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入门AI的两大方式与进阶AI的10大路线

来源:八达娱乐 | 时间:2018-11-12

  人工智能浪潮来袭,开发者应该怎么办?2018年1月16日,在刚刚召开的“AI生态赋能2018论坛”上,CSDN副总裁孟岩重磅发布了AI技术职业升级指南《AI 技术人才成长路线》。该路线多位专家的切身经验,提炼出入门AI的两大方式与进阶AI的10大路线。本路线图将随时更新,动态开放,希望成为开发者进阶AI的有益参考。

  1. 结合AI人才的需求结构与市场现状,我们发现人工智能就是新一代的软件开发,值得每一个技术人用心投入。

  企业AI应用的优先级:盈利

  根据猎聘统计,2017年AI技术类工程师的招聘量是2014年的8.8倍,数据类工程师的招聘量则是2014年的5.9倍,而全部IT技术岗位的招聘量仅为 2014年的2.65倍。与此相对,在2014年,AI类工程师和数据类工程师在全部技术岗位中的占比分别是2.97%和7.86%,这一数字到2017年分别涨到 9.86%和17.59%;人工智能相关岗位在技术人才招聘中的总比例从10.83%涨到27.45%,是技术岗位中增幅最大的领域。

  3. AI工程师平均年薪远超IT工程师:知识图谱类最高年薪接近IT工程技术类的两倍。

  根据猎聘统计,2016 年以来公开发布的招聘岗位中,IT 工程技术类人员的平均年薪为 17.92 万,而 AI 领域知识图谱方向工程师的最高年薪 可达 43.42 万,其平均年薪也高达 34.06 万,接近 IT 工程技术类的两倍。在 AI 细分领域中,除了计算机视觉类平均年薪 27.81 万,其他方 向薪资均在 30 万元以上。

  4.AI人才需求结构呈金字塔型,“学院派”路线培育了AI人才金字塔的领军者。

  G. E. Hinton苦心孤诣四十余载,一个“大脑是如何工作”的问题让他一直专注于神经网络,直到2006年发现了前馈神经网络中进行有效训练的算法,“深度学习”就此起步。李飞飞的ImageNet数据集、吴恩达的GPU高性能计算方法也随之而来,算法、算力和数据积蓄势能30多年,终于缔造出深度学习的大爆发。

  十年树木,这群缔造者的学生一代Russ Salakhutdinov、Ian Goodfellow、Andrej Karparthy、贾扬清、李沐等人,在深度学习的这场大爆发中纷纷成长起来,成为掌控科技巨头AI部门的领军者和中坚力量。

  深度学习的人才需求大大超出了“学院派”培养所能供应的数量,成千上万的AI技术雄兵需要用更直接的方式来培养。于是,吴恩达继续在Coursera上推出深度学习专项课程,Jeremy Howard搞出不需要数学的Fast.ai课程,Udacity则联合Google、滴滴出行来培养行业紧缺的机器学习工程师4个月速成机器学习成为可能,AI技术人才成长时间大大缩短。

  CSDN特邀10多位AI技术专家,撰写6万多字来解析他们的切身经验,其中的部分内容组成 “AI 工程师职业指南” 《程序员》专题,已颇获大家的关注和认可。

  现在,我们从全部内容中提炼出入门AI的两大方式与进阶AI的10大路线,把复杂的内容和方法转化成一目了然的图表结构,并分享给想要上手AI的各位朋友。