青岛网站排名推广,深圳市创想三维科技有限公司,网站飘窗怎样做,淘宝网站开发实训报告导语#xff1a;人工智能是泡沫么#xff1f;AI产业的未来将何去何从#xff1f;机器学习又该怎么学习#xff1f;AI行业从业者又是怎么看待这个行业的呢#xff1f;踏入一个行业之前最好对这个行业有个全方位的了解。本文作者饶毅#xff0c;现就职于甲骨文公司。AI行业… 导语人工智能是泡沫么AI产业的未来将何去何从机器学习又该怎么学习AI行业从业者又是怎么看待这个行业的呢踏入一个行业之前最好对这个行业有个全方位的了解。本文作者饶毅现就职于甲骨文公司。 AI行业现状进几年来无论是科研院所商业巨头还是初创企业各行各业都在大力开发或者引进人工智能由于储备不足导致人工智能人才出现巨大缺口根据领英近日发布的全球AI领域技术人才分布图显示中国目前的AI人才缺口超过5万。人才供不应求此领域岗位的薪资也自然水涨船高。不过也有很多程序员在找人工智能的工作时还是不免会担心人工智能是泡沫吗关于这个问题吴恩达最近给出了很好的回答“大约100年前人们认为关于电力有太多的炒作但那个泡沫现在也还没破我们发现电力很有用 深度学习目前已经创造了大量的价值——用于网络搜索广告语音识别推荐系统等等——可以很明显的看到深度学习还有很多其他的AI工具图模型规划KR等现在都正在一个明确的路径上引导着行业的转型。”而且人工智能热度的出现不是突然兴起的。在此之前大数据和算法等基础技术的成熟度已经很高各企业在本行业的数据储备也非常充分对AI的需求也很迫切投身于这样的行业怎么会存在泡沫呢对任何行业来说最大的泡沫就是停滞不前不思进取。从国家政策角度来看2017年中国政府宣布至2030年实现人工智能领导地位路线图制定了诸如“中国制造2025”、“互联网人工智能计划三年指导”、“新一代人工智能发展计划”等政策力争促使中国企业成为人工智能技术领域的全球领导者。可见当下的中国无论国家还是地方政策都在不断的推动中国人工智能技术向前发展纵观国内的人工智能市场谷歌强势回归建立在中国的人工智能团队微软研究院也有近千人从事人工智能的工作17年国家成立了“深度学习技术及应用国家工程实验室”在现有大好政策与市场需求下更有一大批传统或新兴的软件公司纷涌踏至。以我所在的公司oracle为例公司几年前就成立了AI Lab近几年很多产品也都在大力引入AI的特性。比如我所在的HCM CLOUD部门人力资源管理云产品引入机器学习算法后其中一个优点就是可以更快速的找到“最适合”的候选人这些候选人不仅预期表现出色而且最有可能是满足岗位需求的大大减少了前期人工筛选的工作量。最近Oracle人工智能平台云也即将上线类似于谷歌刚刚发布的Cloud AutoML。平台上预装用户熟悉的人工智能库、工具和深度学习框架包括Jupyter Notebook、Keras、NymPy、scikit-learn和TensorFlow等。Tools and frameworks AI工作内容价值人工智能的工作如此火爆那么相关的研发岗位都有哪些呢大概的工作内容是什么根据目前的职场情况大致分为以下几种类型人工智能机器学习科学家研究人员他们基本都是博士头衔在重量级或者顶级期刊上都有他们的大作在此领域不段创造升级出更优秀的AI算法和模型并将研究多年的理论算法引导人们带入到实际应用中去这些研究人员基本都供职于各大高校和顶尖企业的AI实验室人工智能软件开发工程师开发软件系统和框架使得AI算法可以在系统中运行数据挖掘与分析工程师对大数据进行深层次的挖掘和分析以得到有价值的结论或进行预测人工智能的应用方面是指在某一个具体领域将AI的某些功能发挥出来如训练机器识别手势检测金融诈骗分析市场走向等等。图片来自udacity可以看出这些岗位的侧重点虽然不同但对于传统的程序员来说无论哪一种都在现有编程工作之上提出了更多的要求和挑战。这些挑战不仅来源于需要更多的专业知识和技能更重要的是缺乏一定的实战经验。在大公司的面试中一定的实战经验会使你脱颖而出。 求职经历2015年我准备换工作时正好Oracle有个跟机器学习相关的岗位有空缺我便积极准备面试。由于自己之前做过图像处理的项目而且在完成udacity的课程后也积累一定的理论和实践基础对常见的模型、算法、工具都比较熟悉。最终幸运的入职虽然不是核心的AI研发岗位不过也能在工作中接触到很多跟AI实际应用相关的案例大家都知道Oracle的客户遍布各行各业他们早已在自己的数据库中积累了大量的信息如何让这些信息得到更有价值的结论进行更有效的预测分析客户都在AI领域不断探索。目前我在也更加积极努力的学习非常期待能够在此领域有更深一层次的突破。 学习经历虽然现在有幸在Oracle从事着机器学习算法相关的工作但几年前我刚接触机器学习的时候实在地经历了一段迷茫的日子。最初热情满满每天都在看各种模型和算法可一遇到实际的项目还是不知道如何准确的分析和解决也不太理解各个算法的优缺点总觉得云里雾里抓不住重点结果都没有深入还浪费了大量的时间。后来回过头总结时发现这些知识的掌握都不是一蹴而就的需要厚积薄发不再只是简单地写代码找bug。概率论、线性代数、高数相关的知识都必须学习可是盲目的去回顾学习这些知识也非常的耗时。后来我参加了udacity的机器学习课程从基础知识到概率论、统计分析到jupyter/numpy/tensorflow等工具框架的运用再到实际案例的分析虽然不可能完全深入但是提供了一个循序渐进的学习路径思路也更加清晰明了。最重要的是这种课程也特别适合我这种有拖延症的人。因为课程被划分成好几个阶段每个阶段都有一批学员同时进行学习还有导师实时的问题解答批改项目成果并反馈帮助自己更快速的学习成长。 关于UdacityUdacity是由硅谷无人车之父Sebastian Thrun所创立的硅谷前沿技术教育平台,现已开设【机器学习工程师】课程。不仅有行业大牛亲自授课导师全程陪伴学习更有五个实战项目等你来挑战课程特点-独家课程内容项目直播辅导除了学习来自硅谷领先企业的课程视频、实战项目与项目直播讲解还有更多 Udacity 独家学习资料等待你来探索。-加入同步学习小组在导师帮助下快速成长你将加入学习小组认识志同道合的伙伴在专业导师全方位辅导和监督下最高效率掌握前沿技术成为抢手人才。-独一无二的硅谷实战项目和代码审阅亲自挑战来自硅谷的数据分析开发实战项目获得该领域专家的逐行代码审阅和反馈学习最先进的技术标准与硅谷编程开发者的思维同步。「机器学习工程师」课程现已开放报名席位有限点击阅读原文即可了解课程详情更可免费体验预览课程。
