我选择的精准路径

2023年5月，我决定全力以赴，投入时间学习人工智能。

我请了6个月的假（作为父亲），全身心投入到AI工程领域的学习中。

转眼12个月过去，我已成为一名自由职业的AI工程师，并完成了我的首个付费项目。

我撰写此文，旨在为有志成为AI工程师的读者分享我的经验、教训和心得，因为……

我希望你能迅速达到我现在的水平（甚至更快）。

读完本文，你将了解：

该学什么
为何要学
如何学得更快
如何倍增学习成效

声明：12个月前，我并非从零开始。自2019年起，我便开始探索机器学习和自然语言处理。同时，我也是一名软件工程师。因此，在决定转型进入AI领域时，我已具备一定的基础优势。

7步助你获得首个AI工程师职位

让我分享一下，如果我从零开始学习AI工程，我会遵循的确切步骤。

第一步：学习Python基础知识

AI工程师必须掌握编程技能。

但入门时，他们只需掌握一些基础知识，例如：✔ 循环 ✔ 变量 ✔ 函数 ✔ 数据类型 ✔ 基本语法 ✔ 基本操作 ✔ 条件语句 ✔ API和库的使用 ✔ 数据结构： ↳ 列表 ↳ 元组 ↳ 字典

这听起来可能很多，但其实不然。

当然，你对Python越熟练越好。但你的首要目标是学习构建第一个AI项目的基础知识（项目相关内容将在第四步详述）。

幸运的是，我上面提供的清单已经足够开始学习了。

我推荐以下这些优秀的Python资源：

第二步：学习大型语言模型（LLMs）

LLMs 是 AI 项目的“大脑”。AI 工程师大量使用 LLMs，因此了解它们的工作原理至关重要。

开始使用 LLMs，你无需深入研究。目前，GPT-4、Claude 3 和 Gemini 是最强大的 LLMs。即使是非技术人员也能成功使用它们，这是因为它们掌握了提示工程（更多内容见第三步）。

再次强调，开始在项目中应用 LLMs，你不需要精确了解它们的工作原理。

只需理解以下术语：✔ 标记 ✔ 上下文窗口 ✔ 注意力机制 ✔ 温度（在 LLMs 中）✔ 转换器架构

这些将为你构建首个 AI 项目打下基础。随着每个项目的推进，你的基础知识将不断扩展。

我最喜欢学习 LLMs 的资源：

3. 掌握Prompt Engineering的原理

AI工程师懂得如何与大型语言模型（LLM）有效沟通。

因此，Prompt Engineering是他们工作的一部分。

尽管如此，不要在如何构建提示上花费太多时间，也不要钻研得太深。

只需：✔ 学会具体化 ✔ 学会提供上下文 ✔ 明确你的目标 ✔ 通过迭代改进你的提示

我不认为Prompt Engineering是未来的技能。原因很简单：提示只是纯文本。编写出色的提示已经被LLM和框架（如DSPy）自动化了。

这就是为什么我不建议在这方面投入太多时间。但基础知识至关重要。

只有在需要时，才学习高级提示技巧（资源丰富）。

你可以在以下地方学习Prompt Engineering：

4. 构建一个AI项目

“知识通过实践应用才能发挥最佳效果。” ——Tiago Forte
构建AI项目是成为AI工程师的唯一要求。

仅靠理论是不够的。

除非你能展示出使用AI和代码实际创造事物的能力，否则你不能称自己为AI工程师。

幸运的是，在完成本文前三个步骤后，你已准备好构建你的第一个AI项目。

甚至，如果你喜欢这种方式，你可以直接跳入第一个项目，而不必经历前三个步骤。你将在创建项目的过程中学习它们。

第一个项目应该简单。

我们这里只有两个目标：

结合前三个步骤。
通过实践学习（不仅仅是理论）。

在你的第一个项目中，你将使用Python、LLMs和提示。这意味着你将结合前三个步骤的所有内容。这很简单，得益于OpenAI API或诸如LangChain或LlamaIndex这样的框架。

让我们谈谈通过实践学习……“永远不要让知识超越实践。” ——Dan Koe

除非你应用它，否则你并没有真正学习。

这一点我怎么强调都不为过。

看，我浪费了数百（如果不是数千）小时仅仅学习理论。如今，我已记不清其中的95%。

大约三年前（34岁时），我决定不再无创造地学习任何东西。

结果如何？✔ 我学习得更快。✔ 我记录我的学习过程。✔ 我几乎记得所有内容。✔ 我获得了更深刻的理解。✔ 我建立了一个已完成项目的作品集。

注意：我还做了一件事，这进一步提升了所有这些结果（更多内容见步骤5）。

所以请，不要重蹈我的覆辙。

优先考虑实践，而非理论。

回到项目上来。我建议的第一个项目是构建一个ChatGPT的“克隆”。

构建克隆所需的一切：✔ Python✔ OpenAI API✔ Streamlit（用于GUI）✔ 大约40行代码

听起来可行吗？

这个项目不会很壮观。但它将：

让你进入“创造者模式”。
帮助你巩固步骤1、2和3的知识。
允许你尝试LLM参数和提示

如果你需要项目帮助，你可以将我的文章作为你的指南：

5. 公开学习

“Show Your Work”（《展示你的作品》）是奥斯汀·克莱恩的一本仅需2小时阅读的书。

正是这本书启发我此刻撰写这篇文章。

它让我明白，每个人都有值得分享的东西。即便作为初学者，你也已经领先于大多数人。

想要证据吗？

我刚刚分享了我大约在AI学习旅程的第6周所写的文章链接。

分享什么？

✔ 代码✔ 课程✔ 错误✔ 想法✔ 喜爱的资源

任何你学到的东西。

我知道，对大多数人来说公开分享是困难的（对我来说也曾是可怕的）。

但这是你将做出的最佳长期投资之一。创作者经济正在蓬勃发展。创作内容几乎没有负面影响（除了时间投入）。

看看你能实现什么：✔ 建立信任✔ 启发他人✔ 获得信誉✔ 建立真实性✔ 追踪成长✔ 巩固知识✔ 扩展人脉✔ 通过教学深化学习✔ 打造个人品牌

这个列表甚至还不完整！

我亲身实践过，所以我确认这些好处。

因此，我的建议是：

🌟 分享你所学！

6. 重复步骤4和5。

持续构建，持续分享。

如何避免选择下一个项目？

在投入下一个项目之前，这是一个至关重要的问题。

我在做项目时犯了一个巨大的错误，因为我只有几天时间来完成它们。我每周发布视频，所以我必须：

找到一个项目想法。
选择技术。
构建项目（编写代码）。
录制自己谈论项目。
编辑我的录音（讨厌这一步）。
准备描述。
上传视频。

然后，我为Medium写文章。

所有这些都在7天内完成。

我更多是在探索和分享，而不是构建真正的项目。探索本身是件好事。但我希望我能早点知道这个“丑陋的真相”：

探索性的AI项目不会让你被雇佣！

如何选择正确的项目？

“关注效益，而非功能”是销售中的主要原则之一。

为什么我在关于AI工程的文章中提到销售原则？许多人认为AI被过度炒作。

AI新闻提到酷炫的AI功能。

但企业只关心结果。遗憾的是，功能很少为企业带来真正的效益。

如果你想让你的项目脱颖而出，关注效益。

这里有三个主要的效益类别：

节省时间
节省金钱
赚更多钱

（提示：AI在节省时间方面非常出色。）

确保项目增加价值（提供实际效益）。

走出舒适区
确保你会学到新东西
提升现有技能
解决实际问题

每个项目都应该具有挑战性，并迫使你学习新东西。

以下是一些实用的学习主题：🟢 RAG🟢 LangChain🟢 HuggingFace🟢 向量数据库🟢 向量嵌入🟢 开源LLMs🟢 图像生成器（DALL-e 3）🟢 语音模型（Whisper和TTS）

我参加了10多次AI工程职位的面试。

根据我的经验，公司总是询问RAG。所以我会将RAG用于我的第二个或第三个项目。

越早越好。

此外，它应该提升你在步骤1、2、3中的技能。这样，当你：

扩展你的编码技能
了解更多关于LLMs的知识
探索提示工程

构建解决实际问题的项目。

7️. 寻找导师

没有导师严重拖慢了我的进步。

在我的旅程中，我已经完成了这篇文章中的前六个步骤（在某种程度上）。

但我从未找到过一位导师……

我从未有过这样一个人：🟢 帮助我度过难关🟢 告诉我应该发展哪些技能🟢 帮助我规划职业道路🟢 将我介绍给他的网络🟢 与我共同庆祝成功🟢 给予我职业指导🟢 给我反馈🟢 鼓励我🟢 批评我

不要重蹈我的覆辙！

寻找一位导师。

一位导师能为你节省数月时间！

注：如果你在寻找AI工程领域的导师，我可以帮忙。在LinkedIn 上私信我（注明你来自Medium）。

结论

成为一名AI工程师仍处于非常早期的阶段。

这一角色正在被定义，但需求正在迅速增长。

阅读本文后，您了解了我在创纪录时间内成为AI工程师的路径。

如有任何问题，请在评论区留言！✍️

🔔 我是Kris。我帮助技术人员成为AI工程师。在Medium上，我分享了对于有志成为AI工程师的人士有价值的经验和教训。请务必关注。 🔔

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