听说你想做 AI 工程师？

AI 时代已经到来！人工智能已经不是只有在科幻小说和电影中才会出现的东西，现在它离我们越来越近，而且已经渗透到各行各业。从百度的无人驾驶车，到现在的阿里人脸识别的无人售货超市，AI 技术越来越趋于成熟。

即将带来的产业变革，也促使市场对于 AI 工程师的需求异常强烈。根据统计，毕业1 ~ 3年 AI 工程师的平均月薪在15k ~ 25k，更资深的工程师年薪甚至可以达到百万。

也正是因为充满想象力的发展前景和高薪诱惑，许多程序员都希望可以转型 AI 领域。但你对AI真的了解吗？

具体来讲，人工智能包含以下三个部分：

机器学习

机器学习，简单来说就是让机器产生智能。在不考虑显式编程的情况下，机器学习可以使计算机具备完成特定任务的能力，例如识别、诊断、规划、机器人控制和预测等。谷歌无人车人脸识别、大数据挖掘，都和机器学习密切相关呢！

（图：谷歌无人车）

机器学习需要掌握哪些技能呢？

算法和数学应用，问题解决能力和分析技巧，概率统计和诸如 Python / C++ / R / Java 等编程语言。

深度学习

深度学习简单讲就是深度神经网络的学习，可以让机器自己进行多层复杂的特征提取。比如你 iPhone 里的 Siri 助手、电商网站推荐系统等。

DT 时代的程序员即使不亲自负责开发和维护深度学习系统，在工作中也会难免与之产生交集，尤其是数据挖掘、Antispam、推荐系统和广告系统等领域的从业人员，你们也要掌握深度学习哦！

（图：深度学习在服装款式分类中的使用）

深度学习需要掌握哪些技能呢？

比较常用的框架有 Tensorflow、Caffe 、Hurricane。

强化学习

“强化学习，是目前 DeepMind 的主攻方向，被 DeepMind 的科学家认为是通往通用智能（General AI）的必经之路 —— Google DeepMind”当强化学习与深度学习结合，深度强化学习技术，铸就了围棋上帝 AlphaGO，帮助 OpenAI 在 Dota 比赛中碾压人类顶级玩家。这也预示着强化学习在金融、游戏 AI、机器人等领域有着广阔的应用前景。

（图：AlphaGo 战胜人类围棋冠军李世乭）