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5年開發老鳥轉型人工智能心酸史

5年開發老鳥轉型人工智能心酸史



老鳥簡介



先介紹下自己的情況,85 後,自認為是高級後端開發工程師,掌握技能:Linux 一般操作很溜,PHP信手拈來,JS也能上手,數據庫經常用,一般小型伺服器的架構難不倒我。但,現在遇到了一個人生瓶頸,再過兩年就 30 歲了,薪資已到達天花板,很難突破25K。說到轉型,管理崗不是自己擅長的,死來想去,認為從技術上突破才是正道



最近幾年,人工智能(AI)、大數據大火,行業人才缺口巨大,薪資也水漲船高。



AI 相關崗位的平均薪資比其他的網際網路技術崗高出 30% ,剛畢業就拿 25K 不成問題。再做兩三年3、40萬不成問題。



不是常說,“15年前錯過了買房,10年前錯過了做網際網路……”,既然無法擁有一個重來的人生,就不能再猶豫。對,說乾就乾。



首先,在網上搜羅一些大牛的經驗,大家推崇的人工智能“六步走”學習路線,感覺還不賴。於是擼起袖子開乾!



人工智能“六步走”學習路線



第一步 學習並掌握一些數學知識



「學習日記」高等數學、線性代數、概率論,這個大學都學過的呀。簡單書翻一翻就OK了,現在還認真學它乾嘛。



第二步 掌握經典機器學習理論和算法



「學習日記」機器學習算法,花了 300 多報了一個班。裡面講一些公式和推理,公式有點看不懂,學了兩節直接放棄…還買了一本周志華的西瓜書(機器學習),網上評價特別高,But,翻了幾頁簡直是天書,那些公式他認識我我根本不認識他。心想,那些網上好評的同學,你們確定看懂了嗎?



第三步 掌握一種編程工具,比如Python



「學習日記」這個對於我來說,多學一門沒關系,語法都差不多



第四步 了解行業最新動態和研究成果,比如各大牛的經典論文、博客、讀書筆記、微博、微信等媒體資訊。



「學習日記」最新研究成果是要看的,但是初學者真得不是想看就能看得懂的…至於讀書筆記、經驗之談,都是泛泛而談。給自己打打雞血也就可以了,真學到東西有點扯。



第五步 買一個GPU,找一個開源框架,自己多動手訓練深度神經網絡,多動手寫寫代碼,多做一些與人工智能相關的項目。



「學習日記」說得輕松,給賣 GPU 的打廣告的吧,就那麼幾個開源的項目,普通 PC 也能搞定了。



第六步 選擇自己感興趣或者工作相關的一個領域深入下去



「學習日記」說的容易做起來難,作為初學者,連入門都還沒有,更別說確定一個方向了。



開始面試



三個月時間結束了,找個工作練練手。包裝了下簡歷,投到某知名網際網路公司,很快得到了面試機會。



5年開發老鳥轉型人工智能心酸史



先問了一個快速排序法的原理,基本能答上來。接下來就慘了,面試官問“用戶百度搜索一個關鍵詞,又點了一個分類標簽,和用戶的歷史標簽,如何給用戶推薦?”



呵呵,這下完全蒙圈了,於是開始胡謅,“用 svm 吧?或者貝葉斯,或者用聚類…”後來想想,這是在考驗對公式和優化方法的熟練程度。



面試,如預期的一樣。沒了下文。



痛定思痛



5年開發老鳥轉型人工智能心酸史



所以,最後還是要決定,聽從別人的經驗,不要自己跨度太大,盲目學習。問了幾個有經驗的中科院博士生。他們建議,現在工具大多是開源的,普通的算法都能實現,要想有成果,有提升,關鍵還是要從數學原理去入手。才能做到真正入門人工智能。用普通學習一個編程語言的思想,是不適用於學習人工智能的。



科學的 AI 學習路線,應該是這樣的。



5年開發老鳥轉型人工智能心酸史



5年開發老鳥轉型人工智能心酸史



高數,看來是躲不過了



5年開發老鳥轉型人工智能心酸史



從頭再來



重新拾起來放下5、6年的高數,說難不難,說簡單也不簡單,如果能夠有位專業老師給我指點,避免大而全地復習,而是快速而準確地學到真正在人工智能研究中用得到的數學基礎,肯定會事半功倍。



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