有人问我:AI这么火,要不要去追赶AI的热潮?
2017-12-21 00:00
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12月14日,吴恩达发布微博:我很高兴地宣布Landing.ai的成立,开始进入AI+产业。 作为一家人工智能(AI)公司,Landing.ai旨在帮助企业在人工智能时代实现转型。
这一动作让人们对AI的关注度在2017年的末尾又一次升温:“人工智能将会改变制造业的面貌”。 随着国家政策的支持、大量资本的涌入、无数企业纷纷涉足人工智能领域,与之相对应的是巨大的人才缺口。
谷歌AI中国中心12月13日正式成立 根据LinkedIn的数据,截至2017年,全球人工智能领域技术人才数量超过190万人,其中美国相关人才总数超过85万人,高居榜首;而中国的相关人才总数超过5万人,位居全球第七。 巨大的人才缺口就意味着无数的潜在机会。以机器学习方向的算法工程师为例,该职位月薪大多在3万元以上,年薪百万者也不在少数。在AI行业,新人入行薪资基本上就能达到互联网其他技术人员的两倍。所以,在这波AI热潮下,要不要踏入or转型成为人工智能工程师,应该是很多人关心的问题。
不过,成为人工智能领域的工程师,还是有比较高的门槛的。在动手实践代码前,你至少要有一定的数学基础和编程能力,以及对于机器学习的基础有一定了解。
基础一:数学基础
线性代数和微积分基础
统计学相关基础
相关线性分析
基础二:编程基础掌握C++ / Java / Python,目前Python是机器学习深度学习领域最主流的编程语言, 基础三:机器学习的基础关联规则(Apriori、FP-Growth)、回归(Linear Regression、Logistics Regression)、决策树(ID3、C4.5、CART、GBDT、RandomForest)、SVM(各种核函数)、特征工程(Feature Engineering)、可用性评估、数据变换、降维……
想要拥有以上三个进入人工智能的基础,可以通过阅读参考书目、学习线上资源、关注大牛博客及资讯网站等方式获得。下面向大家推荐一些个人觉得不错的资源。
【图书类】
《AI:人工智能的本质与未来》
这本书的写作者拥有医学科学、心理学、哲学等多学科背景,她将这些领域融会贯通并和人工智能的研究相结合。这本书主要是从一定的高度探讨人工智能的现状以及面临的困境,技术层面涉及的较少。
《Deep Learning》
这本书由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville共同撰写,应该被无数人推荐过,被称为“AI圣经”,深度学习领域奠基的经典教材。
《Python机器学习实践指南》
这本书结合了机器学习和Python语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来用Python 做数据分析。
【线上视频课程类】Machine Learning Course - CS 156
加州理工的Yaser Abu-Mostafa教授出品的机器学习网络课程,非常系统地讲解了机器学习背后的原理,以及主要的技术。讲解非常深入浅出,让你不光理解机器学习有哪些技术,还能理解它们背后的思想,为什么要提出这项技术,机器学习的一些通用性问题的解决方法(比如用正则化方法解决过拟合)。强烈推荐,课程是免费资源,Youtube上直接可以搜到。
吴恩达深度学习工程师微专业 deeplearning.ai出品,人工智能一线专家吴恩达指导,这个课程有助于加强对深度学习的了解,对神经网络已经有了一些基础知识的人来说,这个课程还能增强参数搜索技巧。目前deeplearning.ai和网易云课堂已经达成合作,在网易云课堂平台上就能看到中文字幕的视频并且完全免费。
Coursera上的各种课程
另外,Coursera上也有非常多的与AI相关的学习资源,包括微积分、线性代数、编程语言等等,资源很多,有兴趣的同学前往可以自行学习。
如果你不想走纯自学路线,而是想要找一些经验丰富的工程师做引路人,那接下来的两场人工智能免费入门直播课,不妨可以听一下。
12月26日及27日,网易云课堂携手稀牛学院,推出了两场人工智能主题的直播课程,从数学基础和算法角度,带你初识人工智能。
【直播】为什么说搞不定数学,就弄不懂人工智能?时间:12月26日 20:00讲师:澳大利亚数据机构研究院Jason博士你将听到:人工智能与数学之间究竟有什么关系?
为什么说数学是AI入门必经之路?
【直播】算法难学?带你亲眼看懂机器学习时间:12月27日 20:00讲师:高级算法专家 寒小阳你将听到:解密机器学习分类和回归算法
如何进行酷炫的可视化展示
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