相信每個入行人工智能的老手，對自己過往的幾年學(xué)習(xí)生涯都或多或少會有一些遺憾：如果我當(dāng)年先從基本概念入手就好了，如果我當(dāng)年把核心算法吃的更透一點(diǎn)就好了 ……
最近，一位在行業(yè)內(nèi)工作了幾年的斯坦福人工智能”師兄“就根據(jù)自己的工作和學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，為入學(xué)的師弟師妹們送出了一份大禮：人工智能的本科4年課程清單 ，希望想要了解人工智能的新生能夠靠著這份指路圖，少走彎路。
這位學(xué)長名叫Mihail Eric，本人也是一位妥妥的“學(xué)霸”。在斯坦福大學(xué)的NLP研究組里，與Christopher Manning, Percy Liang, Christopher Potts（三位巨佬）一起做研究，度過了3年非常充實(shí)的研究時光，收獲頗多。同時Eric向ACL\EMNLP\NLP for AI work投稿論文，均已發(fā)表，目前正在擔(dān)任ACL的審稿人，也是業(yè)內(nèi)人工智能公司Alexa AI的工程師。
作為已經(jīng)畢業(yè)的學(xué)長，Eric離開學(xué)校已經(jīng)有一段時間了，總結(jié)了一下自己的學(xué)習(xí)和工作經(jīng)歷，Eric為自己的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的職業(yè)生涯，設(shè)計一個完整的4年制人工智能本科學(xué)位基礎(chǔ)課程。這些課程是為AI和CS領(lǐng)域的萌新提供的，雖然是萌新定位，但Eric覺得這些課程直到今天都還在用，是基礎(chǔ)必會的技能。
假設(shè)你沒有CS的經(jīng)驗(yàn)，這一年的大部分時間應(yīng)該用在CS和機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念和算法上，推薦的課程有 ：
1.編程基礎(chǔ) 這是AI從業(yè)人員必需具備的軟件工程學(xué)的基本技能。
課程為CS106B：http://web./class/cs106b/ 2.計算機(jī)系統(tǒng) 這門課的重點(diǎn)在于計算機(jī)的基礎(chǔ)設(shè)計和構(gòu)建，尤其是學(xué)習(xí)軟件編譯的時候，運(yùn)行一個程序會發(fā)生什么，以及程序是如何在內(nèi)存中運(yùn)行的。
課程為CS107：http://web./class/cs107/ 3.算法概論 這門課包含了計算機(jī)算法背后的數(shù)學(xué)和理論基礎(chǔ)，比如最優(yōu)搜索算法和動態(tài)編程，以及如何分析這些算法的內(nèi)存和優(yōu)缺點(diǎn)。
課程為CS161：http://web./class/cs161/ 4.概率論 概率論和統(tǒng)計學(xué)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的核心，尤其是分析數(shù)據(jù)在實(shí)戰(zhàn)里很重要。
課程為CS109：http://web./class/cs109/ 5.線性代數(shù) 如何計算矩陣和向量，線性方程組，最小二乘法，這些都是機(jī)器學(xué)習(xí)需要用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
課程為EE103：http://web./class/ee103/ 6.多維微積分 調(diào)試函數(shù)的梯度，反向傳播以及機(jī)器學(xué)習(xí)，這些都是經(jīng)常用到的。
課程為向量微積分（工程師）：https://www./learn/vector-calculus-engineers AI本科的第二年，至少要明白人工智能的一些原理，應(yīng)該用什么樣的理論去解決問題，還需要加強(qiáng)對計算機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行的理解 。
1.人工智能概論 這門課包括了人工智能領(lǐng)域所運(yùn)用的研究，比如搜索，游戲，邏輯以及圖像還有機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用。
課程CS221：https://stanford-cs221./spring2020/ 2.編譯原理 主要是講編譯器背后的設(shè)計和理論，你學(xué)了之后，至少應(yīng)該了解一個編譯器是如何構(gòu)建的，還有編譯器的模塊化組件，也需要了解。如果你對語義識別感興趣，可以好好琢磨一下編譯器的設(shè)計和傳統(tǒng)的自然語言處理堆棧之間的相似之處，非常有趣。
課程CS143：http://web./class/cs143/ 3.數(shù)據(jù)庫原理 主要講數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)背后的原則，比如關(guān)系數(shù)據(jù)模型、索引、模式等主題，但凡你想成為數(shù)據(jù)專家或者機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，就必須要懂得數(shù)據(jù)庫的原理。
課程CS145：https://cs145-fa19./ 4.并行計算 并行計算這門課會講Apache Spark到GPU這些系統(tǒng)背后的原理，
課程CS149：http://cs149./fall19/ 5.操作系統(tǒng) 你如果想要擅長系統(tǒng)編程，就一定要上這門課，這門課是講如何從頭開始搭建一個操作系統(tǒng)，不僅需要設(shè)計系統(tǒng)，還需要明白如何調(diào)試和代碼管理。如果你不明白，你手下的人敲完：sudo rm -rf /*就撤了，你該如何拯救你的代碼？
課程CS140：http://web./~ouster/cgi-bin/cs140 這個時候應(yīng)該開始學(xué)高級課程，開始NLP，BA，CV這些方向的研究
1.機(jī)器學(xué)習(xí) 監(jiān)督學(xué)習(xí)和模型訓(xùn)練的概念，比如偏差、方差，正則化以及模型選擇，這些內(nèi)容看上去簡單，實(shí)際上每個AI從業(yè)者天天都在用的。
2.凸優(yōu)化 這門課運(yùn)用很廣，比如統(tǒng)計學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)，信號處理和其它使用凸優(yōu)化的領(lǐng)域，雖然現(xiàn)在有不少問題都是非凸化的，但是你最好還是要懂背后的邏輯。
課程EE364A：http://web./class/ee364a/ 3.概率圖模型 像CV和NLP就會經(jīng)常用到，所以還是需要了解。
課程CS228：https://cs./~ermon/cs228/index.html 4.數(shù)據(jù)挖掘 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘，這門課涵蓋了處理大型數(shù)據(jù)集的技術(shù)方法，會運(yùn)用到推薦算法、聚類以及大規(guī)模的數(shù)據(jù)集計算與分析，要知道每天產(chǎn)生的數(shù)量還是比較大的。
課程CS246：http://web./class/cs246/ 5.NLP 自然語言處理，讓機(jī)器懂得文本數(shù)據(jù)的理論和時間，而且還會在這門課里學(xué)到傳統(tǒng)自然語言處理，老師會教如何用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來處理這些。
課程CS224N：http://web./class/cs224n/ 6.基于CV的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 基本包含了深度學(xué)習(xí)背后的理論，比如CV模型就經(jīng)常運(yùn)用，只要學(xué)過人工智能課程的人，沒錯，是來自李飛飛教授的CS231N吧。
經(jīng)過前面3年課程的訓(xùn)練，你應(yīng)該對計算機(jī)系統(tǒng)和人工智能概念、應(yīng)用有了清楚的理解，找到你比較感興趣的方向，拿起數(shù)據(jù)集，就要開始自己跑模型，做數(shù)據(jù)分析，調(diào)參還有解決Bug。想要成為一個真正的人工智能專家，不僅得學(xué)，還得上手練。
1.做研究項(xiàng)目 有的學(xué)校會提供這類課程，在這門課里，你需要深入研究整個項(xiàng)目的情況。
課程CS341：http://web./class/cs341/ 2.參加課題研究 主動去找研究生學(xué)長學(xué)姐，做他們的助理，將基礎(chǔ)知識再過一遍，也可以選擇自己開一個課題項(xiàng)目，進(jìn)行研究，主要是讓你有一個項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
3.大廠實(shí)習(xí) 如果你要是時間管理的好，可以考慮在課余時間去AI公司實(shí)習(xí)，一般大廠都有這種3-6個月的實(shí)習(xí)機(jī)會，在實(shí)習(xí)里，不僅讓你了解書本上的基礎(chǔ)知識，還能使用基礎(chǔ)知識進(jìn)行落地的運(yùn)用，這種應(yīng)該算比較好的實(shí)戰(zhàn)機(jī)會了。
以上就是作為一個人工智能從業(yè)者的斯坦福畢業(yè)生Eric，送給AI萌新的4年規(guī)劃安排，如果你覺得上面的課程比較難，可以適當(dāng)調(diào)整，當(dāng)然也歡迎你與大家分享你的學(xué)習(xí)之路。
就像歌詞所說“一代人終將老去，但總有人正年輕?！癆I之路任重且道遠(yuǎn)，不管是不是萌新，只要你還愿意學(xué)習(xí)，就一直在路上，加油?。?！
第1年，打基礎(chǔ)
