AI培训班有存在的必要吗？
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众所周知，人工智能火爆了一整个 2017 年，将来极有可能要继续火下去，于是我们看到了各种应势而生的线上线下 AI 技术培训班。某人工智能教育平台创始人在微博宣称其培训平台已经吸引到将近十万的付费学员。
同样看到发展趋势变化的还有来自各个领域的而程序员们，要不要转型 AI，怎么学？怎么转？这些问题困扰着他们。
“听说了吗？隔壁那小谁，报了个人工智能培训班，现在一个月赚好几万呢！”
“知道知道，说是零基础入学，不用半年就能学会，还签保证书，如果找不到工作双倍返学费呢！”
“我去，这么合适？搞得我也想报了，学费多少啊？”
“说是一万多，但是你想啊，等找到工作，一个月赚好几万，那时候谁还在乎这点儿钱啊（笑）”
······
上面是我们设想的对话，也是 AI 培训班的基本宣传调调：零基础入门，五六个月毕业，毕业后可内推 BAT，从长远来看，很划算的嘛！然而用人单位也是这样认为的吗？经过我们的采访，受访者们明确分成了两派：反对派与支持派。
对“您怎么看待 AI 培训班“这个问题，我们收到的回答基本上都是这样的：“以骗人为主”，“完全不靠谱”，“我不太了解 AI 入门培训课程。但我不认为通过几个礼拜的短期培训，就可以轻松获得‘超高薪资’，那样的话公司和投资人就太傻了”。
有技术专家在回答我们的采访问题时直接抛出了否定三连，“不可能，不需要，不建议”：
不可能——AI 技术不可能靠速成班就能完全掌握。
不需要——我的企业 or 团队不需要这样的技术人。
不建议——不建议想要转型 AI 的人去速成班学习。
受访的其中一位技术专家告诉我们，不愿意接收速成班程序员有这样一些主要的原因：
“我们主要做 AI 工程化的工作，从人员角度看，需要两种：
一种是理解了算法和模型，并且能够训练模型、调整参数的人，这需要一定的数学基础和感觉，通过 AI 速成的人一般很难具备这些能力。
一种是工程化的人，这个基本技能跟软件行业相同，所以不需要进行所谓的 AI 速成。
在这里，很难找到 AI 速成班的技术人员的空间。”
在技术专家看来，速成班或许可以在短时间内供需平衡出现问题的时候，解决所谓的眼前招聘的问题。但从稍远几年看，这种速成班出来的估计不会是中梁砥柱。
当然，面对速成班出来的技术人也绝不能全盘否定，一位受访的专家告诉我们：“不排除 AI 速成班里有可用之才，但通过 AI 速成班绝对不是加分项，还有可能是减分项，你需要花更多时间和精力对对方的回答做进一步的判断，才能搞清楚他真正理解到了什么程度，正如 Java 培训机构出来的学生一样。”专家表示，现在学习的方式有很多种，绝对不是只有报班培训，报名培训班也是一种不错的选择，但不能以速成为目的。
受访的企业 HR 也给出了一些相关经验：“我们的团队理念是一支精英化的团队，成员内部互相学习、成长也更快，我们愿意招基础好但是经验少的这种高潜力的侯选人，如果学历背景差基础一般，AI 速成是达不到我们的要求的，可能 coding 面就会匆匆挂掉。个人感觉任何东西都没有速成一说，我们更愿意花时间去建一座坚固的房子，也不愿意搭一个漏雨的棚子。”
一名受访的机器学习入门者告诉我们，他本人就参加过技术培训班：“因为我不是计算机专业的，但是对所学的专业不太感兴趣，就到培训班学习。”
相信和他有着同样经历的人不在少数，因为自己的兴趣在此，然而所学专业并非计算机相关，故而选择了培训班这样的机构来学习。
受访者说：“从培训班出来的人员更努力，因为不学习的话与计算机专业出来的人员差距还是比较大的，比如在数据结构上面、算法上面与计算机专业出来的人才差距还是很大的。”
相信有不少培训班人员和这位受访者的想法如出一辙，在明知差距的情况下，想要获得成功就必然需要付出更多的努力。在采访中他也给出了自己的学习经验：“我不是名校毕业的，专业也不是计算机专业的。但是对于搞人工智能的话，硕士博士、海外经历毕业更好，优秀的本科生也还好，我个人的路线是：java 编程——大数据、云计算、物联网、nlp、分词、神经网络。”
在文章的开头我们说过，目前市面上良莠不齐的培训班让人眼花缭乱，不同水平的培训班差距很大，所以 AI 前线找到了现在几种主流的 AI 培训班以及自学网站，到底应该选择哪种方式，相信看过之后各位读者自有评判。
优点： 有教师指导，零距离接触，不懂的可以随时问；有较为系统的课程安排，循序渐进，学得更系统；同时可以在讲师的指导下参与实战。
缺点： 培训班水平良莠不齐，容易踩坑；学费较贵；学习的知识不够深入；实战项目在面试时是否被用人单位认可是个问题。
优点： 可以按照自己的喜好安排课程；价格相比培训班更便宜；授课讲师都是来自名企的技术专家。
缺点： 虽然也有课程体系，但是从系统性上较培训班仍有差别；授课讲师虽然来自名企，但是无法直接交流，有些问题不能及时得到解决；无法参与实战项目。
优点： 社交平台大牛多，可以和技术大牛线上零距离接触；价格更加便宜，普通人更容易接受。
缺点： 从零开始一直到项目实战的课程不是谁都有时间开的，所以导致学习不够系统；同样有讲师水平参差不齐的问题存在；无法参与实战项目。
优点： 大神出品，质量有保证，免费学习。
缺点： 适用于稍有数学和编程基础的学员，不适合从零开始入门的初学者。
在我们收集资料的过程中，非常有趣的一点是：大部分开设 AI 课程的线下培训班讲师的个人介绍中，几乎都没有写明是否曾经参与或主持过 AI 相关的项目，不知是不是为了隐藏实力？
我们这里进行的比较仅仅是将一些客观的情况列举出来，或许有的读者通过以上任意某种形式的授课取得了较好的成就，欢迎在评论区与我们交流，让更多没有参与以上形式的读者看到您的学习路线，以帮助更多的人进入 AI 的技术领域，一起推动技术的发展。
当然了，这里列举出各种学习的渠道，也是想抛出一个问题：AI 学习真的只能靠培训班吗？
根据 AI 前线记者的调查，大部分 AI 从业者们给初学者的建议基本都是：不要去参加培训班，如果要学，可以通过自学的方式入门，从数学开始，再到编程基础，同时很多在线教育平台也都有对应的课程推出，甚至很多课程都是免费的，受访的一位从业者表示：“如果真的想学，形式不是问题，就看你有没有那个耐性能认真学下来了。” 在一些 AI 从业者眼里，培训班的速成效果虽然暂时有效，随着时间的推移，一旦放松了严格的学习，很多速成者的问题就会暴露出来。
如果只是希望能够通过速成来获得那些超高额的薪资，那么建议你还是不要选择 AI 领域， 没有坚实的基础，就算可以一时入门，却无法保证永远不被淘汰。
说了这么多，也对比了不少学习方法，那么问题来了：AI 技术到底能不能速成？
综合以上我们所有采访的专家、HR、程序员的回答，我们总结了以下几点：
如果你没有计算机相关的背景，培训班或许是个入门的不错选择，但是别指望能结课就变技术专家，项目的实战经验和自身的努力很重要；
如果你本身就是计算机专业出身，或者在计算机领域工作了一些时间，有一定的基础，在基础牢固的前提下要提升自我，可以选择在线网课这条路，但是同样的，实战的项目经验很重要。
如果你是还没毕业的学生，还在学校学习，想要进入 AI 领域，那么建议你去读研或者去获得更高的学历，可以结合我们上一篇有关 AI 薪资的专题：
《25 万年薪的你与 25 万月薪的他，猎头来谈你们之间的差别》
其中有一些较为中肯的意见送给在校生，希望能够有所帮助，在此不再多做赘述。
一个计算机专业学生的大学生活，从入校开始就注定是充满压力的，来看一下一个普通计算机专业学生的专业课：
线性代数、数据结构 (C++)、离散数学、汇编语言程序设计、计算机接口技术、数据库系统原理、操作系统、面向对象程序设计、计算机网络、专业英语、软件工程学、计算机安全技术、计算机图像处理、软件开发环境与工具···
如果你选择了人工智能领域，首先你需要在以上课程里打下坚实的基础，强化自己的编程能力，之后你还需要从代数、微积分、概率论做入门，再到学习 Linear Regression、Classification、Tree-Based Methods，再到 SVM、Unsupervised Learning 及流行的各种神经网络；然后你需要掌握一样或者几样主流的深度学习框架：TensorFlow、Caffe、MXNet 等等···
人工智能技术是一门复杂且要求十分严格的学科，但说到底，哪一项专业技术不是如此呢？ 如今 AI 正当万众瞩目之时，但就像一位受访的技术专家所说：“AI 肯定是未来的一个方向，但是不是唯一的方向呢？是不是不学 AI 的人都没有出路了呢？我持保留意见。我自己对枯燥的学术研究暂时还没产生很大兴趣，而且工作中也没有接触 AI 的机会（我指的是研发而不是使用），所以暂时不会报名这类入门培训。还是那句话，找准自己的方向很重要。”
技术人的路是建立在不断学习的基础之上，或许你可以通过速成进入到想进的企业或机构，但是如果真的想要在一个领域取得成就，还是应该沉下心来认真系统的学习，就像那位受访的 HR 所说：花时间去建一座坚固的房子，不要为了图快而搭一个漏雨的棚子。 不管这条路是不是 AI，都应如此。
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奇虎 360 正式开源其深度学习调度平台，支持 TensorFlow、MXNet 等框架
AI 这么热，那它是不是高不可攀呢？并不是，其实 AI 落地的核心是工程问题，比如如何用 AI 设计 UI，辅助运维、测试？AI 如何与云计算、流处理、K8s／Mesos 等底层架构相结合？这些都与大家的基本工作息息相关。
那么，我该如何跟上潮流，学习并掌握相关 AI 技术呢？去哪里可以找到现成的答案呢？
AICon 上，我们邀请到了来自 AWS、BAT、360、京东、微信、携程、爱奇艺、知乎、第四范式等公司 AI 技术负责人前来分享他们的人工智能落地实践，内容涵盖 AI 架构、机器学习 2.0、搜索推荐及 feed 流、语音识别与智能助手、计算机视觉、NLP 等相关话题。目前大会 8 折报名倒计时进行中，可点击文末 「 阅读原文 」详细了解。