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編譯：笪潔瓊，出品：大數(shù)據(jù)文摘

今天和大家分享一份Stanford學(xué)長(zhǎng)的人工智能本科 4 年學(xué)習(xí)路線和課程清單。

相信每個(gè)入行人工智能的老手，對(duì)自己過往的幾年學(xué)習(xí)生涯都或多或少會(huì)有一些遺憾：如果我當(dāng)年先從基本概念入手就好了，如果我當(dāng)年把核心算法吃的更透一點(diǎn)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(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，為入學(xué)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(xué)長(zhǎng)名叫Mihail Eric，本人也是一位妥妥的“學(xué)霸”。在斯坦福大學(xué)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(shí)的研究時(shí)光，收獲頗多。同時(shí)Eric向ACL\EMNLP\NLP for AI work投稿論文，均已發(fā)表，目前正在擔(dān)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(xué)長(zhǎng)，Eric離開學(xué)校已經(jīng)有一段時(shí)間了，總結(jié)了一下自己的學(xué)習(xí)和工作經(jīng)歷，Eric為自己的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的職業(yè)生涯，設(shè)計(jì)一個(gè)完整的4年制人工智能本科學(xué)位基礎(chǔ)課程。這些課程是為AI和CS領(lǐng)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(chǔ)必會(huì)的技能。

第1年，打基礎(chǔ)

假設(shè)你沒有CS的經(jīng)驗(yàn)，這一年的大部分時(shí)間應(yīng)該用在CS和機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念和算法上，推薦的課程有：

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

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

2.計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，這門課的重點(diǎn)在于計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)設(shè)計(jì)和構(gòu)建，尤其是學(xué)習(xí)軟件編譯的時(shí)候，運(yùn)行一個(gè)程序會(huì)發(fā)生什么，以及程序是如何在內(nèi)存中運(yùn)行的。課程為CS107：

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

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

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

4.概率論，概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的核心，尤其是分析數(shù)據(jù)在實(shí)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(jì)算矩陣和向量，線性方程組，最小二乘法，這些都是機(jī)器學(xué)習(xí)需要用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。課程為EE103：

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

6.多維微積分，調(diào)試函數(shù)的梯度，反向傳播以及機(jī)器學(xué)習(xí)，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(chǔ)知識(shí)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(yīng)該用什么樣的理論去解決問題，還需要加強(qiáng)對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行的理解。

1.人工智能概論，這門課包括了人工智能領(lǐng)域所運(yùn)用的研究，比如搜索，游戲，邏輯以及圖像還有機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)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(shè)計(jì)和理論，你學(xué)了之后，至少應(yīng)該了解一個(gè)編譯器是如何構(gòu)建的，還有編譯器的模塊化組件，也需要了解。如果你對(duì)語義識(shí)別感興趣，可以好好琢磨一下編譯器的設(shè)計(jì)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(guān)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(jī)器學(xué)習(xí)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(jì)算，并行計(jì)算這門課會(huì)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(zhǎng)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(gè)操作系統(tǒng)，不僅需要設(shè)計(jì)系統(tǒng)，還需要明白如何調(diào)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(gè)時(shí)候應(yīng)該開始學(xué)高級(jí)課程，開始NLP，BA，CV這些方向的研究，

1.機(jī)器學(xué)習(xí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)和模型訓(xùn)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(jiǎn)單，實(shí)際上每個(gè)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(yùn)用很廣，比如統(tǒng)計(jì)學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)，信號(hào)處理和其它使用凸優(yōu)化的領(lǐng)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(huì)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(shù)方法，會(huì)運(yùn)用到推薦算法、聚類以及大規(guī)模的數(shù)據(jù)集計(jì)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(jī)器懂得文本數(shù)據(jù)的理論和時(shí)間，而且還會(huì)在這門課里學(xué)到傳統(tǒng)自然語言處理，老師會(huì)教如何用深度學(xué)習(xí)技術(shù)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(luò)，基本包含了深度學(xué)習(xí)背后的理論，比如CV模型就經(jīng)常運(yùn)用，只要學(xué)過人工智能課程的人，沒錯(cuò)，是來自李飛飛教授的CS231N吧。課程CS231N：

http://cs231n.stanford.edu/

第4年，同學(xué)你該開始打比賽了

經(jīng)過前面3年課程的訓(xùn)練，你應(yīng)該對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和人工智能概念、應(yīng)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(diào)參還有解決Bug。想要成為一個(gè)真正的人工智能專家，不僅得學(xué)，還得上手練。

1.做研究項(xiàng)目，有的學(xué)校會(huì)提供這類課程，在這門課里，你需要深入研究整個(gè)項(xiàng)目的情況。課程CS341：

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

2.參加課題研究，主動(dòng)去找研究生學(xué)長(zhǎng)學(xué)姐，做他們的助理，將基礎(chǔ)知識(shí)再過一遍，也可以選擇自己開一個(gè)課題項(xiàng)目，進(jìn)行研究，主要是讓你有一個(gè)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

3.大廠實(shí)習(xí)，如果你要是時(shí)間管理的好，可以考慮在課余時(shí)間去AI公司實(shí)習(xí)，一般大廠都有這種3-6個(gè)月的實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)，在實(shí)習(xí)里，不僅讓你了解書本上的基礎(chǔ)知識(shí)，還能使用基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行落地的運(yùn)用，這種應(yīng)該算比較好的實(shí)戰(zhàn)機(jī)會(huì)了。

4.競(jìng)賽實(shí)踐：根據(jù)目前正在進(jìn)行的數(shù)據(jù)競(jìng)賽，做了整理和分類，適合有一些理論基礎(chǔ)后實(shí)踐，增加項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，完善履歷。

1.數(shù)據(jù)挖掘賽：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531858/introduction

2.天池CV賽：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531860/introduction

3.天池NLP賽：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531865/information

4.天池工業(yè)賽：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531864/introduction

5.時(shí)間序列賽：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531871/introduction

以上就是作為一個(gè)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，如果覺得上面的課程比較難，可以適當(dāng)調(diào)整，相信對(duì)你入門和學(xué)習(xí)AI的路上會(huì)有所幫助。

參考素材：

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

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斯坦福的人工智能4年路線！

第1年，打基礎(chǔ)

假設(shè)你沒有CS的經(jīng)驗(yàn)，這一年的大部分時(shí)間應(yīng)該用在CS和機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念和算法上，推薦的課程有：

第2年，從系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí)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(yīng)該用什么樣的理論去解決問題，還需要加強(qiáng)對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行的理解。

第3年，開啟提升課程

第4年，同學(xué)你該開始打比賽了

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斯坦福的人工智能4年路線！

第1年，打基礎(chǔ)

假設(shè)你沒有CS的經(jīng)驗(yàn)，這一年的大部分時(shí)間應(yīng)該用在CS和機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念和算法上，推薦的課程有：

第2年，從系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí)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(yīng)該用什么樣的理論去解決問題，還需要加強(qiáng)對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行的理解。

第3年，開啟提升課程

第4年，同學(xué)你該開始打比賽了

第1年，打基礎(chǔ)

第2年，從系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí)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(yīng)該用什么樣的理論去解決問題，還需要加強(qiáng)對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行的理解。