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      杀出重围来自吴恩达的最新AI从业指南

      学AI的人铺天盖地如何才能?#19994;?#20999;入点脱颖而出感兴趣的领域发展太快如何才能紧跟进度

      转自大数据文摘|bigdatadigest

      读研读博还是进入业界这真的是一个单选题嘛

      学AI的人铺天盖地如何才能?#19994;?#20999;入点脱颖而出

      感兴趣的领域发展太快如何才能紧跟进度

      进入新一年又有一大批同学们不是正在学习AI就是在赶着趟要开始进军AI届

      随着机器学习深度学习等优质课程的相继问世吴老板之流的大佬们将AI带入寻常百姓家然而入门AI的第一步看似简单想要进而进入AI业界又似乎有一道迈不过去的坎

      明明网课还在教如何识别猫猫狗狗AI公司们却想要你上手做一台无人车开一家无人超市

      学了半天机器学习最后其实调个包行三代码就能实现这么弱智的技能好像也没啥大不了的

      昨天好不容易读懂了上个月新发的一篇paper今天就又看到一篇新paper?#30340;?#35835;的东西已经过时了

      面对诸多已经或者想要从业AI的同学们吴恩达老板最近和计算机协会ACM合作开展了一次长达一小时的在线讲座专挑疑?#35328;又?#36827;行了一一解答提供了一份非常走心的最新AI从业指南

      文摘菌挑选出了这次讲座的精华部分进行编译对从业AI有各种困惑的同学们或许这篇文章就能给你满意的答案

      读研读博 vs 进入业界?#31354;?#19981;是一个单选题

      想要最终进入AI业界我究竟应该厚积薄发花上三五年读个研读个博呢还是直截了当进入业界学点实用技能

      吴恩达认为这其实并不是一个单选题

      如果你当下处于这两个选择的十字路口那你完全可以两者都试试申请几个研?#21487;?#21338;士项目同时也多看看?#40092;?#30340;工作机会甚至直接加入或组建一个创业团队

      当然了不是所有人都会有这样的精力能够去探索到所有的可能性

      如果面对有限的选择或者精力有限我又应该采用什么样的评判标准呢

      很简单吴老板的建议是你要清楚地了解你作出选择后你最密切接触到的人群10-30人会是怎样的

      换句话说你需要尽可能保证你之后紧密接触到的人是AI界的佼佼者或者至少是AI界有激情有活力的学习者

      这一评判标准的对立面是仅仅关注公司或者学校的名气

      下面这?#26234;?#20917;常常出现你进入一家在AI届名气很响的公司经历数轮?#25351;ڣ?#26368;后进到了一个边缘AI团队甚至做起了纯开发与当初的目标南辕北辙

      会AI的人那么多我如何脱颖而出从最蠢的project做起

      现在不会点AI都觉得自己像是文盲毕竟上网课学点机器学习深度学习门槛真心不算高

      可是你会我会大家会我又能比别人强到哪里去是不是只有数年如一日从AI火起来之前就专攻这一领域的大神才能真正享受知识红利呢

      吴老板认为一定不是

      虽然基础的AI会的人越来越多可是能植入AI的应用能被AI改造的行业依旧数不胜数除去AI最为兴盛的互联网业农业零售业餐饮业处处都有AI帮得上忙的机会

      比如说吴老板的一个学生就在学习了深度学习专题课之后自己做了一个智能咖啡机这咖啡机真有多高端?#31185;?#23454;也就是用到了课?#35752;?#30340;一些基础内容

      除了这点建议外吴老板敲黑板划重点编程还是一定要会滴

      吴恩达认为在人机交互越来越发达的年代不会编程就好比不懂读写的当代文盲

      总会与人告诉你不需要真正懂编程主需要会用包读得懂API就行在吴老板看来这就好比在读?#27425;?#34987;普及的年代人们认为他们不需要看得懂书只需要听权威人士注解一毛一样

      如果人人都会一点编程那么这个世界才能真正充满爱AI

      AI新发现层出不穷你还真得学会终身学习

      想在AI届从业那就别想着一劳永逸啦连吴恩达这样的大咖?#19981;?#22312;天天读论文呢

      怎样才能紧跟AI潮流呢吴老板认为光?#21487;?#35838;肯定是不够用的

      不可否认听大咖讲课是入门AI最有效的方法但在AI届知识从发表到转化为系统课?#35752;?#38388;永远隔了一个不短的时间间隔因此还是得埋头啃paper鸭

      在读论文这件事上吴老板也轻撒了点鸡血?#34180;?#23601;?#30340;?#24179;均一周读2篇论文那一年可就能读个100篇论文这是什么概念

      如果你能读上一个领域内10-20篇论文那你就可以信心满满地?#30340;?#20102;解这一领域了

      如果你能读上50篇论文那你就已经是个领域小专家了

      如果你能读上100篇论文那么你大概已经有了不少科研想法可以尝试拓宽这一领域的边界了

      最后的最后如果你能读上200篇论文那你就完全可以自己开一门课程

      那么读论文这件事要怎么开始呢吴老板给出了下面这些实操建议

      首先通过搜索?#19994;?篇相关论文然后快速浏览这些论文在这一过?#35752;校?#20320;会发现有一两篇论文完全不?#31185;ף?#37027;你就可以直接丢掉了你也很可能会发现其中有一篇论文还挺不错的

      根据你的初步了解你可以再作进一步的搜索并结合此前论文的references?#19994;?#20854;他的一些论文然后你可以交替读这些论文都不需要完全读懂仍然以理解大方向为目标

      在这一过?#35752;校?#20320;可能会发现你可能还需要补一下其他领域的一些知识

      最后你大约会得到一个20篇论文构成的精读名单

      现在就是你花功夫死啃这些论文的时候啦

      当然了在这次为期1小时的讲座?#26657;?#21556;老板还带来了很多其他有用的干货比如未来5年内比较?#31185;?#30340;AI发展方向

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