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随着人工智能技术的炽热，各种 AI 培训也应运而生，翻阅各种社交网站和 APP，简直每天都能刷到 Python、人工智能相干的文章，点进去很大一部分都是培训机构给自家 AI 课程打的广告。那么业内人工智能的培训课程靠谱吗，学了之后又有多大作用？
目前市场上的 AI 课程泛滥，品质也是参差不齐，总体来讲大略有 3 种类型。
一种是打着培训人工智能的幌子，实际上只教 Python 的课程，甚至有些机构居然混淆视听，宣传把握了 Python 就把握了人工智能。这种类型的课程学了当前，尽管也能建出模型，但也只是模式上会建模，模型成果就无奈保障了。以建设一个数据挖掘模型为例，要想建出一个好的模型必须要具备深厚的统计学实践和丰盛的建模调参教训，对数据分布，数据预处理，算法运行原理等有着粗浅的了解。只学了 Python 就来建模，通常只是知其然而不知其所以然，用途并不大。AI 的外围是什么，简略来说就是算法，各种各样的算法，这些算法的背地蕴含的则是统计学、微积分、概率论等数学实践。没有这些算法，AI 也无从谈起。而 Python 只不过是实现这些算法的一些工具，因为其简略易用，又有很多现成的类库能够用所以大家都用它。而只有有这些类库反对，用其它语言，比方 R，SAS，也都能够不便地建模。
第二种是只讲概念，不讲实操的课程。这种课程通常在大篇幅将人工智能畛域的各种高大上的概念，没有实际操作的环节，非常不接地气。学员学了当前通常也只会沉默寡言，到了理论工作中并不会建模。不过这种类型的课程当初市面上曾经很少了。
还有一种是教算法的课程。这种类型的课程能够算是真正的 AI 课程，但难度也比拟大。机器学习是一门多畛域交叉学科，抛开编程实现的局部不谈，还波及概率论，统计学，微积分等多门学科，深度学习是机器学习的一个分支，独自拿出来讲又是另一门学科。这里的每一个学科想要实现从入门到吃透的学习都不是轻易一两个月能办到的。尽管很多同学看似学了算法课程，但真正学会的不多，大部分其实都毕不了业的。要真正学懂这些算法，除了自身要具备肯定的数学根底外，还要破费长久的工夫和精力。以一个最简略的逻辑回归算法为例，仅它的推倒过程，可能就需认真的要刷上四五遍视频，才算是可能根本了解，而要灵便利用这还远远不够。AI 自身就是一个门槛比拟的高的行业，学习的路上没有捷径，要想成为一名算法工程师不是那么容易的。
看来，这些课程要么学不会，要么学会了也没啥用。那么，对于很多根底较差而又须要应用数据挖掘技术来解决问题的人来说该怎么办呢？是不是就没方法了？
也不是。其实，近年来曾经衰亡了主动建模技术，就是帮忙零根底或初学者建模用的。主动建模技术是将统计学家和数学家的数据处理教训和实践融入到软件中，使得软件可能智能的去实现数据预处理，建模型，选参数，做评估等一系列的工作。对于使用者来讲只须要将数据丢进主动建模工具，并且配置好指标，工具就可能主动建出优质模型。主动建模技术对建模师的要求很低，只有理解一些最根本的概念，特地是了解模型评估办法就够了，对于简单的预处理办法，算法原理参数等齐全不必学，工具里的专家会帮咱们主动实现。无论是业务人员还是一般的 IT 程序员都能够通过主动建模技术来做数据挖掘业务，连简略的 Python 都不必再学就能够享受 AI 技术带来的福利。
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