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杀出重围!来自吴恩达的最新AI从业指南

杀出重围!来自吴恩达的最新AI从业指南

作者:钱天培

转自大数据文摘

未经允许不得二次转载


读研读博还是进入业界,这真的是一个单选题嘛?

学AI的人铺天盖地,如何才能找到切入点,脱颖而出?

感兴趣的领域发展太快,如何才能紧跟进度?


进入新一年,又有一大批同学们不是正在学习AI,就是在赶着趟要开始进军AI届。


随着《机器学习》《深度学习》等优质课程的相继问世,吴老板之流的大佬们将AI带入寻常百姓家。然而,入门AI的第一步看似简单,想要进而进入AI业界又似乎有一道迈不过去的坎。

读研读博还是进入业界,这真的是一个单选题嘛?

学AI的人铺天盖地,如何才能找到切入点,脱颖而出?

感兴趣的领域发展太快,如何才能紧跟进度?


进入新一年,又有一大批同学们不是正在学习AI,就是在赶着趟要开始进军AI届。


随着《机器学习》《深度学习》等优质课程的相继问世,吴老板之流的大佬们将AI带入寻常百姓家。然而,入门AI的第一步看似简单,想要进而进入AI业界又似乎有一道迈不过去的坎。


明明网课还在教如何识别猫猫狗狗,AI公司们却想要你上手做一台无人车,开一家无人超市。


学了半天机器学习,最后其实调个包行三代码就能实现,这么“弱智”的技能好像也没啥大不了的。


昨天好不容易读懂了上个月新发的一篇paper,今天就又看到一篇新paper,说你读的东西已经过时了。


杀出重围!来自吴恩达的最新AI从业指南

面对诸多已经或者想要从业AI的同学们,吴恩达老板最近和计算机协会(ACM)合作开展了一次长达一小时的在线讲座,专挑疑难杂症进行了一一解答,提供了一份非常走心的最新AI从业指南。


本次挑选出了这次讲座的精华部分进行编译。对从业AI有各种困惑的同学们,或许这篇文章就能给你满意的答案!


读研读博 vs 进入业界?这不是一个单选题


杀出重围!来自吴恩达的最新AI从业指南


想要最终进入AI业界,我究竟应该厚积薄发,花上三五年读个研读个博呢?还是直截了当,进入业界学点实用技能?


吴恩达认为,这其实并不是一个单选题。


如果你当下处于这两个选择的十字路口,那你完全可以两者都试试——申请几个研究生博士项目,同时也多看看合适的工作机会,甚至直接加入或组建一个创业团队。


杀出重围!来自吴恩达的最新AI从业指南


当然了,不是所有人都会有这样的精力,能够去探索到所有的可能性。


如果面对有限的选择或者精力有限,我又应该采用什么样的评判标准呢?


很简单。吴老板的建议是:你要清楚地了解,你作出选择后,你最密切接触到的人群(10-30人)会是怎样的。


换句话说,你需要尽可能保证你之后紧密接触到的人,是AI界的佼佼者,或者至少是AI界有激情、有活力的学习者。


这一评判标准的对立面是,仅仅关注公司或者学校的名气。


下面这种情况常常出现。你进入一家在AI届名气很响的公司,经历数轮轮岗,最后进到了一个边缘AI团队,甚至做起了纯开发,与当初的目标南辕北辙。


会AI的人那么多,我如何脱颖而出?从最“蠢”的project做起。


杀出重围!来自吴恩达的最新AI从业指南


现在不会点AI,都觉得自己像是文盲。毕竟,上网课学点机器学习,深度学习,门槛真心不算高。


可是,你会我会大家会,我又能比别人强到哪里去?是不是只有数年如一日、从AI火起来之前就专攻这一领域的大神才能真正享受知识红利呢?


吴老板认为,一定不是!


虽然基础的AI会的人越来越多,可是能植入AI的应用,能被AI改造的行业依旧数不胜数。除去AI最为兴盛的互联网业,农业、零售业、餐饮业,处处都有AI帮得上忙的机会。


比如说,吴老板的一个学生就在学习了《深度学习》专题课之后自己做了一个智能咖啡机。这咖啡机真有多高端?其实也就是用到了课程中的一些基础内容。


除了这点建议外,吴老板敲黑板划重点:编程还是一定要会滴!


吴恩达认为,在人机交互越来越发达的年代,不会编程就好比不懂读写的当代文盲。


总会与人告诉你,不需要真正懂编程,主需要会用包,读得懂API就行。在吴老板看来,这就好比在读写未被普及的年代,人们认为他们不需要看得懂书,只需要听权威人士注解一毛一样。


如果人人都会一点编程,那么这个世界才能真正充满爱(AI?)


AI新发现层出不穷?你还真得学会“终身学习”


杀出重围!来自吴恩达的最新AI从业指南


想在AI届从业,那就别想着一劳永逸啦。连吴恩达这样的大咖,也还在天天读论文呢!


怎样才能紧跟AI潮流呢?吴老板认为,光靠上课肯定是不够用的。


不可否认,听大咖讲课是入门AI最有效的方法。但在AI届,知识从发表到转化为系统课程之间永远隔了一个不短的时间间隔。因此,还是得埋头啃paper鸭!


杀出重围!来自吴恩达的最新AI从业指南


在读论文这件事上,吴老板也轻撒了点“鸡血”。就说你平均一周读2篇论文,那一年可就能读个100篇论文。这是什么概念?


如果你能读上一个领域内10-20篇论文,那你就可以信心满满地说你了解这一领域了。


如果你能读上50篇论文,那你就已经是个领域小专家了。


如果你能读上100篇论文,那么你大概已经有了不少科研想法,可以尝试拓宽这一领域的边界了。


最后的最后,如果你能读上200篇论文,那你就完全可以自己开一门课程。


那么,读论文这件事要怎么开始呢?吴老板给出了下面这些实操建议。


首先,通过搜索找到5篇相关论文。然后快速浏览这些论文。在这一过程中,你会发现,有一两篇论文完全不靠谱,那你就可以直接丢掉了。你也很可能会发现,其中有一篇论文还挺不错的。


根据你的初步了解,你可以再作进一步的搜索,并结合此前论文的references找到其他的一些论文。然后,你可以交替读这些论文,都不需要完全读懂,仍然以理解大方向为目标。


在这一过程中,你可能会发现你可能还需要补一下其他领域的一些知识。


最后你大约会得到一个20篇论文构成的精读名单。


现在,就是你花功夫死啃这些论文的时候啦!


当然了,在这次为期1小时的讲座中,吴老板还带来了很多其他有用的干货,比如未来5年内比较靠谱的AI发展方向。


此外,吴老板还独家透露了他当年入门AI的小故事(剧透:吴爸爸当年的一篇论文是主角儿)。同时给自己的新课《人人都该懂的AI》打了小广告。


欲知完整内容,可以观看下面这段讲座实录👇



最后,祝想要进军AI届的同学们在新年心想事成,希望这篇AI指南能够贡献绵薄之力!


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