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斯坦福全球AI報告：人才須要暴增35倍！

又到年底了，這不，今年的斯坦福全球AI報告終于發布了！斯坦福全球AI報告是從去年開始，由斯坦福大學發起，匯集麻省理工學院、哈佛大學、OpenAI、麥肯錫等機構的多位專家教授，從學術、工業、開源、政府等方面，追蹤和分析人工ai智能的發展現狀和趨勢。其中斯坦福大學、麻省理工學院、哈佛大學都是目前AI和電話機器人等學術行業的最高學府，也是AI人才的搖籃，該報告可以說是具有，擁有相當的權威性和可信度。 AI 網紅級科學家吳恩達為報告提煉了以下兩個結論： 1.AI正在快速發展，不管是學術界還是工業界都是如此。 2.AI的發展仍不均衡，在多樣性、包容性方面仍需努力。其中一個典型的特征就是美國無論在論文發表、創業公司數量及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，例如論文數量、學習AI及機器學習學生數量以及電話機器人的部署等方面，正在奮起直追。而值得關注的是，據報告顯示，2017年全球機器學習（ML）人才須要已經是2015年的35倍！從近期國內外各大互聯網和科技公司求賢若渴搶人的勢頭來看，AI人才短缺早已成為整個產業共同的難處。此外，最近業界還曝出AI相關專業應屆博士畢業生年薪高達80萬、62%的中國高校相關畢業生采取去美國工作等消息，讓人對如此人才荒感嘆不已。與此同時，有人發出疑問，傳統程序員能不能轉行AI？現在轉行算晚嗎？答案當然是可以的！但是，對于傳統程序員來說，AI產業的門檻和難度都不低，傳統程序員轉行需要經過智能語音系統和深入的相關專業知識的學習，并非易事。我們今天就從AI最基礎的機器學習（MachineLearning，簡稱ML）為例，與大家探討一下程序員轉行AI行業。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自我學習，模仿或學習人的行為，并不斷完好自己。再者，要掌握機器學習并不簡單，它是一門多行業交叉學科，涉及概率論、統計學、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行業，除了程序語言外，還需要掌握數學基礎（數學統計）、經典算法等一系列專業性較高的知識。因此，從事機器學習的人首要包括兩類人。第一類，是程序員出身，并具有數據基礎。第二類，則是擅長統計學，同時熟悉算法和程序語言。與數據打交道數學是機器學習的一大門檻。機器學習不僅需要大量的數據積累，更要輸出特定的算法模型，以便讓機器實現自我學習。這一過程需要經過復雜的數學計算，其中包括大量的數據挖掘和分析。基本所有常見機器學習算法都需要的數學基礎，例如微積分、線性代數、概率學、統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據打交道，學好數學非常有必要。從術到道算法和程序語言的區別在哪里？通俗的來說，算法是處理處理詢問的思路及辦法，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，以計算出結果。算法的優劣不僅體現在時間、空間，還對執行功效和結果起到決定性作用。現在機器學習行業有很多的經典算法，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。它是一種標準化的商量形式，用來向計算機發出指令。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據，并在不同情況下執行適當的行為。如果將程序語言比喻為術，就是指數據執行和處理的能力。而算法則是道，也就是處理詢問的方法或思維。傳統程序員首要運用的是程序語言，即術，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，以實現學習，就是所謂道。從術到道轉變，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。理論結合實踐如果說大數據是燃料，算法就是鍋爐。然而，所有的AI產出必須應用到各行各業中，否則毫無意義。所以，AI非常強調應用，機器學習亦是如此。如今，各大公司都在強調應用場景，努力實現AI的商業化落地。在全球，盡管美國在研究和學術上領先長處明顯，但在應用場景上，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，在一頭扎到專業知識中去的時候，也要多多結合實際應用場景，理論結合實踐，全方位考慮詢問。針對不同的產業、不同的應用場景，融入不同的程序語言、框架、算法在機器學習行業都是家常便飯。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、完好自己，才能趕上時代的步伐。如今，AI不再是學術機構或研發實驗室的理論研究，它也成為一種顛覆或改變整個社會的基礎性技術，從而帶給我們全新的生活和工作方式。傳統程序員轉行AI同樣需要以顛覆自己、塑造全新的自己為目的，養成終身學習的習慣，從而獲得更廣闊的發展空間由于機器學習等AI相關技能不僅依賴專業知識和實踐，還需要智能語音系統性的學習過程和深厚的學術氛圍，因此AI人才往往都畢業名校，并有較高的學歷，更有大量中國高校畢業生遠赴美國繼續攻讀博士專業。所以，如果有條件的話，傳統程序員在自我學習的過程中，前往高校和科研機構再深造或充電，對于轉行也非常有必要。同時，努力將學習和研究結合到具體的應用場景和實踐中，勢必將獲得事半功倍的效果。畢竟，AI早已公認為未來10-20年最重要的科技創新利器，并成為全球各個國家的共同爭奪的新戰略陣地和目標，其發展前景可期。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ai智能實驗室的主任吳恩達最近，業界活躍的吳恩達發布了AI轉型手冊（TransformationPlaybook），為公司用AI改造公司出謀劃策。其中就提到公司內部建立內部AI團隊的重要性。設想一下，未來各大公司內部都設有AI部門，將是怎樣的景象？綜上所述，AI前景廣闊，轉行AI何時都不算晚，最重要的是養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？文章轉載自一點資訊，版權歸原作者所有，如作者或來源機構不同意本站轉載采用，請通知我們，我們將第一時間刪除內容。

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