“学AI可信？知乎拆烤！”这个话题，在AI（人工智能）日渐普及的时代，引起了众多人的关注。在这篇文章中，我们将探讨学习人工智能这个话题的可信度问题，并通过知乎上的专家意见和经验，为人工智能学习的可信度提供一些指导性意见。
首先，需要澄清的一点是，人工智能不是一个可以简单、轻松学习的技能或知识。AI相关的学科体系广泛、深入，需要掌握一定的数学、编程等技术才能学好。同时，还需要不断地学习新知识、获取实践经验。因此，学习AI的道路十分漫长，需要付出大量的努力和时间。
接下来，我们需要考虑的问题是，如何保证自己学习的AI知识可信度。这里，我们可以借助知乎上专家们的分享和经验，为大家提供一些可行的建议。
1.选择权威的学习平台和教材
选择正规、权威的学习平台和教材，是保证AI学习可信度的第一步。假如你是在一些小众的自媒体或博客上进行学习，可能会因为错误的理解或者更新不及时的知识体系等原因，导致自己学习的知识产生偏差。相反，选择国内外知名的AI学习网站和书籍，你就可以确保学到的知识是最新的、最全面的。例如，Andrew Ng的课程、《统计学习方法》、《深度学习入门》等。
2.学以致用：多做实际操作
在学习AI知识的同时，一定要进行实验和实践。笔记本电脑并不足以满足训练复杂模型的需求，在进行模型架构设计和超参数调节时我们需要计算机性能强大的服务器。如何去租用GPU、如何在服务器上搭建环境、如何进行数据的预处理，这些都是实践需要考虑的问题。同时，也需要思考如何将AI中的知识，应用于实际的问题中。
3.参加学术会议和社区活动，了解最新发展
参加学术会议和社区活动，可以与其他AI爱好者进行交流，了解AI领域的前沿知识和最新发展，更加贴近学术前沿。同时，在这过程中，还能认识到更多的AI研究者、开发者和从业人员，扩大自己的人脉资源。
总的来说，学习AI的可信度是需要多方面的考虑和付出的。除了基础的学科知识和实际操作外，建立起自己的人脉网络和接触学术交流可能会带来更多的机遇。相信持之以恒、不断探索的态度和方法，将能让AI技能学习真正变得可信。
