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AI职位平均月薪2.58w,该如何抓住人才红利?

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机器学习算法工程师
发布2018-07-27 10:16:14
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发布2018-07-27 10:16:14
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人工智能已经迈向了高速发展的快车道,而人才稀缺是最大的阻碍。腾讯发表的《全球人工智能人才白皮书》显示,全球AI领域人才约30万,而市场需求在百万量级。中美两国将成为人工智能领域发展最快的国家,未来人工智能的比拼实质上是人工智能人才资源的比拼,但对于中国人才缺口形势更加严峻,缺口量达到500万级。

已经爆发的人才争夺战

商业科技龙头企业纷纷把力量和资源重点部署在人工智能领域,由于人才资源稀缺,AI 人才已经成为这些大佬企业不惜重金争夺的资源。

比起国外高校,国内高校的AI起步相对较晚。 在国外,有些高校还专门开设了人工智能相关专业,例如斯坦福大学计算机学院下的人工智能、人机 、交互专业,CMU计算机学院的计算机视觉、机器人科学专业。而国内则鲜有以人工智能直接命名的专业。

硅谷做深度学习的博士刚毕业可以拿到200万的美金年收入,并被Facebook,谷歌等各个大公司以愈演愈烈的价格争相抢夺。BAT 等大型企业都在高薪招聘 AI 人才,毕业 3 年后年薪 70w 是很正常不过的事情。

加州大学伯克利分校教授 MichaelI. Jordan发文,“人工智能革命尚未发生。”我们正处于人工智能的风口,是人工智能发展的黄金时期。马云说:“如果错过了30年前的广东,别错过今天的贵州。”如果你错过了10年前的房价,可不能再错过今天的人工智能。

稀缺的 AI 学习资源

客观来说,激烈的人才争夺还源于 AI 专业人才的培养周期非常长,除了选择与国内最好的几所大学CS专业对口招人的同时,BAT 还将人才培养计划通通瞄准了来自硅谷的前沿技术学习平台优达学城(Udacity):

阿里与 Udacity 举办第一届天池技术大赛;

腾讯宣布将 Udacity 纳米学位项目作为内部员工官方培训内容;

百度联合 Udacity 推出“无人驾驶入门”纳米学位项目,旨在全球范围内推广技术与品牌、从而吸引 AI 人才

京东宣布将 Udacity 的学习服务引入京东大学,帮助其工程师学习相应的技术。

这个屡屡被顶级企业青睐的 Udacity 到底是谁?

来自硅谷的前沿技术平台

Udacity 由 Google 无人车之父 Sebastion Thrun 创立,与 Google、Facebook、亚马逊等全球领先企业联合打造了一系列前沿技术课程,旨在让每个人都能用远低于线下教育的成本硅谷最新最热技术教育,最终成为由能力通过技术改变世界的抢手人才。

视频内容

Udacity 联手 Kaggle 、亚马逊(Amazon)合作开发的「机器学习」与 「深度学习」纳米学位项目专为四类人群量身打造:

1 转行必备:业余时间掌握人工智能领域必备技能,轻松转行;

2 职业精进:掌握最新尖端技术,成为人工智能领域抢手人才;

3 学生就业:根据 AI 岗位需求量身设计,比你的同学抢先一步;

4 兴趣爱好:探究人工智能的奥秘,亲手实现自己的想法。

硅谷式课堂学习体验

交互式学习

在线学习的一大优点即学习时间自由。学习者能够根据自己的时间安排学习计划,这同样意味着学习者需要有一定的自主学习能力和自制力。在优达学城(Udacity),复杂的课程被分割成短视频,最大化利用学生注意力,视频结合大量练习,能够边学边练,或是根据自己的需求反复学习、练习、巩固知识。

(想进“教室”体验?文末关注优达服务号获取免费试听地址

以实战项目为中心

仅靠看视频或者啃厚厚的教材很难入门人工智能领域。学习者也很难在动辄几十G+的免费视频教程中,高效快速地筛选出真正有用的东西。优达学城(Udacity)的硅谷独家实战项目深入浅出,能够让学习者快速将所学运用到实际生活,也能够直观的看到学习成果。项目经验均可写入简历,为求职助力!以下是部分来自学员的实战项目成果:

实战项目示例 1:训练机器人走迷宫

在这个项目中,你会需要实现一个 Q-learning算法来解决走迷宫问题。同时你有机会将你的算法应用在股市中,让机器学习出高收益策略。

(来自「机器学习」纳米学位)

实战项目示例 2:猫狗图像识别

使用深度学习方法识别图片中是猫还是狗。

(来自「机器学习」纳米学位毕业项目)

实战项目示例 3:训练四轴飞行器学会飞行

设计一个深度强化学习系统,来控制四轴飞行器的一系列飞行项目,包括起飞、盘旋和降落等。你将通过构建你自己的惩罚函数、强化学习模型、深度学习隐藏层来帮助你的四轴飞行器了解他的每一个动作的优劣。你的四轴飞行器将从一系列动作状态中,选择最优的策略来平稳起飞和降落。

(来自「深度学习」纳米学位项目)

实战项目示例 3:风格迁移

深度学习模型可以用来完成「风格迁移」项目,你可以按照著名的画作重新创建风格一样的图片!神经网络会学习这些画作采用的技巧,并学会如何自己应用这些绘画技巧。

(来自「深度学习」练习项目)

逐行代码审阅

你提交的每一行代码,都能够得到行业专家的反馈。配合着项目的进行,机器只会指出哪里有错误,而导师能够给予修改意见,同时考察你对概念的理解是否正确,根据你的水平给出相应的建议。即使是复杂的项目,也能够得到审阅,让你的代码更加简洁规范。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2018-05-24,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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