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入行人工智能,从何学起?

入行人工智能,从何学起?

作者: | 2018-01-17 14:26:33

上次李烨老师在线直播讲解了“在人工智能大潮中,该如何驾稳自己职业的小船呢?”,很多同学受益匪浅。这次,李老师继续顺着上次的话题进行了延伸为我们讲解“入行人工智能,从何学起?”。

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李烨

李烨,现微软高级软件工程师,曾在易安信和太阳微系统任软件工程师。先后参与聊天机器人、大数据分析平台等项目的开发。

上次李烨老师已经为我们介绍了AI的工种及其门槛:

一、做算法;

算法工程师、科学家等。

工作职责:解决实际业务问题;

入门条件:强学术背景;

二、做工程;

机器学习工程师、调参工程师等;

工作职责:数据处理、程序编写、模型训练;

入门条件:领域知识+编程能力;

三、做数据;

工作职责:标注数据;

入门条件:良好的态度、正常的交流能力;

除了像以上说的每个工种具有的入门门槛之外,每一个功能还有一个共同的需求:也就是市场的渴求点:

解决现实问题的能力!

解决问题是职场中,任何一个工种都必须要具备的能力。根据不同的岗位职责,需要解决不同的工作问题。比如做算法的工程师,需要具备介绍实际业务中出现的问题的能力,做工程的工程师,需要有数据处理、程序编写、模型训练的能力;做数据的工程师需要有良好的数据分析处理能力,能够对数据进行有效标注。

而总的来说,入行AI,编程能力是基础能力,要对一些常见的算法语言有一定的了解,如JAVA、Python等。需要具备基础的算能力,理解不同算法之间的衔接处理。

0开始学习机器学习

入行人工智能,机器学习是始终绕不开的话题。机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论凸分析算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

李烨老师建议大家,可以以模型为驱动学习机器学习。将不同的模型学习、分析透彻,充分掌握其中的数学原理和公式,并不断练习,做到举一反三,触类旁通。

而想要系统性地学习机器学习,就必须要制定合理科学的学习大纲,并、付诸实践。

学习方法Tips:

一、从模型入手依据需求复习数学知识;

二、了解公式物理意义,制作数学知识速查手册;

三、反复学习、逐级深入;

学习资源

一、教学资源:课程、书籍、网站;

二、实践资源:工具、共享数据集、竞赛;

除此之外,还要努力去争取实习实践机会,比如AI公司的一些实习生岗位,如果能够进入一家业内专业的AI公司,这对你自身的学习成长是非常有帮助的,你可以在公司里学到除了理论知识外的,实实在在的技术,以及项目的研发需要注意哪些方面等。这都是理论知识无法带给你的。