商汤科技在2019人工智能大会发布了11款产品、涵盖5大产业,并一年内将员工人数从扩招了一半。在互联网大厂频频节衣缩食、“人才优化”的当口,这些AI独角兽的动作在传递什么信号?
■ AI招聘:企业招聘向实际需求靠拢
相比于AI 某项技术如何落地,如今人们更关注的是,AI 如何像水电煤一样成为社会的新型基础设施。因为像 Google 开放出 TensorFlow 这样的系统,不懂算法的人都可以使用 AI 处理问题。同时,各种云计算平台也将算力公开在网上,任何人都能随意使用。
今年 8 月,《自然》杂志官网发布一篇中国 AI 现状的文章,指出中国市场对 AI 技术的应用排全球第一。数据显示有 53% 的公司已经在开展 AI 应用试点,而在美国仅有 29%:
阿里:天猫、淘宝智能推荐商品
头条:新闻、视频、问答等内容推荐
腾讯:广点通平台精准分发广告
滴滴:路径规划、交通调度
百度:蜂巢搜索营销系统
蚂蚁:金融风险控制
也就是说,推动中国 AI 发展的主力军,不是专家学者的研究,而是在业务一线解决问题的工程师。能应用 AI 推动业务增长的应用型人才,对企业来说非常宝贵。
■ 从月薪三千到月薪四万:终身学习才是“动态稳定”
大量应用型岗位诞生,对初学者来说更需要具备「业务实战能力」,这意味着机遇,也是挑战。所谓时势造英雄,商业创新需要站在趋势之上,创业要站在风口之上,而每个人未来工作的职业规划也一定要站在时代的浪潮之上。
“时代抛弃你的时候,连再见都不会说一声。”这已经不是一种警告,而成为现实。AI 将取代 50% 的工作岗位,在中国,这个数字很可能大于 60%。阿里的AI设计师“鲁班”每天能做 4000 万张海报,让“淘宝设计师”集体失业;程序员是不是就安全?DeepMind 团队之前开发了一个“神经编程解释器”(NPI),能自己学习并且编辑简单的程序。
每次谈到终身学习时,总有人跟我说:我没有基础,没有经验,还没人带我,怎么开始?
我希望你们看看下面的这个案例。从月薪三千到月薪四万,中间还经历了一次“降薪”。但他的经历实际上并不特殊,更像是每一个职场人的缩影。为了保证故事真实性,我保留了第一人称叙述:
【上下滑动,查看上图】
看完这个故事,主人公的整个职场生涯有至少 8 年,但真正有所起色是最后的 2 年,真正决定改变的时候开始的:16 到18年,每年翻倍一次。
人工智能、大数据时代已经到来,根据职场行业配置模型,只有根据未来最大的职场行业机会来对自己的职业进行配置,你才更可能在职场中持续升级。选择的方向,远远比努力更重要。
初学者,最怕的就是缺少实战经验。上文案例的主人公之所以选择Udacity,也是看重了Udacity一向秉承的“Learning by Doing”的理念,和丰富的硅谷企业级项目实战。
每门纳米学位,课程模块的学习都将对应实战项目,巩固所学,平均每个纳米学位毕业后,都会获得4-5个项目经验。选取部分课程中的项目示例:
实战项目示例 1:航班延误预测
知识点:噪声数据,tabular数据特征工程,lightgbm,xgboost
分析携程与飞常准提供的历史航班动态起降数据、历史城市天气、机场城市与特情相关数据集,在计划起飞前 2 小时预测航班延误情况
(项目来自「机器学习工程师」纳米学位)
实战项目示例 2:面部关键部位检测
知识点:Keras, CNN, VGG, ResNet
面部关键部位检测是相对前沿且商业落地场景成熟的热门领域!在这个项目里,你将使用图像处理技术和深度学习来识别人脸和脸部关键部位,例如脸部的眼睛与嘴巴的位置。
(项目来自「计算机视觉」纳米学位)
实战项目 3:DNN 语音识别器
知识点:音频转换,ASR 常用特征表示法,深度神经网络,DNN
学习可以将语音和文本相互转化的语音交互界面技术,并使用深度学习网络搭建一个语音识别模型。
(项目来自「自然语言处理」纳米学位)
实战项目实例 4: 在线实验室——医学影像检测皮肤癌
括随机权重与预初始化权重,ROC 曲线,CNN,Keras
这部分由 Google 无人车之父 Sebastian 亲自授课!医学影像是目前国内应用最大的AI+医疗应用场景。你将学习整个医学分类模型的全流程,搭建从图像数据训练、到验证并可视化,并与真实医生检测结果对比。
(项目来自「深度学习」纳米学位)
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