AI 工程师职业指南

内容简介

从年初起,几家国际大厂的开发者大会,无论是微软 Build、Facebook F8还是稍后的 Google I/O,莫不把“ AI 优先”的大旗扯上云霄。

如果这一波 AI 大潮只是空喊几句口号,空提几个战略,空有几家炙手可热的创业公司,那当然成不了什么大气候。但风浪之下,我们看到的却是,Google 一线的各大业务纷纷改用深度学习,落伍移动时代的微软则已拉起一支近万人的 AI 队伍。而国内一线大厂的情况,恐怕也是差不多的。

这一迹象,对于广大程序员来说,特别是对即将走向技术一线的准程序员而言,还是值得重点关注的。回顾一下移动互联网所带来的机遇,很容易就能算清,掌握深度学习能为一线工作带来怎样的优势。不过,跟移动开发不同,要求严苛的数学门槛,成本高昂的实战训练,令 AI 人才的培养周期猛增至5年以上……似乎没有硕士、博士的知识储备,就一定要跟 AI 相关的技术工作说再见了。实情果真如此吗?

我们请来商汤、杜邦、声智、希为、58同城、爱因互动、中科视拓、鲁朗软件等公司 AI 技术一线的专家,请他们从实践的角度来解析 AI 领域各技术岗位的合格工程师都是怎样炼成的。你将了解到什么样的 AI 技能树能够满足他们一线业务的用人需求,数据科学、机器学习算法、异构并行计算以及语音识别、推荐系统与对话系统等领域的技能进阶又该如何展开,特别是其中的学院派路径与实战派方法又当如何取舍。

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