业内的人工智能培训课有多大用？

随着人工智能技术的火热，各种 AI 培训也应运而生，翻阅各种社交网站和 APP，几乎每天都能刷到 Python、人工智能相关的文章，点进去很大一部分都是培训机构给自家 AI 课程打的广告。那么业内人工智能的培训课程靠谱吗，学了之后又有多大作用？

目前市场上的 AI 课程众多，质量也是参差不齐，总体来讲大概有 3 种类型。

一种是打着培训人工智能的幌子，实际上只教 Python 的课程，甚至有些机构竟然混淆视听，宣传掌握了 Python 就掌握了人工智能。这种类型的课程学了以后，虽然也能建出模型，但也只是形式上会建模，模型效果就无法保证了。以建立一个数据挖掘模型为例，要想建出一个好的模型必须要具备深厚的统计学理论和丰富的建模调参经验，对数据分布，数据预处理，算法运行原理等有着深刻的理解。只学了 Python 就来建模，通常只是知其然而不知其所以然，用处并不大。AI 的核心是什么，简单来说就是算法，各种各样的算法，这些算法的背后蕴含的则是统计学、微积分、概率论等数学理论。没有这些算法，AI 也无从谈起。而 Python 只不过是实现这些算法的一些工具，因为其简单易用，又有很多现成的类库可以用所以大家都用它。而只要有这些类库支持，用其它语言，比如 R，SAS，也都可以方便地建模。

第二种是只讲概念，不讲实操的课程。这种课程通常在大篇幅将人工智能领域的各种高大上的概念，没有实际操作的环节，十分不接地气。学员学了以后通常也只会夸夸其谈，到了实际工作中并不会建模。不过这种类型的课程现在市面上已经很少了。

还有一种是教算法的课程。这种类型的课程可以算是真正的 AI 课程，但难度也比较大。机器学习是一门多领域交叉学科，抛开编程实现的部分不谈，还涉及概率论，统计学，微积分等多门学科，深度学习是机器学习的一个分支，单独拿出来讲又是另一门学科。这里的每一个学科想要完成从入门到吃透的学习都不是随便一两个月能办到的。虽然很多同学看似学了算法课程，但真正学会的不多，大部分其实都毕不了业的。要真正学懂这些算法，除了本身要具备一定的数学基础外，还要花费持久的时间和精力。以一个最简单的逻辑回归算法为例，仅它的推倒过程，可能就需仔细的要刷上四五遍视频，才算是能够基本理解，而要灵活应用这还远远不够。AI 本身就是一个门槛比较的高的行业，学习的路上没有捷径，要想成为一名算法工程师不是那么容易的。

看来，这些课程要么学不会，要么学会了也没啥用。那么，对于很多基础较差而又需要使用数据挖掘技术来解决问题的人来说该怎么办呢？是不是就没办法了？

也不是。其实，近年来已经兴起了自动建模技术，就是帮助零基础或初学者建模用的。自动建模技术是将统计学家和数学家的数据处理经验和理论融入到软件中，使得软件能够智能的去完成数据预处理，建模型，选参数，做评估等一系列的工作。对于使用者来讲只需要将数据丢进自动建模工具，并且配置好目标，工具就能够自动建出优质模型。自动建模技术对建模师的要求很低，只要了解一些最基本的概念，特别是理解模型评估方法就够了，对于复杂的预处理方法，算法原理参数等完全不用学，工具里的专家会帮我们自动完成。无论是业务人员还是普通的 IT 程序员都可以通过自动建模技术来做数据挖掘业务，连简单的 Python 都不用再学就可以享受 AI 技术带来的福利。

对进一步数据挖掘和 AI 技术感兴趣的同学还可以搜索“乾学院”，上面有面向小白的零基础“数据挖掘”免费课程。