如果你對(duì)人工智能感興趣，也有較好的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)等學(xué)科基礎(chǔ)，想系統(tǒng)學(xué)習(xí)這個(gè)領(lǐng)域，本文的經(jīng)驗(yàn)可以借鑒。

我完成了自己的人工智能碩士學(xué)位，其中包括兩個(gè)優(yōu)達(dá)學(xué)城的納米學(xué)位（Udacity Nanodegrees）課程，當(dāng)然也有其他課程。

優(yōu)達(dá)學(xué)城的課程，是我學(xué)過(guò)的課程中質(zhì)量較好的。

雖然我從未獲得過(guò)大學(xué)里真正的碩士學(xué)位，但我們還是比較一下吧。

成本

在大學(xué)的一個(gè)開(kāi)放日，我去看了學(xué)校的研究生課程。

如果在大學(xué)讀計(jì)算機(jī)科學(xué)研究生課程，需要2年，每年支付42,000美元，并且要預(yù)先支付50％。

我沒(méi)有42,000美元，所以我開(kāi)始尋找其他的學(xué)習(xí)方式。

創(chuàng)建自己的學(xué)習(xí)路徑，我花了3500美元，這些錢(qián)花在了各種課程、書(shū)籍和工具上。雖然不是免費(fèi)的，但3500美元遠(yuǎn)低于84,000美元。

時(shí)間

如果參加大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)研究生課程，至少需要2年才能完成。而我在網(wǎng)上學(xué)習(xí)的課程，差不多一年就可以完成。

不過(guò)，學(xué)習(xí)這些技術(shù)是永無(wú)止境的。每周都有新的技術(shù)需要了解。這是很大的樂(lè)趣。

學(xué)習(xí)

我研究計(jì)算機(jī)科學(xué)，是因?yàn)橄雽W(xué)人工智能，它更能激發(fā)我的興趣。但大學(xué)提供的課程似乎并沒(méi)有教會(huì)我這些。我可以在網(wǎng)上學(xué)習(xí)任何想要的東西，于是直接找到了相關(guān)內(nèi)容。這挺難的，不過(guò)，學(xué)習(xí)新事物總是很難。

你不妨將精力投入自己想學(xué)的東西上。

反饋

本科學(xué)習(xí)期間，我交的作業(yè)，有時(shí)候3個(gè)月都無(wú)法獲得反饋。而3個(gè)月后，它對(duì)我來(lái)說(shuō)已經(jīng)不重要了?？荚囈彩侨绱?。

優(yōu)達(dá)學(xué)城的審核人會(huì)在你提交作業(yè)后的24小時(shí)內(nèi)（有時(shí)在一小時(shí)內(nèi)），給你反饋和建議，更不用說(shuō)他們的論壇和Slack頻道了。這對(duì)我的學(xué)習(xí)非常有用。我可以（幾乎）立即獲得幫助，而不會(huì)被一個(gè)問(wèn)題困擾數(shù)星期。

質(zhì)量

我是一個(gè)視覺(jué)學(xué)習(xí)者。必須看到事情發(fā)生，才能理解它們。閱讀幾十個(gè)講義，不是我學(xué)習(xí)的最佳方式。

優(yōu)達(dá)學(xué)城的動(dòng)畫(huà)團(tuán)隊(duì)做了大量工作，提升課程的可視化效果，以配合他們的講座。我經(jīng)常發(fā)現(xiàn)反復(fù)觀看十幾遍可視化的課程，可以在腦海中建立概念。

優(yōu)達(dá)學(xué)城還與行業(yè)專家合作。在我獲得的納米學(xué)位課程中，有來(lái)自IBM和谷歌的專家提供他們的見(jiàn)解。

內(nèi)容

我獲得的碩士學(xué)位能和真正的大學(xué)碩士學(xué)位相提并論嗎？

我不知道答案，但可以這樣看待它：大學(xué)的碩士學(xué)位經(jīng)受了時(shí)間的考驗(yàn)，它們的設(shè)立是為了讓你準(zhǔn)備好進(jìn)一步的學(xué)習(xí)和研究。許多公司認(rèn)可大學(xué)碩士學(xué)位的價(jià)值，甚至認(rèn)為它們是必需的憑證。

當(dāng)然，納米學(xué)位存在一些不足，它不會(huì)涵蓋你要知道的一切，因此才得名納米學(xué)位。但更重要的是，我創(chuàng)建了自己的學(xué)習(xí)之路，學(xué)到了自己想學(xué)的內(nèi)容。這使學(xué)習(xí)變得更加愉快。

最好的課程是那些激發(fā)你學(xué)習(xí)興趣的課程。

機(jī)會(huì)

兩個(gè)月前，我成了機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。從那以后，參與了一系列項(xiàng)目，這些項(xiàng)目需要用到我在納米學(xué)位課程上學(xué)習(xí)的技能。

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但是，我還必須根據(jù)項(xiàng)目的要求，了解更多的知識(shí)和技能。

我有申請(qǐng)傳統(tǒng)大學(xué)碩士學(xué)位的機(jī)會(huì)嗎？可能有，但我沒(méi)申請(qǐng)。

我知道自己正在學(xué)習(xí)的技能的價(jià)值，并建立了一個(gè)在線作品集作為工作證明。

優(yōu)達(dá)學(xué)城還與科技公司合作，提供職業(yè)服務(wù)，幫助你找到一份工作，但是，我還沒(méi)有利用這些。

進(jìn)一步學(xué)習(xí)

我只記住了所學(xué)的1％左右，這就是為什么我的口號(hào)是不斷學(xué)習(xí)。

現(xiàn)實(shí)世界中的大多數(shù)數(shù)據(jù)，并不像你在某些課程（包括納米學(xué)位）中所發(fā)現(xiàn)的那樣整潔，你必須不斷考慮新的方法來(lái)獲取數(shù)據(jù)，包括使用人工智能技術(shù)。

獲得納米學(xué)位或傳統(tǒng)碩士學(xué)位，并不是學(xué)習(xí)之旅的終點(diǎn)，而是一個(gè)新的起點(diǎn)。

你永遠(yuǎn)不能為所面臨的挑戰(zhàn)做好充分準(zhǔn)備，但憑借獲得的基礎(chǔ)技能，你將學(xué)到自己需要的。

總結(jié)

在完成人工智能納米學(xué)位后，我是最好的人工智能工程師嗎？

不是。

在AI領(lǐng)域獲取傳統(tǒng)的碩士學(xué)位會(huì)不會(huì)更好？

也許，但我不打算這么做。

我可以根據(jù)需要，學(xué)習(xí)新技術(shù)，并解決新問(wèn)題嗎？

可以。

我一直在學(xué)的課程讓我興奮嗎？

是。

我的知識(shí)有一些缺陷嗎？

是的，但我可以和那些在這個(gè)領(lǐng)域比我更優(yōu)秀的人一起，并向他們學(xué)習(xí)?；蛘撸页鑫业娜毕莶浹a(bǔ)它。

如果你想節(jié)省成本和時(shí)間，并直接進(jìn)入人工智能的前沿領(lǐng)域，我會(huì)推薦人工智能納米學(xué)位等課程。

如果你正在接受更傳統(tǒng)、更全面的教育，并打算繼續(xù)深造，攻讀博士學(xué)位等，那么你可以去獲得傳統(tǒng)的人工智能碩士學(xué)位。

你可以用學(xué)到的技能來(lái)解決問(wèn)題。這是人們對(duì)納米學(xué)位需求很大的原因。

請(qǐng)保持學(xué)習(xí)。

本文由微信公眾號(hào)“智能觀”編譯，原文來(lái)源hackernoon，原文作者Daniel Bourke，原文鏈接。文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表芥末堆立場(chǎng)。