【学佳澳】学习人工智能算法需要注意什么
首先，人工智能算法的学习通常从经典机器学习算法开始，然后结合自己的学习和科研场景来选择一个主攻方向，围绕这个主攻方向来进一步深入学习和运用算法知识。
在学习算法的不同阶段会遇到不同的问题，而且不同的主攻方向和科研场景也会给学生带来不一样的问题，所以不能脱离场景来谈会遇到哪些具体问题，但是一些常规问题还是比较普遍的，也应该引起初学者的重视。
在学习算法知识之前应该有一个扎实的数学基础，至少要具备线性代数和概率论基础，虽然经典机器学习算法的难度并不大，很多同学在学习初期也可以同步学习相关的数学知识，但是后续的学习对于数学基础的要求会持续提升，尤其是想在某个方向做一些创新时，通常都会汇集到数学问题上。
虽然数学基础对于学习算法非常重要，也可以说是核心问题，但是人工智能算法从设计到应用还有诸多环节，包括数据收集、算法实现、算法训练、算法验证、算法应用等，这些环节同样需要引起注意，而这些环节要想顺利开展还需要有一定的算力资源支撑。
在真正的课题项目开发环节当中，跟业务需求更契合的方案往往更务实，比如在解决预测问题时，可以采用机器学习的方式，也可以采用统计学方式，这两种方式也是目前最为主要的数据分析方式，各有优缺点，所以算法本身应该跟业务相契合，而不要为了人工智能而人工智能。
所以在学习算法的过程中，还应该重视统计学相关知识的学习，实际上目前很多问题用统计学方式来解决更务实，在统计学同学的眼中，机器学习是有点暴力的。
在学习算法的初期往往并不会有太多的障碍，重点是能否规划出一条合理的学习路线，但是在进入到深度学习领域之后，对于数据和算力的要求会急剧提升，所以在脱离课题项目的情况下，很难能够持续深入，大模型依然是当前的创新趋势，尤其是很多能够落地的产品，往往都是由大模型驱动的，比如ChatGPT。
