作为一个理工科早期毕业生，出于近乎本能的敏感，格外关注全网热议的ChatGPT。
本来国内就业环境就不好，各行各业内卷越来越严重，加上人工智能的异军突起，各行各业势必将迎来科技进步跨时代的巨大冲击，在此情形 下，有些人必将失业，被人工智能代替。
逼着我们不得不捡起来大学学过的知识，继续学习，才能在未来拥有立足之地。
什么是通用人工智能（AGI）?
通用人工智能（AGI）是人工智能的一种理论形式，可以像人类一样学习和推理，有可能解决复杂的问题并独立做出决策。
然而，那些致力于AGI开发的人旨在复制人类的认知能力，包括感知、理解、推理、学习、规划、决策、创造等多个方面，跨越广泛的领域。
目前，人工智能的研究已经涉及到计算机科学、数学、物理学、心理学、哲学等多个领域，旨在模拟和实现人类的智能行为和思维过程。人工智能被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐、自动驾驶、智能制造、医疗保健等众多领域，对社会、经济、科技的发展产生了深远影响。
像我这样有一些计算机基础的人，也想学些一些这方面的知识， 不求以后真的转行从事这方面的工作，可以解决一些生活中的小问题，也是可以的。
如何入门人工智能？
第一步，务实基础，学习高数和Python编程语言
人工智能是计算机和数学的交叉学科，会涉及到很多数据、算法问题，而这些都是数学推导出来的，所以要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。
先将高等数学基础知识学透，从基础的微积分、线性代数、概率论和凸优化等入门，只有基础有了，才能层层积累。
计算机基础的部分，一般学习人工智能至少要掌握一门语言，最好是python，学习难度相对来说更容易，通用程度比较高，所以学习性价比非常高。
第二步，掌握机器学习和深度学习算法
一切的技术的出现都是为了解决现实问题，简单问题需要简单分析，一般会用数据分析，通过数据对比发现问题出现的原因。
机器学习有很多种方法，比如决策树、神经网络、支持向量机等，不同算法解决不同的问题，而深度学习算法是机器学习中的一个分支方法。
深度学习算法对数据量要求比传统机器学习算法更多，深度学习算法可以直接通过cnn实现自动特征提取，泛化性更强，深度学习对语言、文本、图像均有很强的表现。
第三步就是实践和实操了。
在学习人工智能的过程中，需要不断的通过实践项目，来加深对人工智能算法的理解和应用，也可以巩固学到的知识。
可以尝试参加开源项目或者自主开发一个相对简单、完整的人工智能应用项目，比如简单地语音识别、图像识别、自然语言处理等，通过这些获取实践经验。
第四步，参加在线课程和培训班
基础知识扎实有过 丰富变成经验的朋友，完全可以通过自学掌握AGI的基础，另外可以通过报名一些在线教育平台，人工智能培训班学习更深入的知识。
像我这样基础不是特别牢固，编程经验不足的小白来说，还是放弃自学吧，如果真的想学，一定要找个靠谱的正规渠道，从零开始，循序渐进的学习。
我发现在一个「AGI课堂」推出的【程序员的AI大模型进阶之旅】免费公开课，一共2天的课程，特邀圈内技术大佬孙志刚，一个月时间独立开发的大模型评测软件ChatALL.ai，成为 GitHub 全球热榜第一，是有实战和影响力的[开发者，在CV方向曾设计出世界排名第一的算法，可以及时的帮我们全面解读前沿技术，提升认知和明确方向，成为AI技术革新下更大的收益者！
比如，这次课程的一些课题：
● 这次AI技术，和以往的技术变革有何根本不同？
● 如何利用LangChain让你的LLM更强大?
● 如何让自己成为变化的受益者？
● 未来的哪些程序员收入会提高
● 借助大模型技术提高收入的可行性
尤其针对目前内卷严重的程序员从业者，还有在校大学生有这方面职业规划的，都可以先听课，能更清晰的了解自身的不足和未来努力的方向。
这个课程是免费的，直接点击上方的公开课链接免费报名，不需要花钱就可以直接学习，还可以获得AI大模型资料包，可以直接上手实践和操作。
当然对于行业小白来说，也可以获得无需翻墙的好用的AI工具名称和网址，可以直接体验使用，大大增加自己的工作效率。
最后想说
我大学毕业就没有考虑从事程序员这个职业，一方面思维方式偏文科更感性，理科方面深入学习融进去太难，就是那种说起来能理解，但是缺乏深入研究的能力。另一方面是因为我更喜欢和人打交道而不是机器。
传统行业，需要经验、需要资历，可以吃老本，经过几年的积累和沉淀，无论是人脉还是经验都能帮助自己越来越好。
计算机从业就不是这样了，需要不断的学习，更新知识储备。这个领域技术更新速度太快了，现成的模型、框架、代码越来越多，红利越来越少，正如逆水行舟，你不卷别人，就会被别人卷。
我一个大学同学，大学毕业两年找程序员相关工作一直不怎么顺利，然后又专门找了一个培训机构学习深造，后来直接去北京一个公司成功入职。
说起来到现在都已经有10多年了，偶尔联系说起他的状态，每天除了工作和生活，就是不断的学习。
特地问了他关于大模型技术相关，他们实际工作中已经开始使用各类大模型辅助程序开发，越来越多的程序项目不再需要精细化的分工合作，借助AI大模型，一个人前段后端UI包揽，大大提升工作效率。
这个行业一方面比的就是速度，比别人更快的学习和掌握，竞争也能领先一步！
