最新：人工智能疯狂来袭 西安AI训练营紧急招募中

DU毛毛

近来，明显感觉到人工智能人才严重缺失，想入行AI的人越来越多，而且增幅越来越大，为什么这么多人想入行AI呢?说白了，大多数人是为了高薪。寻求入行的人虽多，能真的认清市场当前的需求，了解不同层次人才定位，并结合自己际寻找一条可行之路的人太少。基于此，西安人工智能AI训练营集训中，体验机器学习，感知未来发展。学AI，可以做什么?抖音矩阵培训的最新消息可以到我们平台网站了解一下，也可以咨询客服人员进行详细的解答！

1、做算法


11日常工作


所有人都想做算法，那么，说到底，在工业界做算法到底是干什么?真正的算法工程师(也有叫科学家)，比较基本的日常工作其是：读论文现之确认比较新论文中的阐述是否真可重现，进一步确认是否可应用于本企业的产品，进而将其应用到践中提升产品质量。


12必备能力


既然日常工作首先是读别人论文。那么，必不可少，作为算法工程师得具备速、大量阅读英语论文的能力。在计算机科学，尤其是人工智能、机器学习、深度学习这几个当今世界比较热门的领域里，大家都在争分夺秒地抢占制高点，根本不能容忍耽搁时间。如果要做算法，平均而言，大致要保持每周读一篇比较新论文的频率。也许这就是为什么，到目前为止，笔者所听闻和见过的算法工程师都是校相关专业博士的原因。经过几年强化学术研究训练，这些博士们，就算英语综合水平不过CET-4，也能读得进去一篇篇硬骨头似的英语论文!


13理论联系际，将学术论述与产品、业务结合的能力


一般来说，在大企业里做到真正的算法工程师科学家，也就不需要自己去动手开发产品了。但做还是不能避免的。算法工程师，可不是用别人写好的工具填几个参数去运行就可以的，需要负责际业务问题到数学模型的抽象，并能够将他人比较新成果应用到业务数据上去。说得更通俗一点，就算是用别人写的工具或框架，做算法的，也得是)首拨、比较前沿那批试用者，或者)工具比较新玩法的发明者。


2做工程


21日常工作


相对于算法的创新和尖端，做工程要平得多。这一角色比较有代表性的一种岗位就是：机器学习工程师(或戏称调参工程师)他们使用别人开发的框架和工具，运行已有算法，训练业务数据，获得工作模型。


其间可能需要一些处理数据、选取特征或者调节参数的手段，不过一般都有据可循，并不需要自己去发明一个XXXX。


22做工程，「机器学习」学到多深够用


当然，既然是有领域的程序员，在专业上达到一定深度也是必要的。虽然做工程一般要使用现成技术框架，但并不是说，直接把算法当黑盒用就可以做一合格的调参工程师了。作为程序员、工程人员，想用机器学习算法解决际问题，就得对算法有一定程度的掌握，此外对于数据处理和模型验证，也需具备相应知识。


3做数据


此处说得做数据并非数据的清洗和处理大家可以看到做工程的岗位，有一部分工作内容就是ETL和处理数据。


31标注数据的重要性


虽然机器学习中有监督学习，但在践领域被证明有直接作用的，基本上还都是有监督模型。近年来，深度学习在很多应用上取得了巨大的成功，而深度学习的成功，论是图像、语音、NLP、自动翻译还是AG，恰恰依赖于海量的标注数据。都共同确认一个事：现阶段而言，数据远比算法重要。


正因AI人工智能的崛起，带动了越来越多的人去学习AI，为了顺应时代发展，西安AI训练营发起集训，对AI感兴趣的朋友们，可以速加到了这里，短期的集训，给你一个不一样的未来和体验。