随着人工智能技术的普及，各种AI培训也应运而生。 浏览各种社交网站和APP，几乎每天都能看到与Python和人工智能相关的文章。 其中大部分是由培训机构提供的。 人工智能课程的广告。 那么行业内的人工智能培训课程靠谱吗，学了之后有多大用处呢？

目前市场上的AI课程很多，质量参差不齐。 一般来说，大约有三种类型。

一种是打着训练人工智能幌子，但实际上只教Python的课程。 一些机构甚至混淆视听，声称掌握Python就等于掌握人工智能。 当然上完这类课程后，虽然可以建立模型，但只能是形式上的建模，模型的效果无法保证。 以构建数据挖掘模型为例。 要建立一个好的模型，必须具有深厚的统计理论和丰富的建模参数调整经验，并对数据分布、数据预处理、算法运行原理等有深刻的理解。 如果只学Python就开始建模，通常只是知其然不知其所以然，用处不大。 AI的核心是什么？ 简单来说就是算法，各种算法。 这些算法的背后是统计学、微积分和概率论等数学理论。 没有这些算法，人工智能就无从谈起。 Python只是实现这些算法的工具。 因为它简单易用软件培训学校好不好，而且有很多现成的库可用，所以大家都用它。 只要支持这些类库，就可以轻松地用其他语言（例如 R 和 SAS）进行建模。

第二种是只教授概念而不教授实践的课程。 这类课程通常会大篇幅地涵盖人工智能领域的各种高层概念，没有实际环节，非常不接地气。 学生学习后通常只是说说而已，不知道在实际工作中如何建模。 不过，目前市场上此类课程还很少。

还有一门教授算法的课程。 这类课程可以算是真正的AI课程，但难度也比较大。 机器学习是一门多领域的交叉学科。 抛开编程实现部分，还涉及概率论、统计学、微积分等学科。 深度学习是机器学习的一个分支，单独来看又是另一个分支。 课程。 这里的每一门学科，从入门到学透，都不是一两个月就能完成的。 虽然很多学生看似学过算法课程，但真正学到的东西并不多，实际上大部分都无法毕业。 要真正理解这些算法，除了要有一定的数学基础之外，还需要很长的时间和精力。 以最简单的逻辑回归算法为例。 光是它的翻转过程，可能需要你仔细看视频四五遍才能基本看懂，但要灵活运用却远远不够。 人工智能本身就是一个进入壁垒比较高的行业。 学习的路上没有捷径。 成为一名算法工程师并不容易。

看来这些课程要么学不了，要么学了也没用。 那么，对于很多基础不好、需要利用数据挖掘技术来解决问题的人来说，我们该怎么办呢？ 我们无能为力吗？

两者都不。 事实上，自动建模技术是近年来兴起的，用于帮助初学者或初学者进行建模。 自动建模技术将统计学家、数学家的数据处理经验和理论融入到软件中，让软件智能地完成数据预处理、模型建立、参数选择、评估等一系列任务。 对于用户来说，只需将数据扔进自动建模工具并配置目标，工具就会自动构建出高质量的模型。 自动建模技术对建模人员的要求很低。 了解一些最基本的概念就足够了，尤其是模型评估方法。 无需学习复杂的预处理方法、算法原理参数等，工具专家会自动帮我们完成。 无论是业务人员还是普通IT程序员都可以利用自动建模技术来做数据挖掘业务。 他们无需学习简单的Python，就可以享受人工智能技术的好处。

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