目前为止,人工智能还不算成熟,尚未特别优秀的人工智能产品进入百姓生活,像小爱音箱什么的也只能是一些比较初级的吧,虽然人工智能还没有成熟,可是"人工智能“,"ai"这些词已经至关火了,平时不提提这些词就好像本身不是太不关注科技似的,固然,做为一名程序员,好多人也是对“ai”有着浓厚的兴趣。程序员
国内玩家算法
近期,有一名程序员网友写了一段比较有意思的代码,代码很简短,只有10行,号称这段代码价值10个亿,他已经掌握了ai的核心技术,固然他只是调侃一番罢了,不过看了他的程序后,却是以为仍是蛮逗的,这个程序也引发了网友们的一番调侃,后来又有网友把这段代码进一步精简和调整,一样的功能,让代码更短了,具体这是什么代码呢?有意思的地方是什么你呢?那么接下来就让咱们一块儿欣赏一下他的代码,以及看看网友们是怎么评论的吧!编程
腾讯员工:你这个不叫ai,写ai的语言叫powerpoint,了解一下分布式
上世是朵花:先不说那种语言,他只是分享了一个简单的思路,固然,这只是最基础的玩法,算是一个不到1岁小孩智商的一个对话机器人吧,呵呵。工具
网友二:哈哈哈哈,黑的漂亮学习
上世是朵花:不算黑吧,只是皮一下而已!开发工具
网友三:你他娘真是我的才!测试
上世是朵花:这种精神可嘉,善于发现并尝试。优化
网友四:如今的nlp大部分仍是规则吧人工智能
上世是朵花:问题是 nlp的规则是人构建的仍是机器构建的,机器自我深度学习算是人工智能的核心技术吧。
网友五:牛逼,人人都是人工智能工程师
上世是朵花:呵呵,说不定之后编程是人人都掌握的技术,从小学课程开始普及。
众网友调侃:你是猴子搬来的救兵吗?你是猴子搬来的救兵!/你是猪吗?你是猪!/再加一行 “你是” replace “你才是”
上世是朵花:看,这些网友们这么快就掌握了“核心技术”,并开始快速运用了。
360员工:人类的本质就是复读机
上世是朵花:人类本质怎么能是复读机,是他这个程序本质是复读机吧。
网友八:专业点行吗,这都过不了图灵测试啊
上世是朵花:楼主网友就是调侃一下,何须这么认真啊,就是觉着这个程序有点意思(能经过图灵测试吗?能经过图灵测试!)
国外玩家
最近有日本网民在论坛上发帖吐槽称,“我是人工智能程序员,我毕业第三年了,年收入超过1000万日元……这个行业真的很神”。在日本人的平均年收入为约400万日元的如今,楼主的这个收入已经远远超过普通工薪族,对此日本网民议论纷纷。
如下为日本网民评论
日本网民一、ええやん、がんばりや
中文翻译:不错嘛,工做狂
日本网民二、アルファZEROについてどう思う?
中文翻译:关于AlphaZero你怎么看呢?
初めてニュースで聞いた時は衝撃的だったが、まだ彻底に洗練されてない印象を受ける
楼主回复:第一次听到消息时感到震惊,可是感受尚未很精炼
日本网民三、もうブーム終わりそう
中文翻译:估计热潮要结束了
後5年は大丈夫
楼主回复:以后5年还没问题
日本网民四、やっぱPythonか
中文翻译:果真是Python吗
Python, ライブラリはTensorFlowがいい
楼主回复:Python,库用TensorFlow挺好的
日本网民五、研究室でそういう研究してたん?
中文翻译:是在研究室进行这种研究吗?
医療用データを用いた人工知能、ディープラーニングの研究をしてた。大学の付属病院と連携してたよ。後10年もすれば内科医はかなり減りそう
楼主回复:研究用于医疗数据的人工智能以及深度学习。和大学的附属医院合做哦。再过10年的话,内科医生估计会减小不少。
日本网民六、深層学習? 専門は?
中文翻译:深层学习?专业呢?
日本网民七、どうやって学んだんや?
中文翻译:是怎么学的呢?
別にやる気あるなら独学で基本的なことやったらインターンやバイトで経験積むのが早い
楼主回复:只要想学,自学掌握基本的能力,当实习医生或者去打工能很快积累经验
日本网民八、めっちゃ楽しそう ええな
中文翻译:很好玩的样子 真好啊
既然你们都这么青睐AI 程序员,那么咱们须要掌握哪些能力才能进军AI领域呢?
基本上,要想在AI领域找到出色的工做,你须要得到计算机科学的研究生学位(硕士或博士学位)。此外,就是如下这些了。
1.必定的数学和算法知识
AI领域的理想候选者必须熟悉必定的算法和应用数学。这些候选人应该可以极好的分析和解决问题,这能够帮助他们以有效的方式执行给定的任务。
用一位领先的数字信托提供商Sift Science的首席技术官Fred Sadaghiani的话来讲,“咱们主要针对那些对解决问题所需的统计、几率和数学有本身理解的人,这就是基础。“根据他的说法,这个基础容许ML专业人员肯定哪一种算法最能解决问题以及优化结果。
2.分布式计算
大多数AI工做要求程序员处理他们没法使用单个机器处理的大型数据集。所以,数据必须在整个集群中被平均分配。这使得工程师必须高效地进行分布式计算,以提升他们做为AI专业人员的技能。
3.扩展信号处理技术的知识
ML将特征提取做为其总体方面之一。为了掌握这一点,工程师须要熟悉经过先进的信号处理算法解决不一样的问题,如bandlet,小波,curvelets,shearlets,contourlets等。
此外,他们应该对时频分析有一个核心的理解,并找到实现它的方法。此外,他们应该精通卷积和傅里叶分析等概念。
4.好奇心和创造力
为了在AI领域取得优异成绩,程序员须要有一种好奇和创造性的思惟方式。这有助于他们发现解决特定问题的新方法,并提出创造性解决方案来解决这些问题。
5.可以保持更新并快速掌握新概念
有抱负的人工智能专业人员必须热衷于随时了解科技行业的最新发展。他们应该努力更新本身的技能,熟悉高级开发工具、理论、算法等。
此外,他们应积极参与各类专门为人工智能专业人士开发的在线论坛、博客和社区。还有,他们还应该经过在线AI教程、会议、视频课程等来加强他们在相关领域的专业知识。
6.毅力和耐心
AI和ML是至关新的技术,专家们仍在努力发现新的工具和方法。这就是为何工程师应该保持持久的态度,这有利于使他们足够耐心地应对几个月和无数次迭代以得到准确的结果。
他们应该充满热情,精神充沛,不要放弃努力提高本身的技能,以便及时了解新的发展,并始终站在人工智能领域的最前沿。
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当真正开始学习的时候不免不知道从哪入手,致使效率低下影响继续学习的信心。
但最重要的是不知道哪些技术须要重点掌握,学习时频繁踩坑,最终浪费大量时间,因此有有效资源仍是颇有必要的。