咱们先不说培训是否有用不论，我们先来梳理一下学人工智能至少要经历哪些学习阶段。

人工智能的前置学科是大学数学（高数、线代、概率论等）和计算机基础（算法与数据结构等），这些理论知识可以通过书籍和视频课程来学习。

在复习完这些之后，你就该开始对机器学习或深度学习（视发展方向而定）的理论知识进行学习了。这方面的视频课程很多，比如吴恩达，斯坦福公开课，李弘毅等，也可以看看西瓜书和李航的《统计学习方法》。

有些人会说这些都是可以完全自学。但是我们要想到一点，有多少人能将上面这些课程都是很有质量的学完并融会贯通呢？更何况有些人还要上班或是有些程序员想转型，但是还有一堆没完没了的加班，或是你是个零基础的人，从头学起时间是一个最大问题。你能拿出多少时间可以长时间去攻克这些，如果都是上述人员，建议还是去培训机构，毕竟培训机构都给你整理好了知识点，还有人手把手教，不行还可以问老师也可以和同学讨论，这也就相对比自己一个人自学来的快上很多。但是反过来说，培训主要还是一种学习方式，如果想完全具备工作能力至少需要2-3年的时间或是更长时间，这样会有多少人能坚持呢？

3、AI培训之殇

接下来，你需要找一些项目来实践一下模型复现。这个部分通常比较痛苦，需要你养成良好的搜索习惯来辅助学习。这方面的开源项目有很多，kaggle上就不少。你也可以多混混博客、论坛和问答社区，找到些开源的项目，最好还能在GitHub上找一些大神的代码做demo。遇到问题多搜索，要是有可以讨论的同学或导师则会好很多。

再往后的实战会更加具有挑战性。你需要找一些具体领域的工程项目来做一做（CV、语音、NLP等），如果没有，就去组队打一些比赛，如kaggle、天池、KDD-CUP等。实验室有项目的同学会好些，多参与多思考，在实践中深化对理论的理解。

最后，如果是要找相关工作，应届生还需要刷一刷LeetCode之类的题库。

所以上述三点大家可以自行考虑是否要转型或是学习AI，毕竟大家时间都是有限的，有些时候的突发事情又会随之而来，所以大家还是要三思而行。去培训机构培训，大家也一定要多留心眼，以防双手空空而回。