指南：本文的首席执行官注释将向您介绍如何成为人工智能丹尼尔。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
当前发展状态
近年来，在数字经济的持续发展的背景下，人工智能已迅速发展与各种应用程序方案。许多人也开始从小白色变为大母牛，在对人造的深度理解中情报行业。它也逐渐成为促进经济创新和发展的重要技术。
自从2006年提出了深度学习算法以来，人工智能技术的应用实现了突破性的发展。根据2012年，数据的爆炸性增长为人工智能提供了完整的“营养”。深度学习算法在语音和视觉识别方面取得了突破，使人工智能行业的着陆和商业发展成为可能。
人工智能的水平基于机器学习。除了高级算法和硬件计算功能外，大数据是机器学习的关键。BIG数据可以帮助训练机和提高机器的智能水平。数据越丰富，机器识别的准确性越高，那么大的数据数据将是每个企业中竞争的真正资本。分析师认为，大数据是人工智能进度的营养素。它是建造人工智能建筑的重要基础。通过了解大量数据，机器判断处理能力继续上升，智能水平将继续提高。
未来趋势
一般机器人是指没有智能的机器人，并且只有一般的编程功能和操作功能。中国通讯巨头华为发布了自己的人工智能芯片，并将其应用于智能手机产品。三星的最新语音助理Bixby来自软件。该图层已升级到语音助手，并且已将其困住了很长一段时间的“您要我回答”。人工智能通过智能手机更接近人们的生活。
就应用级别而言：随着第五代移动通信技术的发展，设备之间的Unicom将具有更高的带宽和较低的延迟，这也将诞生更多的人工智能应用，例如自主驾驶，VR等。。这些技术和应用的障碍。
互联网公司也将是最大的AI投资者。根据IRESearch的数据分析，2019年，中国技术企业的技术研发投资约为4005亿元人民币，对人工智能投资的投资投资算法占9.3％，超过370亿元人民币，其中大多数从Internet Technology Companies.com愿景，语音识别/语音综合和AL算法应用领域的自然语言处理为22.5％，2.3％和2.3％和自然语言处理。7.1％。数量，工业需求和政策取向是正相关的。计算机视觉仍然是中国最具代表性的应用技术。
在这种趋势下，Mobi Hiske将继续努力。MOBI HISKE是一个新的任务平台，使用人工智能技术，NLP技术和BI技术准确分发任务。MobiHiske被称为完整方案AI数据服务提供商，播放自动驾驶，智能医疗，新零售，智能教育，智能融资和其他场景。
前景还可以。
人工智能工程技术人员是指从事与人工智能相关算法以及深度学习以及设计，设计，优化，运营和管理以及应用人工智能系统的分析，研究和开发的工程和技术人员人工智能专业的就业方向包括科学研究，工程开发，计算机方向，软件工程，应用数学，电气自动化通信，机械制造等。
人工智能是国家战略的核心方向。许多影响国民经济的领域已成为民族科学和技术发展水平以及国民经济的现代化和信息的重要象征。
作为计算机专业教育者，我将回答这个问题。
首先，人工智能专业是主要的计算机专业之一。尽管他们是新兴的专业，但由于目前的人工智能发展前景相对较广，因此一系列人工智能技术也进入了着陆应用的阶段。因此，最热门的专业人士。
人工智能专业有三个特征。一个是多学科的交叉交叉，其中涉及许多学科，例如计算机，数学，控制，经济学，神经病学和语言学。因此，总体知识相对较大。规模，人工智能的知识体系本身仍然是完美的，许多领域都需要被打破。第三个是实际场景要求很高。
基于这三个特征，为了在本科阶段具有良好的学习效果，必须提供目标解决方案。在对多学科十字架的响应中，我们必须在新生期间采取更多其他方法。特别是，我们必须注意编程语言的学习。基于编程语言打开计算机技术门，然后学习机器学习，机器学习被要求打开人造方式。智能技术门的关键。
第三个是将重要性重视创建更好的沟通和实用场景，这对学习效果产生了很大的影响。从这个角度来看，学校的科学研究资源对人工智能专业的学生产生了更大的影响。
如果互联网，大数据，人工智能等问题或研究生入学考试中的问题，您可以私下信任我！
我很荣幸参加江苏省人工智能论坛。论坛仔细地聆听了行业领袖Zhou Zhihua的报告。我将在论坛上与您分享Nanjing University的人工智能专业的教育和培训大纲的相关课程，该论坛是人工智能学院院长Zhou Zhua教授，南京大学。
第一个是基本数学部分：
数学分析，较高的数学，较高的代数，概率理论和数学统计，优化方法，数学逻辑。
其次是纪律的基本课程：
人工智能指导，数据结构和算法分析，计划设计基金会，人工智能计划设计，机器学习介绍，知识表示和处理，模式识别和计算机视觉，自然语言处理，数字系统设计基础和操作系统。
专业方向课程：
公共信件分析，数字信号处理，高级机器学习，计算方法，控制理论方法，机器人介绍，多智能身体系统，分布式和并行计算。
专业选修课程：
数学建模，矩阵计算，随机过程，数学的组合。游戏理论及其应用，时间序列分析，汇编原理，随机算法，数据库。
这是南京大学人工智能学院的本科生的四年课程安排。看来有很多课程，但这是一个培训系统。现在，只有南京大学为人工智能专业的专业开放了这样的系统培训计划。各个领域。学生可以根据自己的爱好选择要学习的方向。
如果您已经毕业并想改用人工智能行业，那么以下课程可能更适合您：
1. Mohon Python教程（Baidu可以搜索）：Python中有许多列。您可以学习Python基金会和与人工智能相关的软件框架教程，包括一些与人工智能有关的实际战斗项目。
2. Wu Enda机器学习（NetEase Cloud类）：人工智能机器学习的理论部分非常适合基于零的小键学习
3. Wu Enda卷积神经网络（NetEase Cloud类）：人工智能深度学习的理论部分，非常适合基于零的小白色学习
4. Li Feifei CS231N（Netase Cloud类）：人工智能深度学习和机器学习理论，适合具有一定基础的学习者。
5. Wu Enda CS229（Blibli）：人工智能深度学习和机器学习理论，适合具有一定基础的学习者。
这些基本课程已经学到了，也许即使他们进入了阈值的一半，当然，在面试中仍然缺乏实践经验，因此您可以去Kaggle或Tianchi参加一些比赛。有了这些经验，简历上有一场真正的战斗，并且在简历上有一场战斗。体验提高了您的面试成功率。在本文中，不要参加培训机构区域培训。是时候花钱了，什么也没学。最后，您还将为您提供欺诈简历。你必须失去它。我向您推荐的课程绝对比市场上99.99％的培训机构更可靠。
下一篇文章将重点介绍以下方面
1.如何执行人工智能自我研究（目的是寻找工作），包括路径计划，学习方式等。
2.我个人的看法，即转弯，工作，企业家精神，并希望给您一些灵感。
3.良好的学习资源共享
让我们首先谈论个人背景，一个从经济学毕业，在我上学时从未学会过编程。零基金会在这里提到的是，没有编程基金会和数学基础（数学需要一些基本的，如果不是基本的，它将在将来帮助每个人）。
当我第一次毕业时，我很困惑，我不知道该怎么办。
第一阶段：工作时研究爬行者，失败了
毕业了一年后，我觉得我可能想要编程，所以我开始编程。
最初的学习是爬行动物，python语言。每天6小时，从星期五到六天。学习4个月后，我去了五到六家公司，没有成功。原因是爬行者的知识足够了，但是计算机的基础太弱了。什么算法，计算机网络尚未学会。因为当时我完全是自我研究的，没人带它，我不知道要学习这些。在第一阶段，老实说，这有点灰心，但是生活必须继续，投诉的用途是什么。
第二阶段：我在工作时学习人工智能，成功
采访失败后，考虑到面试前的基本节目或其他事情。我的决定是学习人工智能，当时我对此更感兴趣。一天和每周六天。从机器学习到深度学习，然后学习返回机器学习。干预，成功地去了公司从事机器学习的基本工作。那些正在编程，拥有数学和统计数据的人很强，他们在学习和杂项时做了很多次。
实际上，我说的是非常简单和放松的，但是其中的艰辛是最清晰的。因此，我希望通过分享我未来的经验学习来帮助每个人少弯路。
第三阶段：自己做
现在，我已经从公司辞职，我自己开发了网站，作为一个社区工作并开设了在线商店。我只是认为编程只是我的工具。这个人更喜欢自己做某事。节目非常疲倦，哈哈哈。如果您有任何合作的好主意，请随时随地来找我。
十个问题和十个答案：
1.可以切换到基于零的学习编程吗？是的，为努力工作做准备。学习是一个漫长的过程。如果您上班，您能确保一定的时间学习吗？这就是您想问自己的问题。我也在工作时学习。不同之处在于我非常自由地工作，因此我可以在工作时间学习。如果您仍要上学，恭喜您是您最好的机会。
2.我应该学习还是去培训课程？我认为这足以学习，培训课确实很昂贵又水。工作，您会发现许多事情需要自己教。是错的。
3.切换到程序的就业率如何？说实话，如果您不是来自编程，那么实际上很难切换到编程。毕竟，4年的正统学习不是白人。但这并不意味着没有办法。找到目标，计划路径并学习最必要的知识，以便有机会准备在学习后找到工作。
4.理想的自我研究环境是什么？清晰的学习路径+自我研究+交换环境讨论+一些指导
5.人工智能零可以从基本上学习吗？是的，它比一般的编程更改要困难，因为还有更多的东西要学习，并且请求的门槛将更高。此次以下内容将重点关注。
6.您需要数学来学习人工智能吗？不要因为数学而逐步。需要数学，但是不需要实用。通过必要的学习，您可以达到入门级。
7.如果我以前没有接触过编程，该怎么办？您可以学习Python。对于基于零的人来说，这确实是一种友好的语言。我不了解其他人。
8.切换到编程需要多长时间？看看我周围的朋友的经历。每周5-6天，每天6小时，4-7个月，这应该是正常的。
9.我是如何坚持的？在这段时间里，我想放弃很多次。有时我真的不明白，而且我没有教过。我完全学会了自己。当我安装工具时，我必须将其安装很长时间。您的愿望是多么强烈。
10.现在学习编程为时已晚吗？这总是为时已晚。学习编程不一定是出色的。这是一个新世界。您会发现很多可以帮助自己的事情。即使您将来不这样做，我相信这个学习过程将会获得一些东西。
这是我稍后写的文章的大概目录。您可以参考它。
以下系列是暂定的，可以写几篇文章。本系列不仅是为了学习，而且目的是实现机器学习的入门标准。这并不简单，但艰苦的工作是可能的。我有在在线教程上阅读很多，大多数路径都是错误的。我认为第一个，太贵了，互联网上有很多免费，更好的资源。满足可以找到工作的标准。
目录：
零基本自我学习人工智能系列（1）：机器学习的最佳学习路径计划（个人经验）
零基本自我学习人工智能系列（2）：机器学习的知识准备（数学和Python，附加的学习资源）
零基本自我学习人工智能系列（3）：机器学习的知识准备（数学的详细说明）
零基本自我学习人工智能系列（4）：机器学习的知识准备（Python细节）
零基本自我学习人工智能系列（5）：机器学习的理论学习计划（使用资源）
零基本自我学习人工智能系列（6）：深度学习理论学习计划（带有资源）
零基本自我学习人工智能系列（7）：机器学习的实际操作（资源和代码）
零基本自我学习人工智能系列（8）：深度学习的实际操作（资源和代码）
零基本自我学习人工智能系列（9）：找到一篇工作文章，需要加强的部分（相似的数据结构和算法）
最后，我希望我能为每个人建立一些信心。只要您努力工作，一切都可能。
首先，我们需要一定的数学基础，例如：高数字，线性代数，概率理论，统计学等。许多人可能会问，为什么我有学习人工智能的数学基础？两者似乎是无关紧要的，但事实并非如此。线性代数允许我们了解如何成像对象和概率，使我们了解如何描述统计定律。另外，还有许多其他数学学科。这些数学基础使我们能够比我们学习人工智能时更少的时间。
1.学习并掌握一些数学知识
较高的数学是基金会的基础。所有科学和工程学科都需要这个基础。数据挖掘，人工智能和模式识别，例如与数据有关的数据，尤其是需要多个微型利益计算的基础
线性代数很重要。一般而言，线性模型是您必须考虑的第一个模型。另外，它可能会处理多维数据。您需要使用线性代数简单地清除问题。
概率理论，数学统计和随机过程是必不可少的。数据中涉及的问题几乎是不可避免的。随机变量的引入是合乎逻辑的，相关的理论，方法和模型非常丰富。许多机器学习算法基于概率理论和统计数据，例如贝叶斯分类器和高斯马素。
然后是一种优化理论和算法。除非您的问题是准备好制作公式，例如两个方程式，否则您将不得不面对各种看起来不熟练但解决的问题。优化将是您的GPS。
有了上述知识，您可以打开它。对于特定应用程序，您可以添加相关的知识和理论。例如，测量理论，还有部分工程类别的信号处理和数据结构。
2.掌握经典的机器学习理论和算法
如果您有时间为自己创建机器学习的知识图，并努力掌握每个经典的机器学习理论和算法，我简单地总结了以下内容：
1）返回算法：公共回归算法包括普通次数正方形，逻辑回归，逐步回归，多适应性返回样品和局部点点和局部分散。（本地估计的散点图smoolhing）
2）基于示例的算法：常见算法包括K-Nearest邻居（KNN），学习矢量量化（LVQ）和自组织映射算法（SOM）；
3）基于正则化方法：常见算法包括：脊回归，绝对收缩和选择算子（LASSO）和弹性网络；
4）决策树学习：常见算法包括：分类和返回树（购物车），ID3（迭代二分法3），C4.5，Chi-squared Automatic International（Chaid），Tablerandom Forest），多个自适应回归样本（火星）和梯度促销机（GBM梯度提升机）；
5）基于贝叶斯方法：常见算法包括：简单的贝叶斯算法，平均单依赖关系依赖性估计器（AODE）和贝叶斯信仰网络（BBN）；
6）基于核的算法：常见算法包括支持向量机（SVM），径向碱基功能（RBF）和线性小节分析（LDA）等；
7）群集算法：常见集群算法包括K-均值算法和预期的最大化算法（EM）；
8）基于相关规则的学习：常见算法包括Apriori算法和Eclat算法等；
9）人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知脑网络，背部传播，Hopfield网络，自组织截图（SOM）。LEALNNNEN矢量量化（学习矢量量化（LVQ）；
10）深度学习：常见的深度学习算法包括：限制性鲍尔茨曼机器（RBN），深信念网络（DBN），卷积网络，堆叠的自动编码器）；
11）降低尺寸的算法：常见算法包括主要组件分析（PCA），最小两级回归（PLS），sammon映射，多维量表，投射Projectprojectionporksuit等；
12）集成算法：常见算法包括：增强，自举聚集（装袋），adaboost，堆叠概括（混合），梯度启动机（GBM），随机森林。
3.掌握一个编程工具，例如Python
一方面，Python是一种脚本语言，很简单。您可以编写记事本，并且可以在编写控制台后运行。此外，Python非常有效，效率高于Java，R和Matlab。尽管MATLAB中有许多数据包，但最低效率是这四个中的最低效率。
4.了解该行业的最新发展和研究结果，例如经典论文，博客，阅读笔记，微微信以及其他主要牛的媒体信息。
5.购买GPU，找到开源框架，训练自己训练深层神经网络，乘法代码，并做更多与人工智能有关的项目。
6.选择感兴趣或深入工作的字段
人工智能有许多方向，例如NLP，语音识别，计算机视觉等。生活是有限的。您必须选择有关方向的更深入的研究，以便您可以成为人工智能领域的一头大母牛，并取得了成就。
再次回答第二个问题。人工智能是技术吗？
根据百度百科全书的定义，人工智能（人工智能），英语缩写是AI。它是一门新的技术科学，它研究和开发用于模拟，扩展人员的理论，方法，技术和应用系统。
百度百科全书对人工智能的定义在人工智能的详细说明中说：人工智能是计算机的分支。自1970年代以来，它被称为世界上三种主要的切割边缘技术之一（空间技术，能源技术，人工智能）。它也被认为是三种主要的切割技术（基因工程）之一，纳米的科学，人工智能）在21世纪。这是因为它在过去三十年中取得了快速发展，在许多学科领域已广泛使用，并取得了卓有的成果。人工智能逐渐成为一个独立的分支。
总而言之，人工智能是一项技术。
希望这可以帮助。
人工智能的主要内容需要学习：数学的基本课程，包括程序设计，数据结构，人工智能简介，计算机原理，数字电路，系统控制等；专业的选修课程，例如神经网络，深度学习，认知科学，神经科学，计算金融，计算生物学，计算语言学和其他交叉课程。
1.人工智能专业学习什么
1.认知和神经科学课程组
特定课程：认知心理学，神经科学基金会，人类记忆和学习，语言和思维，计算神经抑制
2.人工智能道德课程组
特定课程：“人工智能，社会和人文学科”，“人工智能哲学与伦理的位置和伦理”
3.科学与工程课程小组
新一代人工智能的发展需要实验科学家和理论科学家在相关学科中的共同努力，例如脑科学，神经科学，认知心理学和信息科学，以找到人工智能的突破点。同时，必须以严格的态度进行科学研究。LET人工智能纪律走上了正确和健康的发展。
4.高级机器人课程组
特定课程：“高级机器人控制”，“认知机器人”，“机器人计划和学习”，“仿生机器人”
5.人工智能平台和工具课程组
特定课程：“团体智能和自治系统”，“无人驾驶技术的现实和系统实现”，“游戏设计和开发”，“计算机图形”，“虚拟现实和增强现实”。
6.人工智能核心课程组
特定课程：“人工智能I的现代模型I”，“表达和解决方案”，“人工智能的现代方法II”，“机器学习，自然语言处理，计算机视觉等”。
2.人工智能专业的培训目标和要求
为了培养专业人才来掌握人工智能理论和工程技术，学习机器学习的理论和方法，深度学习框架，工具和实用平台，自然语言处理技术，语音处理和身份识别技术，视觉智能处理技术，视觉智能处理技术，国际人造人造人造人造人造人造人造人造人造的人造专业领域的最前沿，培养人工智能专业技能和识字能力，并建立专业思维，专业方法和专业气味，以解决科学研究和实际工程问题。
探索适合在中国种植高级人工智能才能的教学内容和教学方法，并在中国人工智能行业中培养面向应用的人才。
人工智能专业简介
人工智能专业是中国大学计划的主要计划。它旨在培养中国人工智能行业的应用才能，并促进人工智能的第一级学科的建设。在2018年4月，教育部研究并制定了“高等学校领先人工智能创新的高级行动计划”并研究了建立人工智能专业的专业，以进一步改善中国大学的人工智能学科系统。在2019年3月，教育部发出了“教育部的通知，以发布2018年本科专业档案和批准的结果结果”。根据该通知，全国共有35所大学获得了第一批“人工智能”新的专业建筑资格。
2020年3月3日，教育部在2019年宣布了普通大学和大学的本科专业的成绩，“人工智能”专业的专业变得很受欢迎。
人工智能是一项综合学科，涉及许多方面，例如神经网络，机器识别，机器视觉，机器人技术等。因此，我们学习整个人工智能并不容易。
首先，我们需要一定的数学基础，例如：高数字，线性代数，概率理论，统计学等。许多人可能会问，为什么我有学习人工智能的数学基础？两者似乎是无关紧要的，但事实并非如此。线性代数允许我们了解如何成像对象和概率，使我们了解如何描述统计定律。另外，还有许多其他数学学科。这些数学基础使我们能够比我们学习人工智能时更少的时间。
然后，我们需要算法的积累，例如人工神经网络，遗传算法等。人工智能本身仍然可以通过算法计算生活中事物的模拟，并最终为相应的操作制造了智能工具。该算法在其中的作用非常重要，可以说这是必不可少的部分。
最后，编程语言需要掌握和学习。毕竟，仍需要对算法的实现进行编程。建议学习Java和Python。如果您想在将来沿大数据的方向发展，Learn Java和Python可以说是一种编程语言，必须通过学习人工智能来掌握，当然，不足以掌握编程语言，因为大多数机器人的仿真是混合编程模式，也就是说，使用多种编程软件和语言组合。C++，除了MATLAB，VC ++等简而言之，编程是一项重要技能，需要我们花费大量时间和精力来掌握。
人工智能现在越来越快地发展，这是由于计算机科学的快速发展。可以预料，将来，人工智能产品可以在我们生活中到处都能看到，这些产品可以为我们的生活带来极大的便利，人工智能行业的未来发展前景将非常明亮。因此，选择人工智能行业不会错，但是正如文章所说，如果我们想进入该行业，我们需要努力工作，以全面地掌握掌握行业所需的技能。
首先，如果您是学校的学生，并且希望将来从事人工智能的相关工作，我将在这里与您分享，Nanjing University人工智能学院院长Zhou Zhua教授曾经分享了南京大学在论坛上的本科教育教育。
第一个是基本数学部分：
人工智能也被称为智能武器和机器智能，它是指人制造的机器所显示的智能。人工智能通常是指通过普通计算机程序提出人类智能的技术。通过医学，神经科学，机器人技术的进步和统计数据，一些预测认为，人工智能逐渐取代了人类的无数职业。
人工智能发展的前景是什么？人工智能的作用是什么？让我们一起看看它！
什么是人工智能？
简而言之，人工智能研究由数学家和计算机科学家提出的许多理论和算法组成。这些理论和算法使具有人类智能学科的计算机使得只能在人类（尤其是人类情报）之前完成的任务，例如开车，与人玩游戏，识别面孔。首先是人工智能应用程序。换句话说，这是一种将人工智能应用于更广泛，更有效的方式的方式。第二是人工智能理论研究的突破。这主要是指突破学习，遗传算法，进化学习和加强学习理论。当前的人工智能只能解决一些功能问题。例如，阿尔法狗只能下棋。没有改变模型结构，他无法学习和实施他的功能。此外，当前的人工智能实际上不能用于学习。我们通常使用mod训练后的EL。
人工智能发展的前景是什么？
随着人工智能的应用变得越来越广泛，人工智能将为我们的生活带来根本的变化。和谐。改变社会交流等。在同一时间，人工智能也对就业和传统经济产生了重大影响。通过人工智能自动化意味着极大地提高生产率，节省人工成本，并促进繁荣和发展物质财富的繁荣和发展人类社会的境界。这意味着不仅体力优势的低技术含量，而且甚至高科技的脑力劳动都将被人工智能取代。未来，几乎所有行业都将受到人工智能发展的影响。
分析人工智能的作用
人工智能的作用是提供智能咨询服务。提供诸如智能问候，智能业务咨询，智能政策咨询，智能指导，业务转型等语音交互服务的乘客。人工智能的作用是提供智能机场导航服务。中国科学技术的主要解决方案Huanlian人工智能解决方案通过智能机器人，智能所有机器，智能信息设备，智能查询机器和其他机场导航GR（QR）代码为乘客提供地面导航服务。乘客只需要扫描GR（QR）代码。您可以通过手机在指定位置去机场。
根据人工智能的发展，这确实是一个有前途的行业。大数据，云技术，人工智能...新一代技术浪潮（例如新一代技术）催生了新的公司模型和就业需求，而人工智能和人类智能正在促进促进人类智能。在业务发展中。
它表明人类开始受到人工智能的影响，该行业也受益于人工智能的快速发展。该行业已经开始朝着情报方向发展，对相关立场的需求显示出爆炸性的增长。
最终分析，这些讨论无非是专业阈值的设置。由于人工智能领域普遍缺乏才能，公司应该如何设定这些阈值来发展快速发展？
由于人工智能技术的高阈值，具有学术知识和实践经验的“技术大牛”是企业竞争的目标。基于这种类型的人才复制和差的替代性，通常在追逐才能乃至人才时，公司通常是被动的高薪很难找到。这是一个人工智能才能，也就是说，这是高职业门槛的原因。这种AI技术太多了。高，大多数人只能参与一些低阈值。在他们的境界中，算法工程师的增长率最快：算法是将大数据转换为人工智能的基础。目前对人力资源市场中算法工程师的需求主要集中在数据挖掘，自然语言处理，机器学习，计算机视觉等。从智利大数据的角度来看，算法的需求增长率超过了平均增长率连续三个季度的人工智能。
即使技术阈值很高，并且在办公室中对人工智能的要求也很严格，我们应该看到的是，主要大学正在积极地奠定人工智能才能的产出。同时，人工智能库存主要来自公司的。自己的培训，尽管互联网和电信相关行业已成为人工智能才能的重要来源。因此，从学校和企业的两个人工智能发展的主题中，人工智能才能将出现更多的人才，以推动人工智能的发展。后来的几代可以基于前任的经验。智能技术取得了突破，形成了良性竞争和人才增长环境。只有在这两个互补的竞争环境中，才能才会更多，然后才能减少人工智能行业的门槛。表明人才问题可以确定该门槛的水平。
作者|贾普森
来源|Mu Dongjushi
0x00序言
首先，“ AI R＆D工程师增长指南”的标题实际上是标题为“聚会”。确切地说，本文的内容应该是：“如果您想成为AI R＆D工程师，那么需要拥有什么技能。”
其次，本文对“ AI R＆D工程师”的定义不是每个人的第一印象中的“算法工程师”和“数据科学家”。
第三，本文实际上结合了基于当前行业发展，技术趋势及其工作本质的定位，专业技能和发展方向的思考。就像魔兽世界中的“职业策略”一样，当时我们在游戏中创建了新的角色，我们将首先了解该行业的特征，才能，技能树和其他信息，以便在“平整”较少的弯路的过程中减少。
最后，作者并未从高度的角度全面地解释整个增长体系。instead站在道路上，不断地探索，向前发展并不断调整自己的计划。因此，本文不是最佳实践。它几乎不被视为beta版本。我也希望他们可以继续与所有人进行交流并继续“发布”。
0x01考虑AI行业
算法工程师的阈值
AI算法工程师的年薪为100万，新鲜毕业生的年薪为80W ...去年，AI人才差距已超过100万。今年，它将达到500W ...添加“ XXX训练营”，XX Sky创建AI算法工程师...
互联网上的互联网上有各种各样的文章，并告诉您人工智能领域的美丽前景。，并且获得了与教程相同的结果。AI领域，成功的转换算法工程师和大型工厂提供的报价均匀。
但是实际上，AI算法工程师的就业困难和进入门槛远高于我们想象的。
互联网上流传的“众神黄昏”，对吗？
可以说这没有被夸大。现在，许多大型工厂的学校招聘算法是海外大学博士/985工程学院的博士学位学位。除了具有与学术资格相匹配的学术能力外，工程基金会必须非常坚实。
有人说：“我认为AI人才差距很大，我可以去一家大型工厂吗？其他公司没有那么高吗？”
我不知道我是否要求高高，但是有两点：
大多数公司不需要聘请AI算法工程师，也就是说，没有相关的业务需求，并且可以在2019年申请算法团队的研究生人数为290万，预计将注册70万。其中大多数人的研究方向是：机器学习，数据挖掘等。
这里的竞争是激烈的，尽管皮草不是皮毛，但它是略微看到的。
AI企业痛点
当然，我说这些不是要打击每个人的信心，而是指出行业中的痛苦点：AI工程。
在此阶段，人工智能已经从实验室的算法转变为工程应用阶段。但是，该算法不如预期，并且越来越多的问题，例如场景零散，高度应用成本，大型实验室，大型实验室成本场景和实际应用程序场景的影响被暴露出来。应用程序中的新疼痛点。
该领域的高级论文公开发表。除了一些核心算法外，人才AI公司很难从算法性能方面远离朋友。然后，AI公司希望商业化并希望创造收入。行业细分的深度已成为确定成功或失败的重要因素。
在基于技术突破性商业产品工程技术的阶段，除了技术强大之外，还有很多方法可以选择。更好，更快地将模型运送到业务方案，真正产生实际价值并满足可以寿命更长的客户。
对于科学家/研究人员而言，技术可以成为论文，影像网竞争的拥护者或重要价值的突破（例如面部识别的准确性）；如果无法将技术整合到安全，汽车，财务状态，则是实用的。以及其他行业，并成为可靠的产品，客户和合作伙伴将拒绝支付。
对于AI公司而言，是否可以理解各个行业的业务流程，业务规则以及知识和经验，然后将技术能力转变为创造价值的业务解决方案，这都是开发的保证。
那么我们应该如何发展呢？
0x02 AI R＆D
人工智能工程
在文章“ ML/DL普及：从Sklearn到TensorFlow”，我们谈论：
...因此，对于那些处于非载体职位的人来说，没有办法让这个领域参与其中？Big Paper有一张大论文。该公司需要他们进行算法研究，维持技术的领导才能，并在行业中赢得口口相传，以维持现场的头等。另一方面，人工智能是不再是一个概念。需要实施业务部算法的人可以快速，稳定和有效地将实验室中的算法实施到生产环境中，以解决实际问题。算法模型，它可以快速地设计AI项目和着陆综合人才。
基于这一观点，我决定将我的技能树竞标给公司所需的第二种人，即标题提出的“ AI R＆D工程师”。从实际的工程应用程序的角度来看，重点人工智能项目的整个过程和解决方案已提高了自己的AI工程能力，作为个人核心竞争力。
AI项目完整过程
Internet上描述的SO估算的“机器学习项目的完整过程”，例如：数据收集处理，功能工程，培训模型，模型测试等。此过程对吗？。
AI项目是由团队创建的产品，服务和交付产品，它具有明确的需求，计划，周期，成本，交付过程和接受标准。
以下内容以TOB业务为例，简单地整理AI项目的整个过程。TOC业务通常是这种情况，只需用公司的业务方替换客户即可。
初步需求沟通确认，此链接主要由销售和-sale之前完成。理解客户的基本状况，帮助客户根据自己的业务挖掘AI应用程序方案。评估特定的解决方案和基于实际业务需求，数据的特定解决方案和建模想法质量，硬件资源，期望的期望。POC阶段概念证明。完成初步评估后，团队需要对客户的特定应用进行验证测试，包括确定业务场景边界，数据研究，数据研究，资源研究，资源研究，需求，硬件/平台部署等。场景计划确认此链接需要与诸如前销售，科学家，工程师和其他角色等客户的细致场景，澄清需求，确定验收标准并评估工作量。母猪方案在此阶段之后输出，有必要反复进行CATE.MODELING开发阶段4.1项目详细计划项目经理提供详细的解决方案设计，功能列表，资源输入，里程碑安排和其他基于先前数据的内容，并举行项目启动会议，以阐明项目内容和劳动力责任。4.2数据处理科学家在澄清业务方案和需求之后，处理数据处理。ITS内容包括：数据质量检查和ETL处理（大工作量）。对于探索探索性数据分析和视觉显示（探索性数据分析）。可以帮助我们在勘探阶段初步了解数据的结构和特征，甚至根据探索性分析获得的输出找到一些模型和模型4.3功能工程，并结合对特定业务的理解， 4.4建模构成初始建模并根据业务需求验证评估标准的效果。SubSequalsequal -subsepers fodering需要连续执行，直到满足需求并报告模型效应。4.5System R＆D TO TO TO TO TO TO发布培训模型，部署和启动，开发外围扩展坞系统以及一些自定义功能。输出运行系统。测试系统的过程和性能测试，以测试系统以满足需求后满足项目。0x03核心竞争技巧树
核心竞争力
通过介绍AI项目的整个过程，我们针对“模型开发阶段”的“系统开发”一部分。尽管它仅超过上面，但它们的工作量和技术内容并不小。
提及机器学习，尤其是深度学习，每个人都可能熟悉TensorFlow，Pytorch和Caffee等工具。但实际上，在机器学习的实际生命周期中，培训模型（上面解决的主要问题）只是一个小的整个机器学习生命周期的一部分。
如何准备数据？如何确保在线和离线一致性？如何分发模型培训？如何构建HA？需要处理批处理处理或真实的时间处理？如何缝制真实的时间数据？如何监视和警报模型服务？是PAAS还是MLAA？
机器学习具有自然的管道特征。在公司需求中，大型和小型企业场景有许多型号。这些模型如何包装，处理和释放它们？离线培训，批估计，实施估算，自我学习和其他任务被交错。不同的建模工具如何集成Sklearn，Tensorflow和Pytorch结构？开发框架Spark ML，Flink ML等。如何互相合作并进行合作。生产环境如何扩展和可扩展？如何支持AB测试？
为了解决这些问题，新的开源框架是无穷无尽的：Google的自发展对接Kubernets和Tensorflow的开源平台KubeFlow；Spark团队创建的ML管道辅助工具MLFLOW；BigML由Yahoo的机器学习和服务平台提供；由阿里巴巴启动SqlFlow分布式分布式，机器学习平台。许多制造商已努力解决AI工程应用程序的痛点。
这些任务需要大量的工程师才能完成。因此，我认为我了解AI工程方案和解决方案。熟悉AI项目流程，机器学习管道；掌握AI系统开发和服务部署能力的工程师将逐渐成为AI团队的骨干。
技能树
这么多以前铺好的东西，它不仅在整理想法，而且是下一个系列的开放。根据我的初步计划，可能包括该技能树（无论季节如何）：
工程能力：作为工程师，您必须首先具有工程能力。Springboot/Netty/Thrift/和其他相关工具框架必须掌握。Micro -Service是机器学习平台的基础。SparkSQL，Spark ML等是大数据工程师使用机器学习的武器。它不仅必须掌握，而且还必须从中使用抽象的过程和处理方法。学习机器学习：不需要手动推动算法和模型优化，而是要理解含义并使用它，至少它必须成为一个出色的面包（也易于吹水）。开启源框架：实际上，我最近打算要学习kubeflow，并输出学习笔记和总结实践。这篇文章实际上是本系列的开始。
实际上，这种类型的文章比简单的学习笔记和技术文章更难以撰写。一方面，拖延迫使我写了很难在背面写的文章。另一方面，强迫症的脉冲障碍迫使我开始了系列赛的开始。实际上，最终，我总是觉得核心部分几乎是有意义的，而且我没有发痒。这是因为我没有能力从全球的角度将专业和技术系统分割。我只能整理当前的计划和视图。您需要将来与朋友交流。
必须做一些事情。在丹尼尔（Daniel）的整个前任中，所有人都在正确的时间做正确的事情。确定目标并不断地善于向前发展的道路上，以便在这一激烈的竞争专业中生存。
接下来，将有一系列技术学习笔记。考虑到学习的连贯性，早期阶段可能是一些基本的Docker/K8和其他系列。在以后的时期，将研究一些开源框架。技术文章可能很无聊，知识点缺乏新的想法，但是在他们自己的安排和实践之后，再加上自己的理解，我相信他们将继续改善知识系统。
结论：以上是首席CTO注释的所有内容，每个人都如何成为人工智能丹尼尔。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。关于如何成为人工智能的更多信息丹尼尔·考登（Daniel Cowdon）不要忘记在此网站上找到它。