读芯术原创出品
作者：读芯君
“你知道吗？现在AI行业很缺人，工资高到没朋友。”
“我也早听说了，正犹豫着要不要报个培训班学一下。”
“这得多久能学完？”
“我看有说零基础90天就能学会，还包找工作呢。”
“学费应该不便宜吧。”
“一两万吧。不过，舍不得孩子套不着狼，如果入了行，分分钟来钱，还差这点？这叫投资，懂吗？”
这样的对话，也许我们并不陌生。不过咱心里还得打个问号，这样的投资究竟值不值？培训班都靠谱吗？
短平快的AI速成班
在网络上搜索人工智能培训班，一定能看得你眼花缭乱。避开“零基础90天从入门到高薪”“包学包会”这类明显的雷区，读芯君点开一个看上去比较低调的人工智能培训介绍。
在这个名为“人工智能+Python”的课程大纲里，分为7个阶段。
第一、二阶段主要学习Python基础编程语法。人工智能的内容集中在第六阶段，涉及机器学习和深度学习。其他阶段是Web开发、前端开发、后台开发等。每个阶段的课时控制在一个月左右。单阶段课程结束后，有上机操作测试，方便学员检测知识掌握情况。
课程的设置主要是讲解技术，每个阶段也有实训项目，但几乎没有理论方面的课程。
在另一家计算机视觉方面的培训营里，覆盖了人工智能计算机视觉领域的人脸识别，目标识别，目标跟踪，表情识别，姿态识别，图像语义分割等热点内容，除了课程以外，还有4个实训项目和案例，但所有这些内容的课时只有两天，共15个学时，课程教学7小时，“全案例实战”7小时。
侧重技术、短期集中授课是大多数AI培训班共同的情况。
但实际上，像是机器学习和深度学习概念，仅入门教材就厚达数千页。庞大的知识体系再加上细分的专业部分，不研究个三五年很难搞清楚。
在正统“学院派”里，学习和训练还要求学生具备基础的数学分析、线性代数、概率论和凸优化等理论知识，否则根本无法理解内容。
报名速成班的都是哪些人？
短平快、只学技术不读理论，这很符合多数人的投入产出预期，于是有培训班生意越来越好，保持着每月一期的扩张节奏，每个班级招进了超过名学员。
有媒体探访过一期AI培训班学员，他们有些刚从原来的程序员岗位退下阵来，希望借爆红的Python编程语言跳板进到更热门的AI公司；更多的人则完全是零基础，被身边的朋友或是“标题党”新闻鼓动，一心想着依靠人工智能走上“人生巅峰”。
不过也有大学生不满学校的偏理论的授课方式，或者不喜欢自己所学的专业，前来补技术。
还有一些想法也挺现实，切中了很多痛点。
“都已经毕业了，每天要上班，只有业余时间能学点东西，培训班虽然贵点，但时间短，比较灵活。”
“自己从头看书太辛苦了，注意力容易分散，怕动力不足，网上的文章又太碎片化，报一个培训班，交点钱听人讲更容易学会。”
“有老师指导，不懂的可以随时问；安排好的课程，不用自己操心，省时省力。”
速成班毕业，老板要不要？
虽然培训班是有这些优点，但首先得确保，你找到一个靠谱的、能讲干货的培训机构，这个姑且不谈，因为更关键在于，当你从速成班走出来，AI公司的老板到底要你不要？
在上个月的一个AI论坛上，几位Boss也谈到了这个问题。
中科视拓CEO刘昕认为：“AI人才是不能速成的，所有号称速成的说法和做法，最终也会伤害到AI人才自身的成长。”
他举了“跨行工程师”的例子，“半年转行基本是不可能的，顶多是非常快速的去温习一下数学，然后我们拿成熟框架去跑赢两个程序，然后玩一些主流的，我觉得这不足以成为一个合格的深度学习工程师。”
如果有人因为一时的人员紧缺，进入了AI工作，百纳公司CEO刘铁峰却说：“我会花3-6个月时间带他们，但是两年之后这些人一个都不剩，全换成更好学校质量更好的人才。”
有企业的HR的态度是：“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。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。”
一位从事AI工程化工作的技术专家在接受“AI前线”采访时说，他们最需要两种人：“一种是理解算法和模型，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。”
还有一种观点认为：不排除AI速成班里有可用之才，但通过AI速成班绝对不是雪中送炭，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。
大多数企业Boss对速成班走出来的人，似乎并无好感。
学习AI的正确路子
“反正现在大多数职位都要求Python，Tensorflow，直接报个班学学怎么用Python调用现成的算法，或者怎么用tensorflow处理数据不就好了？何必那么麻烦，还要看什么论文，学什么理论。”
拥有这样的想法，你很可能被“捷径”误导了。在AI行业从事技术工作，如果想做得长久，成为企业的中流砥柱，理论学习是必不可少的。
在GitChat平台上，
李烨分享了对AI技术培训的看法，他打了这样一个比方：工具就像是武器，学会使用一种工具，只是学会了使用这种武器的最基本的招式和套路。而理论学习则是学习策略，决定了未来在真实对战中，遇到对手攻击时，你选取哪些招式套路，如何组合起来去迎敌。策略的价值远比武器要来得高，来的稳，才是最核心的竞争力。
我们希望你从一开始就走上正确的路。
下面这个方法，值得一试。
不要觉得繁琐，在整个过程中，你会了解到行业里的很多基本情况，会知道什么是体系，会明白理论知识是怎么相互关联的，也就不容易被各种唬人的宣传所误导。
一、明确目标：
Step1.先确定一个领域（图像、语音、自然语言处理等等）
Step2.了解本领域当前的科研状况
Step3.了解本领域理论的落地技术以及相关企业
Step4.了解具体岗位的招聘需求
二、制定学习计划：
Step1.明确知识范畴和应用目的；
Step2.划定知识体系并确定深度目标，比如：
Step3.填充知识模块，像下面这样：
Step4.列举针对具体模块的主要知识点。
现在有很多优秀的免费资源，找起来也并不费劲。不妨先从免费资源开始，循序渐进。Getitstarted.
读芯君开扒
起步得正确，欲速则不达
学习其实没有什么捷径，方向对、方法科学、稳扎稳打，再加上坚持，才是正道。培训班虽然能满足部分需求，但速成的思路还是欠妥。欲速则不达，越是专业，越急不来。
想省事儿？还有比做梦更好的选择？
有人可能觉得，培训班可以给自己更多动力和更好的氛围，但其实，这个问题不是没有其他的解决办法，比如，找一两个或者一群有着相同目标的学友，组队学。
当然，培训班并不是一无是处，如果你没有任何相关的背景（计算机、自动化、电子工程等等），培训班或许是个入门的不错选择，但是别指望它能让你成为技术专家，更别说什么短期速成。
如果你不是零基础，学过数学、编程，或者有一定的程序猿经验，想要提升自我，在线网络课程就能满足你的需求，同时多积累实战的项目经验。
如果你还是在校生，想进入AI，而且是发自内心的兴趣，那么不妨继续深造一下，研究生会比本科生看得更多更深。
众声喧哗年代，我们更