是 GAN 对抗神经网络。

框架

选择一个合适的框架在开始深度学习之前是十分重要的，这样能大大提高工作效率。

目前比较流行的框架包含 Caffe 等。我在此仅说说两个较为常见的框架，分别是……（此处需补充具体的两个框架名称，因原文未给出，无法准确写出）。

学术界大多采用的是这种方式，它便于理解，简单易操作，对初学者非常友好。这种方式多用于工业领域，不过现在在工业界的使用频率也提高了，所以建议同学们选择学习它。

计算机视觉/自然语言处理

到了这个阶段，就到了选择主攻方向的时候。实际上，人工智能不仅仅有 CV 和 NLP。然而，我今天仅仅打算讲讲比较热门的方向。

计算机视觉

重点学习CV的三大基础任务：图像分类、图像分割、目标检测。

了解CV在各行各业的应用场景，可以看看学姐之前的盘点。

自然语言处理

需要掌握的基础知识：

CV 与 NLP 相比，NLP 的门槛较高，上手较为困难，不过竞争压力相对会小一些。在发展前景方面，二者不分高下，并且目前已经呈现出融合的趋势，因此同学们能够依据自身的需求进行选择。

小建议：

CV 方向学习离不开阅读论文，NLP 方向学习也离不开阅读论文。经典论文的作用，一方面是帮助理解知识点，另一方面有助于开拓研究思路，能让我们从前人的经验中获得提出问题、分析问题以及解决问题的能力。

面试准备

如果认为自己所学已较为充足，那么可以试着去找一份与人工智能相关的工作，以此积攒一些经验。要知道，知识是永远学不完的，仅仅停留在理论层面而不付诸实践，永远无法获得成长。

先讲讲面试的主要流程。

通常包含笔试和面试这两个部分。笔试主要考查的是基础知识，其分为选择题和编程题这两个部分，并且不同公司在这方面可能会有所变化。

面试重点在于项目经验。若觉得自身在这方面存在欠缺，那么可以通过参加比赛来对其进行弥补，比如天池等比赛。

为什么要打比赛？

如我之前所说，比赛的目的在于让自身获得更多的项目实战经验，以此来丰富简历，提升自身的含金量。倘若能够在比赛中取得优秀的排名，那么就会拥有更多获得更好工作的机会，甚至有些公司会在比赛过程中直接提供顶尖的工作机会。

另外，组队打比赛能够扩大自己的交友圈。组队打比赛可以拓宽人脉网。组队打比赛能让自己与同样优秀的人打交道。组队打比赛获得的好处很多。

怎么打比赛？

以某个情况为例，新手最好选择某类去练手。这类情况虽然没有奖金，但是能够让新手学到很多的知识和经验。这里推荐两个：

： from （泰坦尼克数据集）

Iris （鸢尾花数据集）

逐渐上手之后便能够进入下一个阶段。此时，可以选择找人组队，也可以选择 solo 。不过，我建议同学们组队参赛，这样能够取长补短。

总结

看到最后，是否有即将面临挑战的感受呢？学习 AI 是一个长久的过程，很容易让人觉得枯燥乏味。倘若想要学有所成，那就必须要坚持下去！在工作之后也需要持续学习，因为 AI 技术更新换代的速度只会越来越快，要是不想被淘汰，就赶紧学起来吧！

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