你知道AI时代，真正赚钱的专业是什么吗？
是不是觉得自己错过了什么？还在为选择学什么而烦恼？
别再犹豫！AI背后的三大必学技能，不学就OUT！
想赚大钱，学对技能，成功就是这么简单！
究竟是哪三项关键，让你从“普通人”变成行业巨头？
继续看，答案马上揭晓！
我之前写过一篇关于“AI时代医学专业入学”的文章。
AI将取代医生？月街预测消失企业与医学的震撼未来，准备好迎接变革了吗？(feat. AI, 医生, 医疗未来, 机器人手术, 医疗自动化, 月街, 消失企业)
结果评论区热闹了，大家纷纷问：AI时代，到底该学哪个专业才能赚钱？
想在AI相关行业里赚到钱，我觉得你得学三大必备技能。掌握了这三门，你就可以踏上赚钱之路：
- 首先是概率与统计，这包括概率分布、统计推断、假设检验、回归分析等。如果你想在数据的海洋里不迷失方向，这门课必不可少。
- 然后是线性代数与微积分，这可真是数学的“黄金搭档”。向量、矩阵、运算，多变量微积分，这些都可以帮助你优化模型和数据。
- 最后是信息论，它涉及熵、信息量、信道容量等内容，是理解信息传输和优化模型的基础。
如果非要我选最重要的一门，绝对是线性代数。这是AI开发者的必修课。向量、矩阵这些概念，简直是AI的“心脏”。没有它，AI就像没有引擎的车，动不了。
信道容量是信息论中的一个重要概念，它指的是在没有错误的情况下，通信系统能传输多少信息。你可以把信道容量想象成“道路宽度”。
信道容量越大，就像道路越宽，通行的车辆就越多；带宽越大，能传输的信息也越多。不过，宽路并不是唯一的决定因素，信号灯、交通堵塞等也会影响通行速度。信道容量也一样，除了带宽，噪声的影响也不容忽视。噪声一来，数据的准确性就大大下降，模型的学习效果也会变差。
所以，噪声就是AI的“坏朋友”，会让你做出的决策不那么精准。要让AI学得好，跑得快，必须从噪声中筛选出有用的信息。
信息量越大，错误的机会也越多，而如何减少这些错误，正是AI优化的关键所在。
而微积分，尤其是多变量微积分和偏微分，在优化AI模型时非常关键。它们能帮助我们处理多维数据，从而让模型更精准、更高效。
向量、空间坐标等几何概念在图像处理、机器人学和数据可视化中也大有用处，帮助AI理解空间数据并解决复杂的任务。
线性代数对于AI来说，简直就是“魔法公式”。它为GPU加速提供了基础，而通过并行计算优化的大规模矩阵运算，可以大幅提升学习速度。
几乎所有的机器学习和深度学习计算，都基于线性代数。可以说，没有线性代数，AI就像是一个没有方向的迷失者。
那么，AI所需的数学基础，简言之就是线性代数、多变量微积分和统计学。这三者共同构成了AI模型的基石。
比如，概率分布、统计推断、假设检验等概念，帮助我们从不确定的数据中提炼出最有价值的信息。掌握这些，你就能让AI在复杂的数据中找到规律。
如果你是线性代数的新手，不妨从Gilbert Strang的《线性代数导论》开始。这本书不仅内容深入浅出，而且MIT的OCW平台上有免费的讲座视频，完全可以自学。
其实，看了这些内容，你可能觉得有点“外星文”，感觉完全听不懂。但别担心，最重要的一点是：如果你想在AI相关的领域找到一份工作，数学和统计学的知识会越来越重要。
但别慌！你不必成为AI工程师。大多数人不过是偶尔用一下AI工具罢了。
作为普通用户，你其实不需要去钻研复杂的数学和统计学。你真正需要的，是提问的能力和识别AI“谎言”的眼光。
用过AI的人都知道，提问是多么重要，而AI撒谎的能力也是一绝。如果你没能识破AI的谎言，那你很可能会成为笑柄。
现在有些人直接把ChatGPT的回答复制粘贴到网上，看到这些，我忍不住想问：“那你自己怎么想的？”
最终，我想说：“最重要的还是你自己的思考和能力，AI只是一个辅助工具，正确使用它，才能让你事半功倍。”
如何分辨AI的谎言？突破迷雾的关键就在这里！
想要甄别AI的“谎话”？不仅要有敏锐的洞察力，还得靠广泛的阅读和深刻的思考。你知道吗？答案往往就藏在那些看似简单的基础之中。别被表面迷惑了，AI也有它的“套路”，只要你用心去思考，很多问题其实都能迎刃而解。
想提升这项能力？不是让你疯狂追求复杂的理论，而是要培养“从细节中发现真相”的眼力。真理往往简单、直接，只要我们摆脱过度复杂化的思维，就能轻松看穿其中的“骗局”。
