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學(xué)AI應(yīng)該怎么學(xué)?學(xué)什么?4步掌握AI

人工智能
2018
12/24
23:42
電子發(fā)燒友網(wǎng)
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互聯(lián)網(wǎng)雖然寒冬,但人工智能熱度不減,成果不斷。今年所有的互聯(lián)網(wǎng)公司,都在ALL in AI。百度、騰訊、阿里巴巴、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭甚至都在美國硅谷大肆高薪挖掘人工智能人才。

時值此刻筆者也采訪到一位好友,他剛剛經(jīng)歷了YMS面試并順利入職,我們將邀請他率先分享以下問題:

1.AI崗位現(xiàn)狀究竟如何,熱搜80萬薪酬是否為炒作?

2.面試AI大廠崗位,哪些問題最常問?(進入大廠必備)

3.學(xué)AI應(yīng)該怎么學(xué)?學(xué)什么?(技能圖譜速度收藏)

人工智能,這是時代給程序員的大禮

國內(nèi)現(xiàn)狀錢多人少,12113個崗位搶人

作為一個標(biāo)準(zhǔn)程序員在轉(zhuǎn)型AI的道路上,我一直充滿理性。從2016年初我就一直在從事機器學(xué)習(xí)相關(guān)的工作,今年初冬,由于種種原因,我跳槽了。

其實在面試之前,也有很多朋友找我聊過現(xiàn)在AI現(xiàn)狀是不是有點夸大,其實這個問題沒有標(biāo)準(zhǔn)答案,但據(jù)我最新得到消息和面試的過程中,發(fā)現(xiàn)AI崗位需求太多了,幾乎每天都有數(shù)百個JD出來。

上周,在一個AI群里,有人分享了據(jù)UiPath發(fā)布的最新數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)公布中國空缺的AI崗位最多,有12113個相關(guān)職位正在招聘,其次是美國。中國和美國在就業(yè)崗位總數(shù)方面處于領(lǐng)先地位。

這果然應(yīng)證了我的想法,AI無寒冬。

注意:UiPath基于全球最大的招聘網(wǎng)站indeed的數(shù)據(jù)做了分析。

在招AI崗位最多的國家Top10

在AI化這條路上,中國走在前端。據(jù)了解,在全球熱門招聘城市中,蘇州、上海、北京的AI崗位需求最多。今年第三季度供需比率為1.25,也就是125個崗位在“搶”100個求職者。

在這樣的背景下,所以我找工作也比較順利,在北京幾乎每天能收到3-4個面試邀請電話。

但是薪酬這塊還是要說明一下,前段時間上微博熱搜的AI應(yīng)屆博士80萬其實不適用每個人,因為學(xué)歷背景的不同。

今年的互聯(lián)網(wǎng)大家都知道寒冬來臨,從我面試的過程中及身邊的朋友了解到,AI不降反升,一些公司將應(yīng)屆AI人才的工資提高了10%~20%,而有的公司的工資漲幅更大,特別是從去年的40萬元年薪提高到每年80萬元(特殊)。

網(wǎng)傳薪酬

2018年12月最新招聘社招薪酬

在這種情況下,像我這種還有經(jīng)驗的老手所以會實現(xiàn)翻倍,最重要是時代給予了這樣的前景。就像之前的一句經(jīng)典之談:

一個人的命運啊,當(dāng)然要靠自我奮斗,但也要考慮到歷史的行程。

AI面試常見那些事兒

搞定這些,就邁入了半個大廠。

我面的是不限方向的「機器學(xué)習(xí)研究員」,在前一陣子面試的過程,我把一些常見問題匯總了,如果這些能掌握,基本90%的通過率沒跑了!

1.訓(xùn)練決策樹時的參數(shù)是什么?

2.在決策樹的節(jié)點處分割的標(biāo)準(zhǔn)是什么?

3.基尼系數(shù)的公式是什么?

4.熵的公式是什么?

5.決策樹如何決定在哪個特征處分割?

6.你如何用數(shù)學(xué)計算收集來的信息?你確定嗎?

7.隨機森林的優(yōu)點有哪些?

8.介紹一下boosting算法。

9.gradient boosting如何工作?

10.關(guān)于AdaBoost算法,你了解多少?它如何工作?

11.SVM中用到了哪些核?SVM中的優(yōu)化技術(shù)有哪些?

12.SVM如何學(xué)習(xí)超平面?用數(shù)學(xué)方法詳細解釋一下。

13.介紹一下無監(jiān)督學(xué)習(xí),算法有哪些?

14.在K-Means聚類算法中,如何定義K?

15.告訴我至少3中定義K的方法。

看完后,大家感覺難易度如何?基本上,搞定這些技術(shù)題目,你就可以申請國內(nèi)大公司,乃至硅谷公司的技術(shù)面試了!在整個求職過程中,我大概與20位+位專業(yè)人士有過交談,以下為經(jīng)驗之談:

展示自己很重要,簡歷很重要。一定要體現(xiàn)自己參與過的項目,學(xué)習(xí)過的課程證書,參加的活動,發(fā)表過的論文等,這些都是加分項。

如果你是這一領(lǐng)域的新人,在創(chuàng)建簡歷時可以從自己做過的項目開始,或者GitHub賬號也是很有說服力的。除此之外,可以多參加Kaggle競賽和多參加學(xué)習(xí)。

學(xué)會謙虛,注意傾聽面試官的意見。有的時候,R和Python的使用者會互相鄙視,最好不要這樣,不然很可能掛掉。

沒那么難,4步掌握AI

如果想0基礎(chǔ)進階人工智能,則只需攻克這個4座大山即可:

你需要學(xué)習(xí)一門編程語言:

這里我推薦Python —— 人工智能主要開發(fā)語言。最關(guān)鍵的是對小白也非常友好,簡單易學(xué)。

你需要“掌握“數(shù)學(xué)知識:

數(shù)學(xué)基礎(chǔ),大概是嚇退大部分人的紙老虎,從微積分到線性代數(shù),我們的確要了解數(shù)學(xué)原理。別怕,人工智能數(shù)學(xué)部分的核心是要會用代碼去實現(xiàn)。

你需要理解算法:深度學(xué)習(xí)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)):

當(dāng)你用了代碼能力和數(shù)學(xué)基礎(chǔ),下一步則是理解人工智能的核心算法 ——深度學(xué)習(xí),讓計算機擁有“智能”。

你需要發(fā)動技能,用實踐證明:

在翻越前幾座大山之后,你已經(jīng)體系化地掌握了AI的基本技能,接下來就是需要實踐來理解實際工作的痛點問題。

是的,AI新時代時代來了,我們從互聯(lián)網(wǎng)走向移動互聯(lián)網(wǎng),現(xiàn)在又從移動互聯(lián)網(wǎng)走向人工智能時代。業(yè)內(nèi)有人稱這一次的人工智能爆發(fā)是互聯(lián)網(wǎng)3.0時代的開啟。所以現(xiàn)在搞IT開發(fā)的工程師的不懂機器學(xué)習(xí),就相當(dāng)于低級程序員。所以,當(dāng)你準(zhǔn)備學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)時,該從何下手?如何入門?

【來源:電子發(fā)燒友網(wǎng)】

THE END
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