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如何构建全面系统化的AI技术栈

这一次主要想跟大家分享的是如何构建全面系统化的AI技术栈。

作者: | 2020-04-22 20:48:50


大家好,这一次主要想跟大家分享的是如何构建全面系统化的AI技术栈。主要分为三个方面。

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一、AI技术趋势与需求分析

1、写的了程序,设计的了AI模型

首先看一下技术的趋势。当前AI以深度学习为主,可以看一下当下的发展趋势,逐渐可以发现各种领域,不仅是金融还是安防,都有AI的需求,在岗位方面也发现,运维也开始涉及AI

因此,一个趋势就是写的了程序,设计的了AI模型。现在单一技术越来越不能应对复杂的业务场景。(全面技术:Rule BasedMLDL按需选用)

2、模型横跨领域

全面的模型设计应对复杂的建模挑战。

3、自动化、平台化、工程化需要算力与系统的支撑

AI技术在各家公司运用越来越多,这一块可以看到,一些公司在平台化它的技术栈。

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·全生命周期的AI,让单纯调参已经无法胜任的工作

·需要更加自动化的工程化的方式加速

4、岗位需求多样

AI大范围应用后岗位需求越来越多样化

机器学习|深度学习工程师、自然语言处理工程师、AI平台工程师、视觉工程师、AI项目经理、模型部署工程师

5、mastering one skill is not enough

构建全面系统化的AI技术,除了机器学习还需要掌握一些其他的甚至跟高级复杂的技术,才能追上整个技术趋势。此外,除理论之后,也需要实战经验。

二、构建系统化AI只是与技术体系

1、AI技术栈

如何构建系统化AI只是与技术体系呢?总结起来,有几点值得探索的。

第一块入门AI的话,应该打开基础知识和技术栈;有了基础理论之后,要结合一定的问题,进行实操解决。

如图:

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掌握上述两个之后,如果遇见更高阶的问题,就需要高级进阶技术的学习。

2、知识点与相应课程

首先要知道AI里面有什么技术。未来很多情况下,很多时间花费在数据处理上,所以必须了解这块。机器学习里面很多被淘汰,但还是很多经典的有借鉴意义。

如图:

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三、如何应对变化与持续学习

掌握技术栈之后,技术并不是停滞不前的,就像写程序一样,Java也不是一个版本就停止,要与时俱进,技术也是有生命力的。所以,掌握技术之后,觉得都了解之后,如何在未来的工作中不断更新自己的技术体系呢,我觉得有几点。

应对技术变化持续学习:

·打好通用知识与技能技术,对未来的发展有很大的帮助;

·形成抽象思维

·持续学习新技术

·理论与实践相结合

形成自己的闭环。