AI人才大迁徙:如何迅速成为机器学习内行?

IT派 - {技术青年圈}

持续关注互联网、区块链、人工智能领域

现在,新的一波技术革命巨浪已经近在眼前,

代表技术就是 AI、区块链和物联网。

深度学习本质上是一种新的编程形式。

人工智能浪潮来袭,开发者应该怎么办?

1. 结合AI人才的需求结构与市场现状,我们发现人工智能就是新一代的软件开发,值得每一个技术人用心投入。

  • 企业AI应用的优先级:盈利 > “黑科技”
  • AI人才市场需求剧增:技术岗位占比3年猛增3倍,人才缺口将持续增大
  • AI人才需求结构呈金字塔型,研究型人才主要依靠学校及学术路线培养,应用型人才则必须依靠社会培训和继续教育补充
  • AI工程师要打牢编程基础,软件工程师转型AI要“换脑”

2. AI人才需求强劲:从2014年到2017年,AI人才招聘量增长近8倍,技术岗位占比增长3倍多。

3. AI工程师平均年薪远超IT工程师:知识图谱类最高年薪接近IT工程技术类的两倍。

4. AI人才需求结构呈金字塔型,“学院派”路线培育了AI人才金字塔的领军者。

G. E. Hinton苦心孤诣四十余载,一个“大脑是如何工作”的问题让他一直专注于神经网络,直到2006年发现了前馈神经网络中进行有效训练的算法,“深度学习”就此起步。李飞飞的ImageNet数据集、吴恩达的GPU高性能计算方法也随之而来,算法、算力和数据积蓄势能30多年,终于缔造出深度学习的大爆发。

十年树木,这群缔造者的学生一代——Russ Salakhutdinov、Ian Goodfellow、Andrej Karparthy、贾扬清、李沐等人,在深度学习的这场大爆发中纷纷成长起来,成为掌控科技巨头AI部门的领军者和中坚力量。

5. AI人才需求结构呈金字塔型,“实战派”方法培养出AI技术雄兵。

深度学习的人才需求大大超出了“学院派”培养所能供应的数量,成千上万的AI技术雄兵需要用更直接的方式来培养。于是,吴恩达继续在Coursera上推出深度学习专项课程,Jeremy Howard搞出不需要数学的Fast.ai课程,Udacity则联合Google、滴滴出行来培养行业紧缺的机器学习工程师……4个月速成机器学习成为可能,AI技术人才成长时间大大缩短。

6. AI技术人才成长路线总图:入门方法与进阶方向

CSDN特邀10多位AI技术专家,撰写6万多字来解析他们的切身经验,其中的部分内容组成 “AI 工程师职业指南” 《程序员》专题,已颇获大家的关注和认可。

现在,我们从全部内容中提炼出入门AI的两大方式与进阶AI的10大路线,把复杂的内容和方法转化成一目了然的图表结构,并分享给想要上手AI的各位朋友。

7. AI进阶十大路径示例

8. 非技术人员学AI:产品经理要弄懂技术原理和功能

原文发布于微信公众号 - IT派(it_pai)

原文发表时间:2018-03-08

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