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被人工智能挟裹的程序员们,该如何切入 AI 开发?
OSC源创君 2018年06月11日

被人工智能挟裹的程序员们,该如何切入 AI 开发?

OSC源创君 OSC源创君 发布于2018年06月11日 收藏 13

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人工智能有多火?作为典型的技术驱动行业,人工智能相关岗位的薪资水平远高于全国平均水平。据默默数据研究院提供的数据显示,目前国内人工智能相关岗位的应届生起始月薪为 12.5 K,其中,Google 中国更为应届生岗位开出高达 56 万的年薪。

人工智能人才有多稀缺?据 LINKEDIN《全球 AI 领域人才报告》及工信部教育考试中心数据显示,中国人工智能人才缺口超过 500 万。而根据 Gartner 最新发布的预测报告,2018 年全球人工智能市场规模将高达 1.2 万亿美元。这是一个“坑”多“萝卜”少的多金行业,计算机视觉、自然语言处理等前沿应用领域尤甚。

毫无疑问,人工智能绝对是十年内的技术风口。那站在浪尖上的普通程序员们,该如何跻身 AI 洪流,与时代趋势共舞呢?

从研发内容来看,从事 AI 研发相关的工程师主要分为 4 类:

  • 基础设施

  • 算法研究

  • 工程实现

  • 行业应用

基础设施

基础设施,如 CPU、操作系统等,为人工智能提供了必备条件,所以从事基础设施支撑的公司不可或缺,该领域的开发者也较为稀缺。对软硬件结合、操作系统等感兴趣并且有所积累的开发者,可以尝试从基础设施领域切入人工智能。

算法研究

算法工程师是 AI 时代的王者,主要研究样本特征、模型设计和优化、模型训练等。BAT 资深算法工程师年薪百万不成问题。但算法研究技术壁垒极高,对语言处理、计算机视觉、数学能力的要求限制了绝大多数开发者成为算法工程师的可能。术业有专攻,更建议在数学、计算机有较深学习背景的开发者选择。

工程实现

近年来,TensorFlow 、Caffe 等框架大火。这类框架是提高开发效率,推动技术走向大规模应用的基础。而工程实现则需要将计算逻辑、硬件封装打包起来,方便模型的训练和和预测。这类开发者不仅需要理解底层算法,对算法使用和效果了如指掌,还需要拥有优秀的架构设计能力,能将上层业务问题抽象映射到框架层面。

行业应用

AI 在生活中的应用领域越来越广泛,常见的语言识别、图像视觉,资讯类软件的个性化推荐,滴滴的智能路线规划等等,所有 APP 背后的判断、预测、抉择、分类都将成为人工智能在业务模型上的验证应用。

对大部分开发者来说,通过行业应用切入人工智能软件开发的可行性最高,想从事AI 相关的应用开发,现在就可以开始准备了:

  • 精通所处领域及业务

  • 熟悉 AI 算法的使用与效果

  • 了解人工智能相关的应用框架

  • 培养抽象能力与架构设计能力

人工智能作为互联网高精行业,准入门槛非常高。真正站在风口的专家与开发者,绝大部分已经在 AI 领域付出了数年的努力与技术沉淀。本文仅从普通程序员切入人工智能的可行性进行分析,如果想更深入了解人工智能的应用及前沿技术,则需要经验丰富的从业者来为我们揭开 AI 行业的神秘面纱。

2018 年 6 月 23 日(周六)南京源创会 —— 人工智能专场,我们邀请了:从事视频 AI 服务、云剪辑等研发工作的阿里云视频服务技术专家——邹娟、专注 GPU 开发和人工智能技术的 NVIDIA 开发者社区经理——何琨、拥有多年云通讯服务、大数据、AI 等产品研发经验的容联易通技术专家——王凯、华为开源软件能力中心 AI 领域开源研究员 —— 孟繁亮、thinkphp 框架核心开发者之一、珺馨机器人集团 CTO——罗飞,五位行业大牛,以人工智能为核心,与你一起分享 AI 应用、基础设施、及行业经验,进行一场关于面对面的技术对话。

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注:以上内容有引用和参考 [ 人工智能红利:程序员的4种享用方式]

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31662269

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评论(13)
精彩评论
如何切入,当时是学好数学了。

如果数学烂,那还咋做人工智能?
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人工智能就是一帮数学骗子卖书的搞出来的东西。买了n本书了,都是吹一通神经仿生然后就开始吹线性代数之类各种数学,最后得到一大堆矩阵,不能吃不能玩,没劲得很。
2
分几个步骤:
1,《高等数学》《线性代数》《概率统计》,99%的切入人员都死在这一步
2,机器学习相关理论
3,主流实现的学习
高数上册的一元函数微分/积分已经怼死很多人,剩下的到了下册的多元函数更是要人命,就算苦苦支撑到这里,连机器学习的门槛都还没够着,学习曲线确实太过于曲折
1
学不会,逃了好多年的数学。
不如去学硬件设计,具备软硬结合的能力,也能拿到这么多人工智能菜鸡级别以上的月薪。
最新评论
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引用来自“梅开源”的评论

人工智能就是一帮数学骗子卖书的搞出来的东西。买了n本书了,都是吹一通神经仿生然后就开始吹线性代数之类各种数学,最后得到一大堆矩阵,不能吃不能玩,没劲得很。

引用来自“shadow7717”的评论

兄嘚 你大学没学过高数吗?
你觉得高数和人工智能是一个级别的东西吗。。。 pytorch,mxnet里一堆博士硕士弄的算法,还有cuda,gpu计算,分布式
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引用来自“梅开源”的评论

人工智能就是一帮数学骗子卖书的搞出来的东西。买了n本书了,都是吹一通神经仿生然后就开始吹线性代数之类各种数学,最后得到一大堆矩阵,不能吃不能玩,没劲得很。
兄嘚 你大学没学过高数吗?

引用来自“young7”的评论

分几个步骤:
1,《高等数学》《线性代数》《概率统计》,99%的切入人员都死在这一步
2,机器学习相关理论
3,主流实现的学习
高数上册的一元函数微分/积分已经怼死很多人,剩下的到了下册的多元函数更是要人命,就算苦苦支撑到这里,连机器学习的门槛都还没够着,学习曲线确实太过于曲折

引用来自“这个世界不真实”的评论

你说的这些大一大二的都学过了,死在这的人是怎么混出校门的?
毕业了和这些科目学好了能一样吗? 好多人的要求都是不挂科,题目不是特别难。实际用的时候你当是在学校呢?
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引用来自“梅开源”的评论

人工智能就是一帮数学骗子卖书的搞出来的东西。买了n本书了,都是吹一通神经仿生然后就开始吹线性代数之类各种数学,最后得到一大堆矩阵,不能吃不能玩,没劲得很。
你这还不错了,还能落下线性代数的知识。还有0基础直接tensorflow硬干的
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泡沫快破了吧?现在学还来得及么
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人工智能就是一帮数学骗子卖书的搞出来的东西。买了n本书了,都是吹一通神经仿生然后就开始吹线性代数之类各种数学,最后得到一大堆矩阵,不能吃不能玩,没劲得很。
0

引用来自“young7”的评论

分几个步骤:
1,《高等数学》《线性代数》《概率统计》,99%的切入人员都死在这一步
2,机器学习相关理论
3,主流实现的学习
高数上册的一元函数微分/积分已经怼死很多人,剩下的到了下册的多元函数更是要人命,就算苦苦支撑到这里,连机器学习的门槛都还没够着,学习曲线确实太过于曲折
你说的这些大一大二的都学过了,死在这的人是怎么混出校门的?
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让人工智能自己玩人工智能吧!
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学不会,逃了好多年的数学。
不如去学硬件设计,具备软硬结合的能力,也能拿到这么多人工智能菜鸡级别以上的月薪。
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杞人忧天,
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分几个步骤:
1,《高等数学》《线性代数》《概率统计》,99%的切入人员都死在这一步
2,机器学习相关理论
3,主流实现的学习
高数上册的一元函数微分/积分已经怼死很多人,剩下的到了下册的多元函数更是要人命,就算苦苦支撑到这里,连机器学习的门槛都还没够着,学习曲线确实太过于曲折
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人工智能和AI不是一个东西吗?:disappointed_relieved::disappointed_relieved::disappointed_relieved::disappointed_relieved::disappointed_relieved:
如何切入,当时是学好数学了。

如果数学烂,那还咋做人工智能?
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