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斯坦福全球AI報告:人才需求暴增35倍!

  又到年底了,這不,今年的斯坦福全球AI報告終于發(fā)布了!
  斯坦福全球AI報告是從去年開始,由斯坦福大學發(fā)起,匯集麻省理工學院、哈佛大學、OpenAI、麥肯錫等機構(gòu)的多位專家教授,從學術(shù)、工業(yè)、開源、政府等方面,追蹤和分析人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢。
 
  其中斯坦福大學、麻省理工學院、哈佛大學都是目前AI和機器人等學術(shù)領(lǐng)域的最高學府,也是AI人才的“搖籃”,該報告可以說是具備相當?shù)臋?quán)威性和可信度。
 
  AI“網(wǎng)紅級”科學家吳恩達為報告提煉了以下兩個結(jié)論:
 
  1.AI正在快速發(fā)展,不管是學術(shù)界還是工業(yè)界都是如此。
 
  2.AI的發(fā)展仍不均衡,在多樣性、包容性方面仍需努力。
 
 
  其中一個典型的特點就是美國無論在論文發(fā)表、創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量及AI綜合實力上都是全球第一。
 
  中國AI追趕的速度也相當驚人,例如論文數(shù)量、學習AI及機器學習學生數(shù)量以及機器人的部署等方面,正在奮起直追。
 
  而值得關(guān)注的是,據(jù)報告顯示,2017年全球機器學習(ML)人才需求已經(jīng)是2015年的35倍!
 
  從近期國內(nèi)外各大互聯(lián)網(wǎng)和科技企業(yè)求賢若渴“搶人”的勢頭來看,AI人才短缺早已成為整個行業(yè)共同的難題。
 
  此外,最近業(yè)界還曝出AI相關(guān)專業(yè)應(yīng)屆博士畢業(yè)生年薪高達80萬、62%的中國高校相關(guān)畢業(yè)生選擇去美國工作等消息,讓人對如此“人才荒”感嘆不已。
 
  與此同時,有人發(fā)出疑問,傳統(tǒng)程序員能不能轉(zhuǎn)行AI?現(xiàn)在轉(zhuǎn)行算晚嗎?
 
  答案當然是可以的!
 
  但是,對于傳統(tǒng)程序員來說,AI行業(yè)的門檻和難度都不低,傳統(tǒng)程序員轉(zhuǎn)行需要經(jīng)過系統(tǒng)和深入的相關(guān)專業(yè)知識的學習,并非易事。
 
  我們今天就從AI最基礎(chǔ)的機器學習(MachineLearning,簡稱ML)為例,與大家探討一下程序員轉(zhuǎn)行AI領(lǐng)域。
 
  什么是機器學習?
 
  首先,機器學習是AI的入門,也可以說是一個分支。
 
  其次,從字面上來解釋,機器學習就是讓機器實現(xiàn)自我學習,模仿或?qū)W習人的行為,并不斷完善自己。
 
  再者,要掌握機器學習并不簡單,它是一門多領(lǐng)域交叉學科,涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
 
  簡單來說,機器學習是一門極具基本功的學科或領(lǐng)域,除了程序語言外,還需要掌握數(shù)學基礎(chǔ)(數(shù)學統(tǒng)計)、經(jīng)典算法等一系列專業(yè)性較高的知識。
 
  因此,從事機器學習的人主要包括兩類人。
 
  第一類,是程序員出身,并具有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
 
  第二類,則是擅長統(tǒng)計學,同時熟悉算法和程序語言。
 
  與數(shù)據(jù)打交道
 
  數(shù)學是機器學習的一大門檻。
 
  機器學習不僅需要大量的數(shù)據(jù)積累,更要輸出特定的算法模型,以便讓機器實現(xiàn)自我學習。
 
  這一過程需要經(jīng)過復雜的數(shù)學計算,其中包括大量的數(shù)據(jù)挖掘和分析。
 
  基本所有常見機器學習算法都需要的數(shù)學基礎(chǔ),例如微積分、線性代數(shù)、概率學、統(tǒng)計學等知識都不可或缺。
 
  所以,機器學習入門的第一步就是與數(shù)據(jù)打交道,學好數(shù)學非常有必要。
 
  從“術(shù)”到“道”
 
  算法和程序語言的區(qū)別在哪里?
 
  通俗的來說,算法是處理解決問題的思路及辦法,程序語言是按照一定語法把算法表達出來。
 
  算法,就是一系列清晰的指令和邏輯判斷,以計算出結(jié)果。算法的優(yōu)劣不僅體現(xiàn)在時間、空間,還對執(zhí)行效率和結(jié)果起到?jīng)Q定性作用。
 
  現(xiàn)在機器學習領(lǐng)域有很多的經(jīng)典算法,例如感知機、KNN、樸素貝葉斯、K-Means、SVM,AdaBoost、EM、決策樹、隨機森林、GDBT,HMM等等。
 
  程序語言,就是用來定義計算機程序的形式語言,例如常見的Python、C++、Java、Lisp、Prolog等。
 
  它是一種標準化的交流形式,用來向計算機發(fā)出指令。任何一種程序語言都能夠正確的定義和處理計算機所需要的數(shù)據(jù),并在不同情況下執(zhí)行適當?shù)男袨椤?/div>
 
  如果將程序語言比喻為“術(shù)”,就是指數(shù)據(jù)執(zhí)行和處理的能力。
 
  而算法則是“道”,也就是解決問題的方法或思維。
 
  傳統(tǒng)程序員主要運用的是程序語言,即“術(shù)”,而到了機器學習層面,更多地將利用的是算法,借助算法建立各類模型,以實現(xiàn)學習,就是所謂“道”。
 
  從“術(shù)”到“道”轉(zhuǎn)變,不僅是對程序員的能力的考驗,更是思維模式和處理方式的飛躍,難度同樣不小。
 
  理論結(jié)合實踐
 
  如果說大數(shù)據(jù)是燃料,算法就是鍋爐。
 
  然而,所有的AI產(chǎn)出必須應(yīng)用到各行各業(yè)中,否則毫無意義。
 
  所以,AI非常強調(diào)應(yīng)用,機器學習亦是如此。
 
  如今,各大企業(yè)都在強調(diào)應(yīng)用場景,努力實現(xiàn)AI的商業(yè)化落地。
 
  在全球,盡管美國在研究和學術(shù)上領(lǐng)先優(yōu)勢明顯,但在應(yīng)用場景上,國際上普遍認為中國要強于美國,也就更有利于AI的落地。
 
  因此,在一頭扎到專業(yè)知識中去的時候,也要多多結(jié)合實際應(yīng)用場景,理論結(jié)合實踐,全方位考慮問題。
 
  針對不同的行業(yè)、不同的應(yīng)用場景,融入不同的程序語言、框架、算法在機器學習領(lǐng)域都是家常便飯。
 
  終身學習
 
  面對快速變化的時代,每個人都需要通過不斷地學習、完善自己,才能趕上時代的步伐。
 
  如今,AI不再是學術(shù)機構(gòu)或研發(fā)實驗室的理論研究,它也成為一種顛覆或改變整個社會的基礎(chǔ)性技術(shù),從而帶給我們?nèi)碌纳詈凸ぷ鞣绞健?/div>
 
  傳統(tǒng)程序員轉(zhuǎn)行AI同樣需要以顛覆自己、塑造全新的自己為目的,養(yǎng)成終身學習的習慣,從而獲得更廣闊的發(fā)展空間
 
  由于機器學習等AI相關(guān)技能不僅依賴專業(yè)知識和實踐,還需要系統(tǒng)性的學習過程和深厚的學術(shù)氛圍,因此AI人才往往都畢業(yè)名校,并有較高的學歷,更有大量中國高校畢業(yè)生遠赴美國繼續(xù)攻讀博士專業(yè)。
 
  所以,如果有條件的話,傳統(tǒng)程序員在自我學習的過程中,前往高校和科研機構(gòu)再深造或充電,對于轉(zhuǎn)行也非常有必要。
 
  同時,努力將學習和研究結(jié)合到具體的應(yīng)用場景和實踐中,勢必將獲得事半功倍的效果。
 
  畢竟,AI早已公認為未來10-20年最重要的科技創(chuàng)新“利器”,并成為全球各個國家的共同爭奪的新戰(zhàn)略陣地和目標,其發(fā)展前景可期。
 
  斯坦福大學計算機科學系和電氣工程系的副教授、斯坦福人工智能實驗室的主任吳恩達
 
  最近,業(yè)界活躍的吳恩達發(fā)布了AI轉(zhuǎn)型手冊(TransformationPlaybook),為企業(yè)用AI改造公司出謀劃策。
 
  其中就提到企業(yè)內(nèi)部建立內(nèi)部AI團隊的重要性。
 
  設(shè)想一下,未來各大公司內(nèi)部都設(shè)有AI部門,將是怎樣的景象?
 
  綜上所述,AI前景廣闊,轉(zhuǎn)行AI何時都不算晚,最重要的是養(yǎng)成終身學習的習慣和堅持不懈的信念。
 
  程序員,你準備好了嗎?        文章轉(zhuǎn)載自一點資訊,版權(quán)歸原作者所有,如作者或來源機構(gòu)不同意本站轉(zhuǎn)載采用,請通知我們,我們將第一時間刪除內(nèi)容。
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