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如何在 2025 年成为 AI 开发者
向 Dev.to 社区问好！
如今，人工智能无处不在。从聊天机器人到自动驾驶汽车，人工智能驱动着我们如今看到的一些最酷炫的技术。如果你曾经好奇如何进入这个令人兴奋的领域，那么你来对地方了。在本指南中，我将讲解如何开启你的人工智能开发者之旅。
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1.学习编程
您需要选择一种编程语言并学习其基础知识。
- Python：易于阅读和编写，即使对于初学者来说也是如此。（推荐）
- Java：适用于企业环境和大型系统中的人工智能。
- C++：通常用于游戏和机器人等性能关键型人工智能应用。
- R：如果你对数据分析和统计感兴趣。
循序渐进的语言学习计划：
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不要急于学习编程。循序渐进地学习理论，并通过实践巩固。写几个小项目来巩固你的知识。
50 个最佳软件开发项目构想[初学者]
2. 掌握数学和统计学
数学和统计学对人工智能开发者至关重要，因为它们有助于理解人工智能的工作原理。数学是创建和改进模型的必要条件，使模型运行得更好、更快。统计学则有助于研究数据、发现模式并做出预测。
线性代数
了解向量、矩阵及其矩阵运算。这些是神经网络的基石。例如，神经网络中的权重可以用矩阵来表示。
资源：
概率与统计
这些对于理解 AI 模型如何进行预测和处理不确定性至关重要。你将使用以下概念：
- 概率分布。
- 贝叶斯定理。
- 假设检验。
资源：
结石
虽然并非每个 AI 开发者每天都会用到微积分，但它对于理解神经网络等模型如何通过优化（梯度下降）进行学习至关重要。重点关注：
- 衍生品
- 偏导数
- 链式法则
资源：
作者推荐💡
人工智能建立在数学基础之上，但别被数学吓到！你不需要掌握所有数学知识就能开始学习人工智能。循序渐进，你的技能会逐渐提升。
看看这个优秀的 YouTube 课程：机器学习数学教程
3.学习机器学习基础知识
机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，专注于使计算机和机器能够模仿人类的学习方式，自主执行任务，并通过经验和接触更多数据来提高其性能和准确性。
机器学习的类型
机器学习涉及向机器展示大量数据，以便其能够学习并做出预测、发现模式或对数据进行分类。机器学习分为三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。
- 监督学习：模型从标记数据中学习（例如，预测房价）。
- 无监督学习：当模型在未标记的数据中发现模式时（例如，客户细分）。
- 强化学习：模型通过反复试验进行学习（例如，训练机器人行走）。
资源：
常见算法
对于任何进入机器学习领域的人来说，了解关键算法的基础知识都至关重要。以下是一些构成解决各种机器学习问题基础的基础算法：
- 线性回归：使用线性关系预测连续值。
- 决策树：将数据分成基于决策的组。
- 支持向量机 (SVM)：通过最大化边际对数据进行分类。
- K 最近邻 (KNN)：使用最近的数据点进行预测。
资源：
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我建议你看看Andriy Burkov的两本书—— 《百页机器学习书》和《机器学习工程》。
4. 深入研究人工智能框架和工具
要构建 AI 系统，您需要熟悉常用的 AI 框架和工具。这些工具简化了构建、训练和部署机器学习模型的流程。
TensorFlow
语言：主要使用 Python，其他支持语言包括 C++、JavaScript（通过 TensorFlow.js）、Java、Go 和 Swift（适用于特定应用）。
复杂度：高
站点： tensorflow
TensorFlow 是由Google开发的开源深度学习框架。它广泛用于构建和部署机器学习及深度学习模型，尤其是在生产层面。TensorFlow 为端到端机器学习工作流程提供了灵活性、可扩展性和全面的生态系统。
资源：
- TensorFlow官方文档
- TensorFlow 教程
- TensorFlow - Python 深度学习神经网络
PyTorch
语言： Python，对 C++ 的支持有限
复杂度：中等
网站： pytorch
PyTorch 是由 Facebook 开发的，是另一个开源深度学习框架。它因其灵活性和动态计算图而受到研究人员和学者的青睐，这使得实验和调试变得更加容易。
资源：
- PyTorch官方文档
- 使用 PyTorch 进行深度学习
喀拉拉
语言： Python
复杂度：低
网站： keras
Keras 是一个高级神经网络 API，旨在快速构建原型并提高易用性。它基于 TensorFlow 运行，简化了神经网络的构建、训练和部署流程。对于初学者以及想要快速实现深度学习模型的人来说，Keras 是理想之选。
资源：
Scikit-learn
语言： Python
复杂度：低
网站： scikit-learn
Scikit-learn 是一个功能强大的经典机器学习库。它提供了数据预处理、分类、回归、聚类、降维和模型评估等工具。Scikit-learn 非常适合初学者和从事传统机器学习问题的专业人士。
资源：
- Scikit-learn的官方文档
- Scikit-Learn 教程 - 掌握机器学习
5. 熟悉数据
数据预处理
在将数据输入 AI 模型之前，清理并准备数据以供分析至关重要。原始数据通常包含不一致、缺失值或噪声。预处理可确保数据集干净、结构化且可供使用。
- 处理缺失值。
- 缩放和规范化数据。
- 将数据分成训练集和测试集。
资源：
探索性数据分析（EDA）
EDA 帮助您了解数据中的结构、模式和关系，从而可以指导您的模型构建过程。
- 使用 Pandas： Pandas是一个功能强大的 Python 数据操作和分析库。使用它来计算统计数据、过滤数据并高效处理大型数据集。
- 数据可视化：数据可视化有助于发现模式、异常值以及变量之间的关系。Matplotlib和Seaborn等库允许您创建直方图、散点图、箱线图和热图。
- 发现模式：通过可视化和统计分析，识别趋势（例如，销售数据的季节性）或相关性（例如，学习时间和成绩之间的正相关关系）。这些洞察通常可以指导特征工程和模型选择。
资源：
大数据工具
当处理超出传统工具容量的海量数据集时，利用大数据框架至关重要。
- Apache Spark： Spark是一个专为处理大规模数据集而设计的分布式计算系统。它支持机器学习、数据流和批处理，是 AI 项目的多功能选择。
- Hadoop： Hadoop使用 MapReduce 编程模型，提供了一个用于分布式存储和处理大数据的框架。虽然目前它在机器学习中的应用较少，但它仍然是基础数据存储的不二之选。
这些工具对于涉及网络规模数据的应用程序至关重要，例如社交媒体分析、推荐系统或欺诈检测，其中数据集的范围可以从 TB 到 PB。
资源：
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