2023年是正經的人工智慧元年，也是在這一年，人工智慧穿上華麗的外衣，正式走到了所有人的面前，幾乎每個學校的計算機學院都在搞人工智慧，每個計算機專業的學生都在訓練模型、調參。自然而然地，從去年開始，所謂演算法工程師、ai研究員這些崗位也成為意料之中的當紅炸子雞，今年更是直接給出30萬起步年薪，簡直喪心病狂、令人髮指。更好笑的是，街頭巷尾的大媽都知道，以後她們將擁有乙個聰明的機械人，可以幫她們分擔所有的家務。所以，人工智慧在未來的5-10年不再是夢想，而是真正地會走入千家萬戶，我們每個人都將成為這巨大浪潮中的乙份子，提前備戰是至關重要的。
本科時上人工智慧課，還年輕，也不懂事，所以只依稀記得老師總是在講一些聽不懂的演算法，或者一面黑板一面黑板地推到公式。而因為本科畢業的那年（2023年）大資料及大資料探勘很火，程度約等於今天的人工智慧吧，所以當時畢設就選擇做大資料災難**。懵懵懂懂地對照別人的教程，然後展開了資料預處理、特徵提取然後再到最後的分析和提取，也因為這個畢設，我對人工智慧有了乙個新的認知和理解--依靠強大的大腦（計算機儲存），從資料中找尋規律，等到新的資料到來時，就按照以往學習的經驗進行**。通俗一點，就是考試前拼命地記憶題目，等到新題目來臨的時候，自然就大概知道怎麼做，這是一種弱的人工智慧。
看到這裡，產品狗別慌，其實對於做產品而言，我膚淺地認為，其實你只要大概理解這些演算法的原理，然後更重要的是你要知道它可以怎麼應用，可以遷移到哪些場景中幫助使用者解決問題，這樣你就能理解產品的邏輯，和研發的溝通或者理解需求時就夠了。具體一點，就是產品狗可以看《統計學習方法》、《西瓜書》（主要理解演算法原理）、《機器學習實戰》（結合書裡的小專案，理解演算法的實際應用），再聽一聽吳恩達的課，基本就算入門了。
但是在實際的找工作過程中，我開始逐漸地認識到，即便我們胸中裝著無數個演算法，然後你也可以秒寫出那些演算法的公式，對於乙個產品狗來說都還遠遠不足夠，因為，人工智慧所有的產品都處於落地初期。這意味著，我們沒有一套成熟的體系和參考，讓我們知道怎麼能把過往使用者的一些需求場景，換一種思維，去思考它們和人工智慧可以產生的新的結合點，讓演算法真正落地成為產品。總體上來說，就是你需要認識到整個人工智慧產業發展到哪一種階段？和哪些產業有了結合？使用者的場景是怎樣的？未來還可以怎麼樣突破？這是我覺得現階段的人工智慧產品狗需要思考的問題！！！
今天立個flag吧。從下週開始，每天更新一節課的筆記，希望不僅是自己聽到的內筒的客觀呈現，更重要的是用腦用心的思考，但願flag不倒，每天都會提醒自己扶好flag的，加油吧，智慧型的產品狗，學習使我快樂！
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