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转行人士如何在人工智能领域保持一定的竞争力?

原问题描述: 没有学术认可:转行意味着没有相关领域的论文记录和对应的学位,即便水了一篇,被学术界认可的概率很低。而且码力有限,只要科班一直保持写码学习,写码速度感觉没法赶得上对方。 业务需求受限:公司搞业务,受限业务需求,没法过多深入领域的未来,而且很多业务用不着人工智能,或者说很多业务不是一个算法问题而是系统架构问题,衡量一个人的价值必须是项目业务熟悉程度+工程架构分析等能力,然而这个评价体系同人工智能毫无关系。 超级公司才能生存下来:天朝完整的数据监管总有一天会出现,BAT 等大公司的数据优势会越来越明

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观点 | 转行人士如何在人工智能领域保持一定的竞争力?

前几日,AI科技大本营推送了一篇《年薪25万只是白菜价,这几个专业的毕业生正被疯抢》的文章,引起了AI领域众多学习者和从业者的热议,有赞同的,也有怀疑的,但营长认为只要AI这个风口存在,依然会有源源不断的人才涌入AI领域。 那么对于半路转行做AI的人士,他们很多没有学术认可,没有师承大牛,业务需求受限,那么他们该如何跟进这个时代,并保持一定的竞争力呢? 以下是知乎答主资深数据科学家阿萨姆的看法,供参考。 因为人工智能这个领域真的很大,我将其狭义的限定在“使用机器学习和数据挖掘解决现实问题”上,比如做

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网友:Java岗,自学一个月跳槽计算机视觉!附学习资源合集

笔者在脉脉上看到一条帖子:原来Java岗,自学一个月成功跳槽视觉算法岗。 这已经不是笔者第一次看到转行成功的程序员案例了,而大家的跳槽动机基本上都离不开,发展趋势、岗位高薪、职业兴趣。 计算机视觉 行业真相:竞争压力小,需求量极大 利用 计算机视觉技术,我们可以进行: 车辆检测:停车场、物业、交通管理 人脸识别:门禁防盗考勤、电子护照身份证、自动提款机、信息安全登录 医疗:检测红细胞等医疗辅助手段,提高医疗效率 军事应用:实例分割、类别判断等 所以无论你所处的领域是智能媒体、医疗、政务与金融或其他,都

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