既然捷径可行，何必绕远路？
本博客旨在为你指引一条清晰的捷径，助你开启人工智能领域的学习之旅，同时让你探索新的人工智能产品，以此保持学习动力。我不会给出那些让人望而生畏的建议，比如
“嘿，你应该开始学习 Python，因为它是最常见且流行的编程语言……”
也不会罗列任何图表，像这样：
大多数搜索“如何学习人工智能”的人，会立刻接触到诸如机器学习（ML）和深度学习（DL）之类的术语，这可能会让人望而却步，觉得人工智能很难。然而，想想这个：如果通过掌握全栈技术（理论/编程）来学习人工智能是正确的途径，那么像Pranjali Awasthi这样的人就不可能在 16 岁时创立 Delv.AI 并筹集近 50 万美元的投资，Alexandr Wang也不可能在 24 岁时通过人工智能成为世界上最年轻的白手起家的亿万富翁，并成功创办一家初创公司。许多 18 岁或 20 岁以下的年轻人正在找到诀窍并赚得盆满钵满，他们不是专注于如何学习人工智能——这可能会导致陷入日复一日或周复一周地学习新产品、工具或项目的无尽循环，而是专注于学习如何使用人工智能——这才是关键问题！
即便你从一种常规方法开始学习人工智能，我们大多数人会从 Transformer 架构入手，尤其是因为我们都因 ChatGPT 而对人工智能产生兴趣。但很快，我们就会迷失在复杂的理论技术中，即便理解了，也会疑惑如何去复制它，而如你所知，这是不可能的。接着，我们往往会转向探索在线可用的人工智能工具，而非深入研究它们，并且开始思考它们的商业用例。
要真正学习人工智能，关键在于如何以不同于其主要用途的方式使用这些人工智能产品，运用并实施它们以保持领先一步，充分利用它们无限的可能性。
一、从 API 入手，而非 Python
众多博客会告诉你从 Python 开始学起，因为它是使用最广泛且备受青睐的语言，这没错，但 Python 本身就是一个完整的生态系统。你至少需要 6 个月时间才能学会 Python，而到那时，很可能又会出现一个新的热门人工智能话题。然而，如今大多数人工智能工具都是通过 API 提供或运行的，而 API 只是编程中很小的一部分。这就给了我们一个优势：你无需一台强大的笔记本电脑，也无需先学习 Python 就能涉足人工智能领域。API 只是 Python 中一个更小巧、更快捷、更容易学习的部分。所以，API 应该是你首先关注的内容。
对于那些不明白 API 是什么的人，可以把它想象成餐厅里的服务员。其
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