成为生成式人工智能技术专家的快速途径

关于生成式人工智能的培训项目现在随处可见。我的一位熟人在参加这样的项目后称其为“一个笑话”。许多方法昂贵、耗时且价值低。参与者自豪地展示证书，甚至称赞教练。他们不知道最终不会带来任何工作机会。许多计划只是利用了公众的无知。有时是因为操作员和讲师真诚地相信他们是生成人工智能方面的专家。

但是，如果您在没有真正的编码或机器学习经验的情况下就可以注册，您如何期望学习生成人工智能的基础知识呢？在本文中，我讨论严肃的技术培训。我排除了类似于业余烹饪课程的一般课程。因此，我专注于宣传为技术性、有时被描述为高级的培训。

学术模式
学术界通常提供一些最昂贵的项目。有两个原因。首先，高等教育利用学生可以获得的大额贷款来支付学费。然后，事实上许多大学仍然受到雇主的尊重。通常，州外学生必须支付更多费用。然而，至少在美国，收集到的大部分资金都流向了管理人员和与体育相关的投资。教练拿的钱很少。事实上，在许多情况下，大多数人都是兼职兼职人员，工资很低，没有博士学位，或者是缺乏经验的博士生。

此外，由于终身教职制度，许多课程已经过时。有些采用线性回归等旧方法，并将其重命名为统计机器学习。或者关注糟糕的概念和旧术语，例如p值。但内容几十年来没有改变。阅读教科书就像一次回到过去的旅行。然而，在许多课程中，它构成了培训的大部分内容。有时，程序会包含一两个会话以使演示文稿现代化。例如，学生可以运行深度神经网络（比 GAN 简单得多），或者玩词袋游戏。后者在广告材料中被描述为NLP甚至LLM。事实上，即使涉及网络爬行，项目的范围也是有限的。您不太可能学习抓取和组织非结构化文本的智能技术。

最好的选择是寻找由来自顶级公司的外部从业者实际教授大部分课程的项目。培养出许多成功企业家或吸引私人资金的大学通常会这样做。

奇怪的选择过程
好像这还不够，您可能还需要处理大量的文书工作。首先要填写长问卷并支付不可退还的费用。您可能必须参加与目标认证无关的测试。通常，提供 GPA 分数并回答有关您的种族、性别、残疾甚至性取向或疫苗接种的问题，并可能发送推荐信。我不确定这与你学习生成人工智能的资格有什么关系。就我而言，我没有任何 GPA，如果我有分数，那也是 30 年前的分数。您居住在哪个州是一个重要问题，可能需要官方文件。但令人惊讶的是，您不需要展示您的 GitHub 作品集，就好像这无关紧要一样。

数据营和 MOOC 模式
MOOC（大规模开放在线课程，例如 Coursera）和密集数据训练营的范围从便宜到非常昂贵。质量并不总是与您获得的价值相关。我们可以排除那些甚至不透露导师姓名的人：避开他们。即使如此，常见的缺点也是相似的。在许多情况下，他们对待参与者就好像他们所知甚少。可能是因为他们试图吸引尽可能多的人，以增加收入。入场门槛可能低于营销材料中规定的门槛。

最终结果如下。您花费大量时间学习您已经掌握的基础知识。视频进展缓慢得令人痛苦。讲师经常会在 Jupyter 笔记本上输入 Python 代码，每次一个字符，持续几分钟。这会让我入睡。然后，考试由多项选择题组成。它并不衡量您在专业环境中工作的能力。有时它涉及判断性问题，“正确”答案是值得怀疑的。但是，您通常可以预览免费材料并自行判断它是否值得您花费时间和金钱。谨防保证就业安置或退款的计划。您最终可能不会得到您希望的工作。不幸的是，如果您是新手，您可能无法判断该程序的价值。

评估价值的一种方法是联系在 LinkedIn 个人资料页面上展示相关认证的人员，并询问他们对此有何看法。

人们如何学习
人们的学习方式非常不同。不存在“一刀切”的情况。如果经过尽职调查后，您找到了一个满足您的需求和预算的计划，那就去做吧。谨防时间投入。与将时间用于其他目的相比，花费数周时间在一个程序上真的值得吗（即使是免费的）？

就我而言，我通过自己练习来学习，在 Stack Exchange 和其他讨论论坛上寻找问题的答案，甚至提出自己的问题。我在 Kaggle 和其他地方找到了数据集。我通过测试和改进在 Machine Learning Mastery 和 Medium 上找到的 Python 代码来学习 TensorFlow 和 GAN（生成对抗网络）。现在您可以在我自己的平台上找到更好的版本！有时，我会花钱请人开发和部署一些应用程序。最近，为我的一个 GenAI 应用程序设计一个带有 Python 后端的 Web API。我列表中的下一个项目将是关于设计 SDK。渐渐地，我变得更像一名工程师。与我雇用的人的互动非常富有成效，比大多数课程便宜，而且速度快得多。当然，高度针对我的“工作”。但这只是我。


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