我们已经可以用刷脸来解锁手机;
用录音来转换文字笔记;
用电脑帮忙写文章;
用深度学习帮助机器智能化……
人工智能(Artificial Intelligence)正在改变我们的工作方式及认知……与此同时,大厂的人工智能在招岗位也是水涨船高,但场主发现,很多程序员想要进入这一行,却又有一定顾忌:
场主想说:一旦选好方向,找到技术切口,挺进大厂妥妥的
以
下
是
攻
略
首先,想进入AI领域,要了解目前人工智能产业的结构体系:
“基础支撑“和“商业场景”是企业层面的问题,对于个人发展则需要在“核心技术”层面去提升 —— 让自己具备AI行业的职场能力才是王道!
“
想步入AI领域,应该选择什么方向?
”
先拿2017年AI领域各赛道的投资数据来做个分析:
整体来看,投资事件数最多的为计算机视觉方向,其次是自然语言处理、智能机器人及自动驾驶。同时据其他数据显示,计算机视觉在人工智能领域拥有最多的创业公司,占比高达17.7%。
数据来源:《2017年人工智能行业发展研究报告白皮书》
(IT耳朵&IT桔子共同发布)
人工智能-计算机视觉方向具体做什么呢?
计算机视觉是指用机器模拟“视觉器官”,对目标进行识别、跟踪和测量等,并由计算机代替大脑完成进一步的图像处理和解释。目前我们手机常用的人脸识别解锁,银行业务远程办理等都是用的该类技术。
计算机视觉方向目前的环境具体如何呢?
从某招聘网站上爬取了多个城市近一个月的岗位招聘信息,用数据来解读下 :
若岗位薪资为20k-40k:最小值为20k,最大值为40k,均值为30k,图中蓝线为中值
从“均值”指标可以看到,计算机视觉方向岗位月薪在30k左右,若是资深算法师其月薪可高达40k以上;而从“最小值”指标可以看到,该岗位的起薪门槛也是20k的水平。
注:由于只采集近期数据,结果只反应一个时间截面情况
这里提取几个城市来看看月薪平均水平,一线城市基本保持在24k-30k,二线城市也基本在15k以上。(很有钱途了)
现有采集的数据中,岗位的行业分布大部分在“移动互联网”。
据iiMedia的数据报告也显示出,2017年中国网民接触最多的用途也是智能手机终端的相关应用。要知道“图片美化”、‘人脸识别应用’、‘智能相册’等都属于这个范畴。 从数据中我们也可以看到“电子商务”、“金融”、“社交网络”、“医疗健康”等关键字。
2017年,计算机视觉企业分获巨额融资,比如国内头部企业商汤科技、旷视科技、云从科技(均已达到上亿融资)等;同时从采集数据的公司融资情况可以看到,计算机视觉岗位大部分集中在创业公司及成熟的上市公司,拥有良好的企业环境。
所以如果小白想选择一个方向切入AI领域,建议选择计算机视觉!发展潜力巨大、商业场景成熟,人才需求紧缺。
但既然这个薪资这么高,为什么从事该岗位的人却比想象的少呢?
“
从零起步学习,你需要翻过的几座大山!
”
对于一个0基础的程序员来说,如果想进入AI领域,有四座大山需要你去翻越:
1、学习一门编程语言
目前主流的人工智能算法都需要在代码的基础上去实现,调用相关的工具包,这里推荐的是Python。
Python是一个胶水语言,具有丰富强大的库,对深度学习也有很强大的支持能力,最关键的是对小白也非常友好,简单易学,说Python是AI和机器学习的未来一点也不为过。
2、“掌握”高等数学知识
数学基础,大概是吓退大部分人的纸老虎,从微积分到线性代数,我们的确要了解数学原理。
但不代表你要像学高数一样纸笔计算,做一些考试题。人工智能数学部分的核心是要会用代码去实现,理解数据公式的深层逻辑,熟练应用代码。Python丰富强大的库会给你极大帮助。
3、理解算法 —— 深度学习(神经网络)
深度学习是机器学习的子类,也是一种实现机器学习的技术:通过有监督或无监督的学习方法来训练深度神经网络,让计算机拥有“智能”。
计算机视觉方向学习中,就是要先解析图像数据,训练算法模型,以此来解决检测、分割、识别等任务。
4、用实践来检验所学知识
在翻越前几座大山之后,已经体系化地掌握了AI的基本技能,接下来就是需要实践来理解实际工作的痛点问题。
简单地说,我们虽然可以调用Python深度学习的工具包,例如Tensorflow、Keras,但解决实际问题时,需要去理解前辈等总结下来的经典算法,并学会优化模型,这个阶段的问题复杂度是很高的,需要花大量时间去啃、去消化。