滴滴，閑魚發(fā)送了一條推送，我在閑魚掛了一條招聘學員的廣告，1對1輔導人工智能技術(shù)，只要999元。
一位叫小猴的人聯(lián)系了我，說想學人工智能技術(shù)，寒暄幾句就拍下了訂單，我給他制定了學習計劃。
第一階段：數(shù)學基礎
高等數(shù)學：微積分、偏導數(shù)、積分等，這些都是理解和實現(xiàn)算法的基礎。
線性代數(shù)：矩陣運算、向量空間、特征值和特征向量等，對于理解機器學習中的數(shù)據(jù)表示和變換至關(guān)重要。
概率論：概率分布、貝葉斯理論、隨機過程等，這些知識對于理解和推導機器學習算法中的統(tǒng)計模型非常重要。
最優(yōu)化理論：了解如何找到函數(shù)的最大值或最小值，對于訓練高效的機器學習模型至關(guān)重要。
信息論：熵、信息增益、KL散度等概念，對于理解數(shù)據(jù)中的信息量和模型的學習過程有幫助。
第二階段：編程語言
C語言：作為基礎編程語言，有助于理解計算機的工作原理。
C++：在性能要求較高的場景中使用。
Python：在人工智能領(lǐng)域非常流行，有豐富的庫和框架（如TensorFlow，
PyTorch）支持機器學習和深度學習的開發(fā)。
第三階段：核心技術(shù)
機器學習：監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、強化學習等，以及相關(guān)的算法，如決策樹、支持向量機、聚類算法等。
深度學習：神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）transformer，大模型等。
第四階段：應用領(lǐng)域
推薦系統(tǒng)：協(xié)通過濾、內(nèi)容推薦等，用于個性化推薦。
自然語言處理（NLP）：文本分類、情感分析、機器翻譯、語音識別，文本生成等。
計算機視覺：圖像識別、目標檢測、圖像分割、視頻分析，圖片生成等。
多模態(tài)：結(jié)合不通類型的數(shù)據(jù)（如文本、圖像、聲音），進行綜合理解和處理。
每個階段都需要深入學習和實踐，才能在人工智能領(lǐng)域取得實質(zhì)性的進展。
培訓的時間大概是1年。
小猴加了我的微信，竟然是個女生，看了下她的朋友圈，長得挺好看的，身高大概1米7，她在上城區(qū)住，我在臨平區(qū)，離得不算遠，她說想和我見一面，一起吃個飯，我說行，約到了離她近的一家商場，我打車過去了。
見到人之后，她領(lǐng)我去一家螺螄粉店，點了兩份螺螄粉，倆人邊吃邊聊，她說她在一家工廠上班，文職，平時空閑時間比較多，不甘心一直讓一個文員，想要尋找突破，去年嘗試考研究生，在省圖書館備考了一年沒有考上，然后就放棄了。
她從袋子里拿出兩個大石榴遞給我，說是工廠過節(jié)發(fā)的福利，給我?guī)Я藘蓚€。然后說自已本科畢業(yè)，讓了很多年的銷售，然后感覺銷售太累了，也不穩(wěn)定，所以就干了文員，工作輕松自由，就是對工資不是很記意。
她說大學時侯過了英語六級，也是個愛學習的人。她問我學會人工智能技術(shù)大概多少工資，我說學會人工智能工資大概3萬左右，她聽了非常高興。
聊了大概3個小時之后，我就回去了。