要学什么?人工智能要学什么?这是一个综合学科。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。不过,一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。
大多机器人仿真都用的混合编程模式,也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。Python是人工智能的首选语言,而C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出,MATLAB在数学模型计算方面比较突出。
如果想开发机器仿真程序的话,VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我们可以选择哪些书学习呢?
人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、还有《人工智能与知识工程》。这两本感觉买一本就可以了~第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多,但大多内容都是重复的,所以买一到两本即可。
机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单,建议不要当入门教材来学习。
机器人方面:新版《机器人技术手册》日译的书,可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面,强烈建议大家都买一本。
在学习人工智能之前,首先要明白你学人工智能的目的,是出于喜爱,还是觉得这行业有前途以后就干这行?对于人工智能来说,计算机科学是在理论研究框架设置方面更侧重,自动化则是在具体的应用和执行方面更侧重。
人工智能偶像的实战项目全部基于云服务器真实上线,实战项目不仅仅使用商业框架完成,培养具有架构级思想的工程师,具备处理百万级甚至是千万级高并发业务处理能力。
在光环大数据,人工智能学员每天至少花半个小时进行自我表达训练,一个合格的工程师必须具备沟通以及演讲技术的能力,一对一面试指导,发现学员面试中的问题并解决,保证高薪就业。
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前段时间跟候选人聊天,一个有多年工作经验的资深 iOS 工程师告诉我,他最近正在学习 Machine Learning 相关的知识。他觉得,对于程序员来说,技术进步大大超过世人的想象,如果你不跟随时代进步,就会落后于时代。
我其实已经听过很多人跟我说过类似的话。只不过不同人嘴里提到的词汇各有不同——大数据、数据挖掘、机器学习、人工智能…… 这些当前火热的概念各有不同,又有交叉,总之都是推动我们掌控好海量数据,并从中提取到有价值信息的技术。
程序员对这些技术跃跃欲试,知乎上「深度学习如何入门?」「普通程序员如何向人工智能靠拢?」等问题都有很高的关注度。我们在招聘市场也能够看到,越来越多的技术候选人在跳槽时会思考,能否从事相关岗位的工作。
当前,很多候选人对大数据相关岗位的青睐并非偶然
再加上这些岗位相比于传统的软件工程,有更高的挑战空间和更大的难度,自然引得更多人才进入到这个领域。
越是偏金字塔底部的素养,对于企业来说越是重要。最底部的基础素养,代表的是未来的成长空间。当前互联网高速发展,每家企业都是跑步前进,如果一个当前技能不错的工程师,未来成长空间有限,也可能变成企业的负担。
再上一层的计算机基础 – 基本的算法与数据结构,某一门编程语言的精通,是几乎每个工程师岗位都重视的能力。一个基础不扎实的程序员,可能会让企业怀疑其学习能力。扎实的基础,会为应用技能的学习扫除障碍,更容易建立深度的理解;而数学基础对于算法理解上的帮助十分重要。
这最下方的两层构成了一个工程师人才的基础素养。如果底层的基础比较扎实,掌握应用层技能所需要的时间也许比我们预想的要少一些。
格灵深瞳技术副总裁 – 邓亚峰提到:
对于计算机视觉领域算法工程师,我们当然希望招募无论在基础层面还是应用层面,技能都完备的候选人。
但是如果你算法、数据结构比较强,编程语言上对 C++ 比较理解,那你在应用层的学习上,可能会比其他人快很多。比如在深度学习上付出 1-2 年的时间,在图像 domain knowledge 上付出半年到一年就可以有基础的了解。
其实现在计算机视觉领域更加依靠深度学习之后,特征选取等依赖 domain knowledge 的门槛已经降下来了,因而我曾见到不少有很好基础的人,包括一些基础扎实的应届生,在图像领域工作了半年到一年之后就能拿到不错的成绩。
在看待大数据工程师的招聘上,TalkingData 的技术 VP 闫志涛和首席数据科学家张夏天也提到:
TalkingData 的大数据工程师工作中非常依赖 Spark 技能,但是了解 Spark 本身并没有那么难,因而候选人的 Spark 技能对我而言并不是最强吸引点。
相比于对 Spark 了解更多的人,我更愿意招收那些 Java 学得好的人。因为 Spark 的接口学习起来相对容易,但是要想精通 Java 是一件很难的事情。
如果你把 Java 或者 C++ 学透了,你对计算机技术的认识是不一样的。这其实是道和术的问题。
他们在14年招收了一位专科学校毕业的工程师,在上一家公司做过一点推荐算法,会写 Hadoop Mapreduce,但是并没有在大数据上有深入的研究。这位工程师当时的大数据技能并不能达到 TalkingData 的招聘标准,不过好在他思维清晰,看待问题有自己独特的想法。加之 Java 基础不错,在上一家公司做事情也很扎实,所以就招聘进来了。
说到这里,两位 Leader 坦言「当时幸好还不怎么挑简历,也许按照后来的标准未必能把这位工程师招聘进来。
不曾想到,这位工程师主动性非常强,Leader 只需给到工作方向,他就会驱动自己学习相关知识,快速完成目标。2年以后,这位工程师的 Spark 能力已经锻炼得非常强悍,用 Leader 的话说「可以以一当十」;他对大数据、机器学习都有浓厚的兴趣,Spark 基础夯实之后,又转岗到了算法工程师团队,写出了 TalkingData
机器学习平台的核心代码,这个平台大大提高了团队的机器学习效率。
从上边的例子中,我们也可以额外收获一个信息,相比于跳槽转岗,内部转岗会更容易一些。因为在公司内部中,企业有充分的时间考察工程师的能力、潜力。企业对工程师的认可度提升之后,才会更加放心的予以新的挑战。
赵平是宜信技术研发中心的一位工程师,加入宜信之前,他曾帮助中国移动机顶盒业务的后端架构进行服务化转型。抱着对基础平台架构的浓厚兴趣,赵平加入了宜信。他在这家公司做的第一个项目是分布式存储系统的设计和开发。第一个项目完美收官之后,他的学习能力、基础能力备受褒奖。当宜信开始组建大数据平台团队时,赵平看到了自己理想的职业发展方向并提交了转岗申请,基于他过往的优异表现,顺利地拿到了这个工作机会。
转岗之后,赵平也遇到了一些挑战,比如大数据涉及的知识点、需要用到的工具更加丰富,Spark,Scala,HBase,MongoDB…,数不清的技能都需要边用边学,持续恶补;比如思维方式上,需要从原来的定时数据处理思维向 Spark
所代表的流式实时处理思维转变。不过基于他扎实的基础,以及之前做分布式存储系统经验的平滑过渡,加之整个团队中良好技术氛围的协助,最终顺利完成第一个大数据项目的开发工作。
对希望转做大数据相关工作的普通工程师,一些中肯的建议
在文章的末尾,我们基于文章中提到的多个案例,总结一下帮助普通工程师走向大数据相关岗位的几个 tips 吧:
重视基础。无论各种岗位,基础是成长的基石。
发挥专长。从能够发挥自己现有专长的岗位做起,可以让新团队更欢迎你的加入。比如算法模型的工程化,偏重于业务的数据挖掘,大数据平台开发,机器学习系统开发等等,这些工作对于普通工程师更容易上手。而普通工程师直接转偏研究方向的算法工程师,难度更高。
准备充分。请预先做好相关知识的学习,有动手实践更佳。如果没有一点准备,雇主如何相信你对这个领域真的有兴趣呢?
考虑同公司转岗。在同公司转岗阻力更小。亦可考虑加入一家重视大数据的公司,再转岗。
最后,如果你确实对大数据、数据挖掘有浓厚兴趣,最好的办法是立刻开始实践。也许你不会以此为职业,但是可以多一技傍身。
也许,未来这些技能对于程序员而言,就好比现在 MS Office 对于职场人一样普遍。
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