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大數(shù)據(jù)文摘出品?編譯：笪潔瓊

大家好，我是豬哥。今天和大家分享一份Stanford學長的人工智能本科 4 年課程清單。

相信每個入行人工智能的老手，對自己過往的幾年學習生涯都或多或少會有一些遺憾：如果我當年先從基本概念入手就好了，如果我當年把核心算法吃的更透一點就好了……

最近，一位在行業(yè)內(nèi)工作了幾年的斯坦福人工智能”師兄“就根據(jù)自己的工作和學習經(jīng)驗，為入學的師弟師妹們送出了一份大禮：人工智能的本科4年課程清單，希望想要了解人工智能的新生能夠靠著這份指路圖，少走彎路。

這位大方的學長名叫Mihail Eric，本人也是一位妥妥的“學霸”。在斯坦福大學的NLP研究組里，與Christopher Manning, Percy Liang, Christopher Potts（三位巨佬）一起做研究，度過了3年非常充實的研究時光，收獲頗多。同時Eric向ACL\EMNLP\NLP for AI work投稿論文，均已發(fā)表，目前正在擔任ACL的審稿人，也是業(yè)內(nèi)人工智能公司Alexa AI的工程師。

作為已經(jīng)畢業(yè)的學長，Eric離開學校已經(jīng)有一段時間了，總結了一下自己的學習和工作經(jīng)歷，Eric為自己的人工智能和機器學習的職業(yè)生涯，設計一個完整的4年制人工智能本科學位基礎課程。這些課程是為AI和CS領域的萌新提供的，雖然是萌新定位，但Eric覺得這些課程直到今天都還在用，是基礎必會的技能。

第1年，打基礎

假設你沒有CS的經(jīng)驗，這一年的大部分時間應該用在CS和機器學習的核心概念和算法上，推薦的課程有：

1.編程基礎，這是AI從業(yè)人員必需具備的軟件工程學的基本技能。課程為CS106B：

http://web.stanford.edu/class/cs106b/

2.計算機系統(tǒng)，這門課的重點在于計算機的基礎設計和構建，尤其是學習軟件編譯的時候，運行一個程序會發(fā)生什么，以及程序是如何在內(nèi)存中運行的。課程為CS107：

http://web.stanford.edu/class/cs107/

3.算法概論，這門課包含了計算機算法背后的數(shù)學和理論基礎，比如最優(yōu)搜索算法和動態(tài)編程，以及如何分析這些算法的內(nèi)存和優(yōu)缺點。課程為CS161：

http://web.stanford.edu/class/cs161/

4.概率論，概率論和統(tǒng)計學是機器學習算法中的核心，尤其是分析數(shù)據(jù)在實戰(zhàn)里很重要。課程為CS109：

http://web.stanford.edu/class/cs109/

5.線性代數(shù)，如何計算矩陣和向量，線性方程組，最小二乘法，這些都是機器學習需要用到的數(shù)學基礎。課程為EE103：

http://web.stanford.edu/class/ee103/

6.多維微積分，調試函數(shù)的梯度，反向傳播以及機器學習，這些都是經(jīng)常用到的。課程為向量微積分（工程師）：

https://www.coursera.org/learn/vector-calculus-engineers

第2年，從系統(tǒng)的基礎知識中開始慢慢探索

AI本科的第二年，至少要明白人工智能的一些原理，應該用什么樣的理論去解決問題，還需要加強對計算機系統(tǒng)運行的理解。

1.人工智能概論，這門課包括了人工智能領域所運用的研究，比如搜索，游戲，邏輯以及圖像還有機器學習算法的應用。課程CS221：

https://stanford-cs221.github.io/spring2020/

2.編譯器，主要是講編譯器背后的設計和理論，你學了之后，至少應該了解一個編譯器是如何構建的，還有編譯器的模塊化組件，也需要了解。如果你對語義識別感興趣，可以好好琢磨一下編譯器的設計和傳統(tǒng)的自然語言處理堆棧之間的相似之處，非常有趣。課程CS143：

http://web.stanford.edu/class/cs143/

3.數(shù)據(jù)庫原理，主要講數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)背后的原則，比如關系數(shù)據(jù)模型、索引、模式等主題，但凡你想成為數(shù)據(jù)專家或者機器學習工程師，就必須要懂得數(shù)據(jù)庫的原理。課程CS145：

https://cs145-fa19.github.io/

4.并行計算，并行計算這門課會講Apache Spark到GPU這些系統(tǒng)背后的原理，課程CS149：

http://cs149.stanford.edu/fall19/

5.操作系統(tǒng)，你如果想要擅長系統(tǒng)編程，就一定要上這門課，這門課是講如何從頭開始搭建一個操作系統(tǒng)，不僅需要設計系統(tǒng)，還需要明白如何調試和代碼管理。如果你不明白，你手下的人敲完：sudo rm -rf /*就撤了，你該如何拯救你的代碼？課程CS140：

http://web.stanford.edu/~ouster/cgi-bin/cs140

第3年，開啟提升課程

這個時候應該開始學高級課程，開始NLP，BA，CV這些方向的研究，

1.機器學習，監(jiān)督學習和模型訓練的概念，比如偏差、方差，正則化以及模型選擇，這些內(nèi)容看上去簡單，實際上每個AI從業(yè)者天天都在用的。課程CS229：

http://cs229.stanford.edu/

2.凸優(yōu)化，這門課運用很廣，比如統(tǒng)計學，機器學習，信號處理和其它使用凸優(yōu)化的領域，雖然現(xiàn)在有不少問題都是非凸化的，但是你最好還是要懂背后的邏輯。課程EE364A：

http://web.stanford.edu/class/ee364a/

3.概率圖模型，像CV和NLP就會經(jīng)常用到，所以還是需要了解。課程CS228：

https://cs.stanford.edu/~ermon/cs228/index.html

4.數(shù)據(jù)挖掘，大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘，這門課涵蓋了處理大型數(shù)據(jù)集的技術方法，會運用到推薦算法、聚類以及大規(guī)模的數(shù)據(jù)集計算與分析，要知道每天產(chǎn)生的數(shù)量還是比較大的。課程CS246：

http://web.stanford.edu/class/cs246/

5.NLP，自然語言處理，讓機器懂得文本數(shù)據(jù)的理論和時間，而且還會在這門課里學到傳統(tǒng)自然語言處理，老師會教如何用深度學習技術來處理這些。課程CS224N：

http://web.stanford.edu/class/cs224n/

6.基于CV的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，基本包含了深度學習背后的理論，比如CV模型就經(jīng)常運用，只要學過人工智能課程的人，沒錯，是來自李飛飛教授的CS231N吧。課程CS231N：

http://cs231n.stanford.edu/

第4年，同學你該開始打比賽了

經(jīng)過前面3年課程的訓練，你應該對計算機系統(tǒng)和人工智能概念、應用有了清楚的理解，找到你比較感興趣的方向，拿起數(shù)據(jù)集，就要開始自己跑模型，做數(shù)據(jù)分析，調參還有解決Bug。想要成為一個真正的人工智能專家，不僅得學，還得上手練。

1.做研究項目，有的學校會提供這類課程，在這門課里，你需要深入研究整個項目的情況。課程CS341：

http://web.stanford.edu/class/cs341/

2.參加課題研究，主動去找研究生學長學姐，做他們的助理，將基礎知識再過一遍，也可以選擇自己開一個課題項目，進行研究，主要是讓你有一個項目經(jīng)驗。

3.大廠實習，如果你要是時間管理的好，可以考慮在課余時間去AI公司實習，一般大廠都有這種3-6個月的實習機會，在實習里，不僅讓你了解書本上的基礎知識，還能使用基礎知識進行落地的運用，這種應該算比較好的實戰(zhàn)機會了。

以上就是作為一個人工智能從業(yè)者的斯坦福畢業(yè)生Eric，送給AI萌新的4年規(guī)劃安排，如果你覺得上面的課程比較難，可以適當調整，當然也歡迎分享你的學習之路。

就像歌詞所說“一代人終將老去，但總有人正年輕?！癆I之路任重且道遠，不管是不是萌新，只要你還愿意學習，就一直在路上，加油?。。?/span>

參考素材：

https://www.mihaileric.com/posts/complete-artificial-intelligence-undergraduate-course-plan/

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斯坦福大學：人工智能本科 4 年課程清單