麻省理工：教你如何成为AI工程师

2024 年 8 月 7 日 8点热度 0人点赞 0条评论

随着人工智能的兴起，就业格局正在迅速变化。麻省理工学院开放学习提供来自麻省理工学院课堂的在线课程和资源，旨在使各行各业的学习者和专业人士掌握在日益人工智能驱动的世界中取得成功所必需的能力。

利用麻省理工学院开放式课程、MITx和 MIT xPRO 提供的以下课程和材料（均为麻省理工学院开放式学习的一部分）提升您的技能、解锁新机遇并推进您的职业生涯。

免费的麻省理工学院课程和资源（关注SDI，后台发送“MITAI”即可免费获得）

AI 101：了解人工智能，专为那些对该主题背景了解甚少或毫无了解的人们设计。
人工智能：通过麻省理工学院关于人工智能的基本知识表示、问题解决和学习方法的基础课程来探索人工智能的力量。
算法简介：探索计算问题的数学建模、常见算法、算法范式以及用于解决这些问题的数据结构。
计算思维和数据科学简介：了解如何使用计算来理解现实世界的现象。
机器学习简介：从建模和预测的角度了解机器学习的原理、算法和应用。
使用 Python 进行机器学习：从线性模型到深度学习：通过实践 Python 项目深入了解机器学习领域，从线性模型到深度学习和强化学习。
机器视觉：通过探索图像形成、图像分析、二进制图像处理和过滤的物理原理，了解从图像生成环境符号描述的过程。
机器学习及其他领域的矩阵微积分：学习一种连贯的矩阵微积分方法，展示一些技术，让您可以整体地思考矩阵（而不仅仅是标量数组），概括和计算重要矩阵分解的导数，并了解在大规模计算中如何重新构想微分公式。
数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法v：回顾线性代数在概率统计和优化中的应用，并获得深度学习的完整解释。
K-12 教育中的生成人工智能：了解生成人工智能技术的基础知识以及它为 K-12 教育带来的新机遇。
深度伪造时代的媒体素养：获得关键技能，以更好地了解过去和当代的错误信息威胁。
从虚构中区分真相：公民在线推理：掌握快速有效的实践来评估可以带回课堂的在线信息。
技术伦理：通过应用于当代技术问题来探索哲学伦理工具，包括隐私和监视、算法偏见、人工智能的前景和危险、自动化和工作的未来以及数字时代对民主的威胁等主题。
计算的社会和道德责任：人工智能和算法：学习如何通过人文和社会科学的见解和方法实践负责任的技术开发，包括强调社会责任。
探索机器学习在国际发展中的公平性：探索机器学习在国际发展中应用的方式和原因，探索机器学习偏见和公平性在这种背景下的道德挑战，并考虑其使用的指导原则。
通过数据了解世界：通过学习如何利用数据和基本的机器学习算法来了解世界，成为数据探索者。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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