人工智能时代,技术人的“钱途”在哪里

2020 年 10 月 16 日 机器学习与推荐算法
在刚过去不久的2020中国国际智能产业博览会上,马云在8分钟演讲里30次谈到数字化 ,用数字技术加大研发来降低企业的推广成本、渠道成本、人力成本和管理成本是企业必须要考虑的问题。其实早在2015年,马云就提出:未来10年20年以后,这世界最珍贵的资源、最稀缺的资源,不会是石油,一定是数据。企业要有最快获取数据的能力、处理数据的能力、分享数据的能力、产生数据的能力。
可以肯定的是, 利用数据的能力成为了未来的一个趋势。大数据、人工智能正在改变着或颠覆各行各业,同时也包括我们的生活。我们今天不妨换个角度来聊聊, 未来已来,技术人的“钱途”在究竟在哪里
网上流传过这样一句话: 世界上最赚钱的方法,都写在《刑法》里了 。当然这只是调侃而已,古人讲君子爱财,取之有道,虽然挣钱的 有很多种,但大部分人获取财富的方式就是通过不断加强自身的专业技能,从而将自己的价值提升一个Level,进而在时代的浪潮中滚滚向前(钱)。
作为一个技术人,顺应未来的技术趋势是保证自己不被“中年危机”所淘汰的不二法门。所以,选择比努力更重要。那么,究竟该怎么选择呢?
0 1
主动出击、打破僵局

在这个内卷的社会,当我们面对未来的不确定性,以及对工作环境、工作内容的危机感,多多少少会产生一些焦虑和困惑。如果你已经工作了3~5年,在这个时候,正是需要走出舒适区、打破困局的时刻。我们前面提到了未来数据的重要性,所以不管你是产品经理、大数据开发、亦或是数据分析师,进一步加强自己的数据能力是提升未来职场竞争力的有效手段。

既然要提升自己的数据能力,首当其冲的要聊一下大数据技术。大数据处理可以分成三个阶段:收集、分析和预测。现如今,随着大数据技术的不断发展,收集和分析的工作相对来说已经做得相当好了,现在关注的焦点是要有科学的预测因此机器学习技术在这里是不可或缺的,这一点毋庸置疑。所以,机器学习和人工智能不失为一种技术选择方向

其实,在人工智能界有一种说法,即机器学习是人工智能领域中最能体现智能的一个分支。从历史来看,机器学习似乎也是人工智能中发展最快的分支之一。近年来也出现了一些新的方向,比如 深度学习(目前深度学习主要适合于神经网络) 等等。尤其是大数据时代的出现,给机器学习提供了更多的机遇,催生了很多的机器学习方法。

02
明确方向、提升能力

当我们明确了方向,也就有了前进的动力。下一步要做的就是如何提升能力?首先,理解机器学习绝不是简单地了解几个时髦概念,至少要在以下四个方面有所提升:
  • 工程能力
    比如Python
  • 必备的数学基础
    比如高等数学、线性代数、概率论与数理统计、最优化理论等等
  • 机器学习方法
    比如线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、聚类、降维与度量学习等等
  • 深度学习
    比如深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络等等
机器学习发展极其迅速,目前已成为了一个广袤的学科。初学机器学习很容易陷入自我怀疑,因为涉及的知识太多,除了需要具备一定的数学基础外,还学一些诸如开发语言等计算机知识,这在无形之中也提高了机器学习的门槛。

于是乎,一个问题又摆在了我们的面前,该怎么学?

当然,你可以选择自学,或许会走很多的弯路。也可以跟着这方面的专家导师学,这样学习会更高效,可以在短时间内提升自己的能力。
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为什么我们有信心开设这次人工智能专业学习课程?
一切归属于强大的导师团。 为了开设人工智能课程,我们专门挖来了巴黎高师、以色列理工大学的资深大咖来教授这门专业课程。

数学:

童哲:万门创始人。 高中以物理竞赛福建省第一名成绩保送北京大学物理学院,大三暑假考上法国巴黎高等师范学校,留法攻读物理。 获得巴黎高师本科+巴黎高师硕士M1学位后回国创建了万门。

Python及人工智能:

许铁: 以色列理工学院机器学习在读博士、巴黎高师理论物理与复杂系统硕士、cruiser创始人 , 在知名神经科学期刊著有论文。

要知道,在人工智能培训中,最困难的是找到合适的数据,课程中我们巧妙的 利用各类公开数据和自己生成创造的数据解决了数据不足的问题。 算力不好解决,但我们会使用了简单生产的基础数据,让同学可以开头绕过算力的问题,领会机器学习和深度学习的核心,之后可以再配合更强的算力轻易上手解决更难的问题。
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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