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五大維度深入分析,AI入門選好方向才是正經事!

本文約3005字,閱讀需要8分鐘

本文所有圖表均為python繪製

本文采集了多個城市的招聘信息資料,資料可入群後下載

本文推薦的行業報告,可入群後下載

入群方式見文末;

關鍵詞:人工智慧 計算機視覺 學習建議 微專業


我們已經可以用刷臉來解鎖手機…

我們已經可以用錄音來轉換文字筆記…

我們已經可以用電腦幫忙寫文章…

關鍵是現在下圍棋還贏不了“電腦”…

是什麼改變了我們的工作方式及認知 —— 

人工智慧(Artificial Intelligence

人類用機器幫助生產的腳步從未停止,想進入AI領域,首先要瞭解目前人工智慧產業的結構體系:

“基礎支撐“和“商業場景”是企業層面的問題,對於個人發展則需要在“核心技術”層面去提升 —— 讓自己具備AI行業的職場能力才是王道!


 若想步入AI領域,應該選擇什麼方向呢?

先拿2017年AI領域各賽道的資料來做個分析:


整體來看,投資事件數最多的為計算機視覺方向,其次是自然語言處理、智慧機器人及自動駕駛。同時據其他資料顯示,計算機視覺在人工智慧領域擁有最多的創業公司,占比高達17.7%

資料來源:《2017年人工智慧行業發展研究報告白皮書》

(IT耳朵⁢桔子共同發佈)

那麼人工智慧-計算機視覺方向具體做什麼呢?


計算機視覺是指用機器模擬“視覺器官”,對標的進行識別、跟蹤和測量等,並由計算機代替大腦完成進一步的圖像處理和解釋。目前我們手機常用的人臉識別解鎖,銀行業務遠程辦理等都是用的該類技術。


那麼計算機視覺方向目前的環境具體如何呢?


我從某招聘網站上採集了多個城市近一個月的崗位招聘信息,我們用資料來解讀下 : 


若崗位薪資為20k-40k:最小值為20k,最大值為40k,均值為30k,圖中藍線為中值

從“均值”指標可以看到,計算機視覺方向崗位月薪在30k左右,若是資深演算法師其月薪可高達40k以上;而從“最小值”指標可以看到,該崗位的起薪門檻也是20k的水平。


註:由於只採集近期資料,結果只反應一個時間截面情況

這裡提取幾個城市來看看月薪平均水平,一線城市基本保持在24k-30k,二線城市也基本在15k以上。


現有採集的資料中,崗位的行業分佈大部分在“移動互聯網”

據iiMedia的資料報告也顯示出,2017年中國網民接觸最多的用途也是智慧手機終端的相關應用。要知道“圖片美化”、‘人臉識別應用’、‘智慧相冊’等都屬於這個範疇。

從資料中我們也可以看到“電子商務”、“金融”、“社交網絡”、“醫療健康”等關鍵字。

2017年,計算機視覺企業分獲巨額融資,比如國內頭部企業商湯科技、曠視科技、雲從科技(均已達到上億融資)等;同時從採集資料的公司融資情況可以看到,計算機視覺崗位大部分集中在創業公司及成熟的上市公司,擁有良好的企業環境。

在崗位學歷要求上,碩士占比最大,其次是本科,而博士占比較少,後者可能受到高精尖人才稀缺的影響。

目前國內的本科教育對AI的支撐是不如碩士的,而本科的可塑性強,早早進入企業鍛煉也是一個很好的個人發展路線。

以上某招聘網站資料我已經放在文末的討論群,為了彌補資料量不足的問題,我也彙總了一些官方行業報告供小伙伴兒參考,請入群在群檔案中尋找。

所以如果小白想選擇一個方向切入AI領域,強烈建議選擇計算機視覺!這是一個發展潛力巨大、商業場景成熟,人才需求緊缺的方向。

但既然這個薪資這麼高,為什麼從事該崗位的人卻比想象的少呢?這就引發了下一個問題 —— 

 從零起步學習,你需要翻過的幾座大山!

對於一個完全基礎為0的小伙伴兒,如果想進入AI領域,有四座大山需要你去翻越:


你需要學習一門編程語言 

目前主流的人工智慧演算法都需要在代碼的基礎上去實現,呼叫相關的工具包,那麼這裡我推薦Python —— 人工智慧主要開發語言。

Python是一個膠水語言,具有豐富強大的庫,對深度學習也有很強大的支持能力,最關鍵的是對小白也非常友好,簡單易學,說Python是AI和機器學習的未來一點也不為過。

你需要“掌握”高等數學知識 

數學基礎,大概是嚇退大部分人的紙老虎,從微積分到線性代數,我們的確要瞭解數學原理。但這不代表你要像大學學高數一樣紙筆計算,做一些自己都不知道為什麼要做的考試題。人工智慧數學部分的核心是要會用代碼去實現,理解資料公式的深層邏輯,熟練應用代碼。Python豐富強大的庫會給你極大幫助。

你需要理解演算法 —— 深度學習(神經網絡)

當你用了代碼能力和數學基礎,下一步則是理解人工智慧的核心演算法 —— 深度學習。深度學習是機器學習的子類,也是一種實現機器學習的技術:通過有監督或無監督的學習方法來訓練深度神經網絡,讓計算機擁有“智慧”。

計算機視覺方向學習中,就是要先解析圖像資料,訓練演算法模型,以此來解決檢測、分割、識別等任務

你需要用實踐來檢驗所學知識 

在翻越前幾座大山之後,你已經體系化的掌握了AI的基本技能,接下來就是需要實踐來理解實際工作的痛點問題。

簡單的說,我們雖然可以呼叫Python深度學習的工具包,例如Tensorflow、Keras,但解決實際問題時,需要去理解前輩等總結下來的經典演算法,並學會優化模型,這個階段的問題複雜度是很高的,需要花大量時間去啃、去消化。

 城市資料團 + 網易聯合推出人工智慧課程

經過3個多月的籌備和設計,網易聯合城市資料團共同推出了《AI工程師(計算機視覺)》微專業課程


這門課程將會從Python基礎講起,到數學理論知識,及深度學習演算法,最後通過15個實戰專案,用3個月時間讓零基礎小白入門人工智慧!

Python語言部分我們會從基本語法開始講,然後到資料分析的核心工具包:numpy、pandas、matplotlib,以及計算機視覺庫OpenCV;


在數學板塊會包括高等數學的最基本的函式,到微積分再到線性代數,以及概率論,同時再教大家用Python去實現複雜公式,加深理解,然後再步入;


深度學習演算法層面會先帶著大家自己搭建簡單的演算法框架,比如單層感知器、BP神經網絡,然後再去學習呼叫Tensorflow、Keras工具包搭建框架;


最後通過一系列的場景專案讓大家實現從“學”到“用”。


本次微專業的師資團隊由多個行業的技術大牛組成,在傳授技能的同時,分享豐富的行業經驗:


現在,限時推出免費學習禮包,入群即可獲得以下福利:


PART 1 免費直播課


進群方式見文末

PART 2 免費體驗課


課程大綱

1.Python入門

2.OpenCV圖像處理

3.神經網絡演算法

4.案例演練-貓狗分類


PART 3 網易獨家AI資料包

人工智慧相關推薦書單

【6G】Python入門學習資料

本文某招聘網站崗位信息採集資料

計算機視覺及人工智慧相關行業研究報告

一線人工智慧從業者的職業規劃免費直播視頻

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