“How to Build Your Career in AI” 一文主要介绍吴恩达对 AI 技术运用的见解。吴恩达认为 AI 的作用之于如今的人类，类似电力之于前人，会改变人类生活的各个领域，他在文中为 AI 从业者提供了一些职业规划建议。
吴恩达强调基础学习在建立 AI 职业生涯中至关重要，是开启和持续发展 AI 职业生涯的基石，其具体内容如下：
- 基础学习是职业发展的起点：吴恩达指出，学习基础技能是建立 AI 职业生涯的首要步骤。在 AI 领域，如机器学习、深度学习等基础知识的掌握，是开启职业生涯的关键。例如，对线性回归、逻辑回归、神经网络、决策树等模型的理解，以及对机器学习核心概念如偏差 / 方差、成本函数、正则化、优化算法和误差分析的掌握，构成了进一步深入学习和实践的基础。
- 应对技术演进的关键：AI 技术不断发展，基础学习是跟上技术变化的必要条件。吴恩达提到，虽然机器学习和深度学习的基础在成熟，但 AI 领域的许多技术仍在演变。持续学习基础技能，能帮助从业者理解新技术的发展，适应行业变化，保持在 AI 领域的竞争力。
- 基础学习与项目实践的关联：扎实的基础学习为项目实践提供支撑。在开展 AI 项目时，如进行数据处理、模型构建和优化等工作，都依赖于对基础知识的熟练掌握。例如，在解决实际问题时，需要运用所学的基础算法和技术，将其应用到项目中，实现从理论到实践的转化。
- 影响求职和职业发展的长远性：良好的基础学习在求职过程中具有重要意义。具备扎实的基础知识，能让求职者在面试中展示对 AI 技术的深入理解，增加获得理想工作的机会。同时，在职业生涯的长期发展中，深厚的基础也为进一步学习和承担更复杂的任务奠定基础，有助于实现职业晋升。
重点知识：
- 给 AI 编程将会像读写能力一样重要
- 编程的意义：读写能力曾经不是人们的必备技能，随着它的普及，人际交流变得更高效。代码作为人与机器交流的方式已经在实际生活中发挥重要作用，但目前仍不够普及。
- AI 推动编程普及：作者认为在实现人机交互这条路上，AI 编程会是一条比传统软件工程更好的途径。文章以披萨店的运营为例，说明 AI 在提升生产效率上的用途。
- 鼓励学习 AI 编程：文章指出 AI 编程素养的普及会让更多人受益。作者鼓励更多人尝试运用 AI 解决问题，掌握为 AI 编程的技能。
- AI 从业者职业发展三部曲
- 储备知识：AI 行业的很多技术仍在发展，机器学习和深度学习的基础正在成熟，有意进入 AI 领域的人们需要保持学习以跟上技术的发展。
- 参与项目：完成基础知识学习即可尝试做项目，在项目中往往需要与不熟悉 AI 专业知识的团队或人员合作。如何处理好认知差异，根据 AI 项目高速更迭的特性，调整项目规划等都是 AI 从业者需要不断积累的经验。
- 寻找工作：AI 从业者面临 “被公司需要，但技能难以匹配生产” 的问题，求职者要在面试中向潜在雇主说明你的技能如果嵌入生产环节。
- 给 AI 从业者的学习建议
- 学习基础技能的重要性：这是在 AI 领域取得成功的关键，包含机器学习、深度学习、相关数学和软件开发等方面，作者在文中提供了各项基础技能的具体说明。
- 学习方法：作者建议持续学习，打好数据基础，根据优先级和兴趣分配精力。
- 数学学习的考量：理解算法背后的数学有助于调试算法，随着技术成熟，对数学的深度理解需求或有变化。
- 介绍做项目的技巧
- 规划成功 AI 项目的步骤：介绍识别业务问题、头脑风暴 AI 解决方案、评估可行性和价值、确定项目节点以及数据、时间等资源投入计划的技巧。
- 选择与职业目标相符的项目：建议从小项目起步，专注应用领域或开展副业等途径获取经验。选择项目时要考量技术成长以及能否成为进入更大项目的跳板等因素。
- 给 AI 从业者的求职建议
- 求职基本思路：建议求职者以 “换岗不换行，换行不换岗” 理念考虑角色和行业转换问题。
- 信息面试的作用：信息面试有助于理清特定公司中 AI 技术人员的实际工作，让求职者了解自己的具体职能。
- 找到合适工作的要点：重视简历和项目匹配度，以负责的态度选择合适的团队。利用人脉和社交圈，对个体来说求职经验寥寥，朋友和同事的建议能为求职者提供更多视角。
- AI 行业职业生涯的关键因素：作者用个人经历提示 AI 从业者团队合作、社交、找工作、自律和利他意识等对职业生涯延续的作用。
- 避免自我怀疑：AI 领域新人可能出现 “冒名顶替综合症” 的心态。技术上 AI 很复杂，且有不少优秀人才聚在该领域，新人表现欠佳很正常，拥有好心态更重要。
作者在文末提醒 AI 从业者用有限时间做更值得的事。如文中提到的，人们应 “像三岁孩童一样渴望知识，间尽可能分享知识”，用有限生命抱无限可能。
参考资料：
How to Build a Career in AI？吴恩达新书（附下载） - 特工宇宙
从翻译视角解读吴恩达《人工智能职业规划指南》，8个问题带你上路！_how to build your career in ai-CSDN博客
https://aiprompttalent.com/wp-content/uploads/2023/05/AI-Career.pdf