关于学习人工智能 AI 方面的问题

ModiKa2022 · 2023-04-23T08:56:20Z

自己的背景 211 本科毕业, 做了两年运维,后来做了 5 年的 PHP 开发, 现在主要做 python 方向, 写爬虫, 还有就是 django 的 web 开发为啥想学习 AI 很早就注册 v2ex, 一直没有发帖, 喜欢这边的讨论环境最近写代码,一直都是 copilot + chatgpt, 现在没有 copilot 的话, 写代码的效率已经很低了感觉现在是 AI 应用爆发的前期, 想学习下人工智能相关的知识. 还没有确定以后做什么. 关注了一些比较厉害的大牛, 他们现在已经使用 AI 做了几个比较厉害的 Demo, 主要是深度学习方向的关于现在的学习最近一个多月一直在啃数学的东西, 本科毕业后,基本忘记光了, 查了些资料, 看了微分, 线性代数, 概率论和数理统计的数学知识. 现在的水平, 能看懂数学符号了, 很多定理要查一下才能懂. 啃的太快, 忘记的也快. 准备看机器学习和深度学习方向的东西了我也不知道会学习到啥程度. 人工智能的应用方向和人工智能算法工程师感觉是两个方向,下载了一些系统的教程,最近下班后在看. 心中的疑问我想问一下, 有没有已经在这方面工作的朋友, 对我们这种有一定的开发经验, 想进入 AI 领域的话, 主要补充的知识有哪些? 适合个人开发的 AI 产品,主要是哪些方向? 如果学习完了 AI, 在国内现在的就业环境怎么样? 因为现在也 30 多一点儿了, 这边的年龄和经验是否会缺乏竞争力? 备注诚恳请教, 自己一个普通的沪漂程序员, 学习的时间挺充足. 只是对这个方向感觉很模糊

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自己的背景

211 本科毕业, 做了两年运维,后来做了 5 年的 PHP 开发, 现在主要做 python 方向, 写爬虫, 还有就是 django 的 web 开发

为啥想学习 AI

很早就注册 v2ex, 一直没有发帖, 喜欢这边的讨论环境
最近写代码,一直都是 copilot + chatgpt, 现在没有 copilot 的话, 写代码的效率已经很低了
感觉现在是 AI 应用爆发的前期, 想学习下人工智能相关的知识. 还没有确定以后做什么.
关注了一些比较厉害的大牛, 他们现在已经使用 AI 做了几个比较厉害的 Demo, 主要是深度学习方向的

关于现在的学习

最近一个多月一直在啃数学的东西, 本科毕业后,基本忘记光了, 查了些资料, 看了微分, 线性代数, 概率论和数理统计的数学知识. 现在的水平, 能看懂数学符号了, 很多定理要查一下才能懂. 啃的太快, 忘记的也快.
准备看机器学习和深度学习方向的东西了
我也不知道会学习到啥程度. 人工智能的应用方向和人工智能算法工程师感觉是两个方向,下载了一些系统的教程,最近下班后在看.

心中的疑问

我想问一下,
- 1. 有没有已经在这方面工作的朋友, 对我们这种有一定的开发经验, 想进入 AI 领域的话, 主要补充的知识有哪些?
- 1. 适合个人开发的 AI 产品,主要是哪些方向?
- 1. 如果学习完了 AI, 在国内现在的就业环境怎么样?
- 1. 因为现在也 30 多一点儿了, 这边的年龄和经验是否会缺乏竞争力?

备注

诚恳请教, 自己一个普通的沪漂程序员, 学习的时间挺充足. 只是对这个方向感觉很模糊

Supplement 1 · Aug 21, 2023

闲暇时间到现在,学习了快三个月了, 基本入门了.

感谢几位的留言, 现在回头看看了, 帮助很大

人工智能

方向

学习

深度学习

11 replies • 2023-04-24 18:06:58 +08:00

swulling

Apr 23, 2023

我觉得就没必要学习算法了，你学习算法再厉害，还能自己做一个 GPT 出来？

不如学习怎么用，技术好一点就学习下 PyTorch 和 Transformer ，对模型进行微调训练。

然后做一些应用类的 app 。

ModiKa2022

Apr 23, 2023

@swulling 谢谢你的建议, 后面会去学习这些框架

vicalloy

Apr 23, 2023

在 AI 公司干了一年，给我最大的感觉是 AI 行业是一个资本密集型产业，对普通程序员来说没太多的机会。
对普通程序员最大的变化是出现来一批很好用的 API ，可以实现一些以前实现不了的想法。

1. 常规应用，通用模型已经很成熟了。对于 99.9%人根本不可能构建出一个比开源模型更好的模型。
2. 模型的性能优化是个体力活，而且随着技术的发展，以后可能不需要手动的性能优化。
3. 模型的调优需要大量的数据和硬件。数据清洗是和 AI 没关系的纯体力活。参数调优又需要大量的硬件，¥成本普通人（公司）根本承担不起（据说 ChatGPT 训练一次的成本就高达 1 千万美元）。

对于普通开发人员，AI 会逐步演化成一些在线服务。比如 ChatGPT 一样，普通程序员通过调用 RESTFul API 来使用。另外一些小模型的使用，就是一些程序库。至于这些库用的是机器学习，还是传统的算法对应用开发来说是黑盒。

fridaycatye

Apr 23, 2023

本科就没必要去卷算法了，了解下底层逻辑就行了，还是当好一个调包侠，想象力和产品力才是最重要的

ModiKa2022

Apr 23, 2023

@vicalloy 很感谢你的建议. 问一下, 国内的 AI 也是使用开源模型吗? 还是研发自己的模型?

ModiKa2022

Apr 23, 2023

@fridaycatye 就是不想当调包侠, 才想去真正的了解下这一行的知识

vicalloy

Apr 23, 2023

国内 /外的大厂都有不少自己的模型。小厂几乎不可能去做自己的模型。顶多为了性能做作裁剪，用自己的数据作个训练调优。
目前做 AI 的厂家都以 paper 数作为一个重要的实力指标。paper 都发了，代码也一并发了（ AI 模型总共也没几行代码）。GPT 直到 3 都是开源的，最新的 4 才没有开源。
对于 AI 厂家来说，预训练模型往往比模型值钱。效果好的预训练模型都是用大量数据和硬件堆出来的，这些都是钱。

ModiKa2022

Apr 23, 2023

@vicalloy 国内的 AI 方向,现在的盈利点主要是什么? 如果进入这一行, 现在对人员的要求高吗? 硬性条件主要有哪些?

vicalloy

Apr 24, 2023

我只是短暂的在 AI 公司待了一年，现在已经出来了，对这个行业的了解也比较粗浅。
目前最成熟的应用也就安防，内容审查。要说盈利点，估计国内的几个头部 AI 公司都没有想清楚。
在我看来 AI 和搜索引擎、AWS 一样会成为基础服务，只有少数几个巨头可以做。这部分需要的 AI 专业人员非常少，门槛也高。
另外会有一些类似“集成商”的厂家，这些厂家通过 API 或者预训练模型给应用集成 AI 能力。这部分厂商和现有的软件开发商几乎没有任何区别。
另外也会有少部部分公司通过对数据进行标注对模型进行重新训练。这类厂商主要难点在于数据的收集、清洗、标注，以及足够多的算力。这部分厂商需要开发人员对 AI 原理有基础的了解。AI 人员的水平要求不高，且需求量极少。

ModiKa2022

Apr 24, 2023

@vicalloy 真的很感谢您, 我要好好调研下 AI 具体的应用场景了

jhdxr

Apr 24, 2023

我又来劝退了
1. 本科。无相关经验。这两点基本上简历筛选直接挂
2. 这一波兴起的 LLM 对算力有着极高的要求（别看有一些打着家用卡就能用的称号的模型——一来他们与 GPT3.5/4 的效果有差距，并且这些差距很重要。要是不重要的话 GPT3 就该火了，而不用等到 3.5 ；二来那些能用说的都是你可以做 predict ，想做 training 那是另外的），这个门槛筛掉了极大多数公司。

以上劝退不适用于兴趣爱好
如果愿意当个调包侠还是有可能进入这个行业的，但是否值得是另外一回事。