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5个月前
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主要主题和核心思想：
本文由人工智能领域的知名专家吴恩达撰写，文章强调了人工智能技能日益增长的重要性，将其比作新的读写能力，并详细阐述了职业发展的关键步骤、所需的技术技能、项目工作的重要性以及求职策略。
核心观点提炼：
- 编码（特别是为AI编码）是新的读写能力。 就像过去的语言读写能力一样，编程能力正变得越来越普遍和重要，尤其是在与机器交流和从数据中提取知识方面。人工智能和数据科学的应用远超传统软件工程，几乎适用于任何产生数据的领域。
- 职业发展包括三个主要步骤：学习基础技能、从事项目工作、找到工作。 这些步骤是相互关联且贯穿职业生涯的。人工智能领域的特点在于技术的快速发展、与非AI专家的合作需求以及对AI技能和职位看法的差异。
- 有前途的AI职业需要掌握关键的技术技能，包括基础机器学习、深度学习、相关数学和软件开发。 学习是一个持续的过程，应优先学习最重要的主题，并通过结构化的课程和持续实践来加深理解。
- 数学是AI的基础，理解算法背后的数学有助于调试和优化。 然而，掌握必要的数学知识应根据具体工作需求分清轻重缓急。随着技术成熟，所需的数学深度也在变化。
- 成功的AI项目需要识别有价值的业务问题，头脑风暴解决方案，评估可行性和价值，确定里程碑和预算资源。 项目工作是获取经验和建立作品集的关键。
- 选择项目时应考虑职业目标，从小处着手，利用业余时间或副业，并考虑项目的技术挑战性、队友以及能否成为更大项目的基石。 在项目执行中有“准备，瞄准，开火”和“准备、开火、瞄准”两种风格，应根据情况选择。
- 建立一个能展示技能进步的项目组合对于找工作至关重要。 沟通和领导力技能同样重要，它们能帮助你解释项目价值并指导团队。
- 找工作有一个基本框架，包括选择公司、准备面试、选择职位和协商薪资。 对于从其他领域进入AI的人来说，逐步转换角色或行业可能更容易。信息面试是一种非常有价值的工具，可以了解目标职位和公司。
- 成功找到合适的AI工作需要关注基本要素（简历、项目组合、面试表现），保持尊重和负责任的态度，慎重选择团队和公司，并积极寻求社区的帮助。
- 在人工智能领域建立事业还需要关注团队合作、网络（建立社区）、个人纪律和利他主义。 这些非技术因素对长期成功至关重要。
- 冒名顶替综合症在AI领域很常见，不应阻碍个人成长。 承认不擅长是精通的第一步，寻求导师或同行的支持，认识到自己的优点，并帮助他人可以有效应对这种感觉。
最重要的事实和数据：
- AI的应用几乎可以在任何产生数据的情况下找到。
- 职业发展的三步骤：学习基础技能、从事项目工作、找到一份工作。
- 基础机器学习技能包括线性回归、逻辑回归、神经网络等。
- 深度学习是重要的技术领域，需要了解基本知识和实践技能。
- 相关的数学领域包括线性代数、概率和统计、微积分。
- 软件开发技能，特别是Python及其相关库（TensorFlow, PyTorch, scikit-learn），非常重要。
- 大约70%的人在某个时候会经历某种形式的冒名顶替综合症。
- 典型的人类寿命大约是2万到3万天左右（文章以27,649天为例）。
结论：
吴恩达的这篇文章为在快速发展的人工智能领域建立成功的职业生涯提供了宝贵的路线图。它不仅强调了掌握技术技能的重要性，也突出了项目实践、人际交往、社区建设、个人纪律和克服心理障碍等方面的关键作用。文章传递的核心信息是，人工智能领域的门是敞开的，通过持续学习、实践、寻求支持和积极参与社区，任何人都有机会在该领域实现有意义的职业发展。将人工智能视为新的读写能力，并采取有条不紊的步骤，将有助于个人在这个激动人心的领域中找到自己的位置并做出贡献。
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