斯坦福全球AI报告：人才需求暴增35倍！

　　又到年底了，这不，今年的斯坦福全球AI报告终于发布了！

　　斯坦福全球AI报告是从去年开始，由斯坦福大学发起，汇集麻省理工学院、哈佛大学、OpenAI、麦肯锡等机构的多位专家教授，从学术、工业、开源、政府等方面，追踪和分析人工智能的发展现状和趋势。

 

　　其中斯坦福大学、麻省理工学院、哈佛大学都是目前AI和机器人等学术领域的最高学府，也是AI人才的“摇篮”，该报告可以说是具备相当的权威性和可信度。

 

　　AI“网红级”科学家吴恩达为报告提炼了以下两个结论：

 

　　1.AI正在快速发展，不管是学术界还是工业界都是如此。

 

　　2.AI的发展仍不均衡，在多样性、包容性方面仍需努力。

 

 

　　其中一个典型的特点就是美国无论在论文发表、创业公司数量及AI综合实力上都是全球第一。

 

　　中国AI追赶的速度也相当惊人，例如论文数量、学习AI及机器学习学生数量以及机器人的部署等方面，正在奋起直追。

 

　　而值得关注的是，据报告显示，2017年全球机器学习（ML）人才需求已经是2015年的35倍！

 

　　从近期国内外各大互联网和科技企业求贤若渴“抢人”的势头来看，AI人才短缺早已成为整个行业共同的难题。

 

　　此外，最近业界还曝出AI相关专业应届博士毕业生年薪高达80万、62%的中国高校相关毕业生选择去美国工作等消息，让人对如此“人才荒”感叹不已。

 

　　与此同时，有人发出疑问，传统程序员能不能转行AI？现在转行算晚吗？

 

　　答案当然是可以的！

 

　　但是，对于传统程序员来说，AI行业的门槛和难度都不低，传统程序员转行需要经过系统和深入的相关专业知识的学习，并非易事。

 

　　我们今天就从AI最基础的机器学习（MachineLearning，简称ML）为例，与大家探讨一下程序员转行AI领域。

 

　　什么是机器学习？

 

　　首先，机器学习是AI的入门，也可以说是一个分支。

 

　　其次，从字面上来解释，机器学习就是让机器实现自我学习，模仿或学习人的行为，并不断完善自己。

 

　　再者，要掌握机器学习并不简单，它是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

 

　　简单来说，机器学习是一门极具基本功的学科或领域，除了程序语言外，还需要掌握数学基础（数学统计）、经典算法等一系列专业性较高的知识。

 

　　因此，从事机器学习的人主要包括两类人。

 

　　第一类，是程序员出身，并具有数据基础。

 

　　第二类，则是擅长统计学，同时熟悉算法和程序语言。

 

　　与数据打交道

 

　　数学是机器学习的一大门槛。

 

　　机器学习不仅需要大量的数据积累，更要输出特定的算法模型，以便让机器实现自我学习。

 

　　这一过程需要经过复杂的数学计算，其中包括大量的数据挖掘和分析。

 

　　基本所有常见机器学习算法都需要的数学基础，例如微积分、线性代数、概率学、统计学等知识都不可或缺。

 

　　所以，机器学习入门的第一步就是与数据打交道，学好数学非常有必要。

 

　　从“术”到“道”

 

　　算法和程序语言的区别在哪里？

 

　　通俗的来说，算法是处理解决问题的思路及办法，程序语言是按照一定语法把算法表达出来。

 

　　算法，就是一系列清晰的指令和逻辑判断，以计算出结果。算法的优劣不仅体现在时间、空间，还对执行效率和结果起到决定性作用。

 

　　现在机器学习领域有很多的经典算法，例如感知机、KNN、朴素贝叶斯、K-Means、SVM，AdaBoost、EM、决策树、随机森林、GDBT，HMM等等。

 

　　程序语言，就是用来定义计算机程序的形式语言，例如常见的Python、C++、Java、Lisp、Prolog等。

 

　　它是一种标准化的交流形式，用来向计算机发出指令。任何一种程序语言都能够正确的定义和处理计算机所需要的数据，并在不同情况下执行适当的行为。

 

　　如果将程序语言比喻为“术”，就是指数据执行和处理的能力。

 

　　而算法则是“道”，也就是解决问题的方法或思维。

 

　　传统程序员主要运用的是程序语言，即“术”，而到了机器学习层面，更多地将利用的是算法，借助算法建立各类模型，以实现学习，就是所谓“道”。

 

　　从“术”到“道”转变，不仅是对程序员的能力的考验，更是思维模式和处理方式的飞跃，难度同样不小。

 

　　理论结合实践

 

　　如果说大数据是燃料，算法就是锅炉。

 

　　然而，所有的AI产出必须应用到各行各业中，否则毫无意义。

 

　　所以，AI非常强调应用，机器学习亦是如此。

 

　　如今，各大企业都在强调应用场景，努力实现AI的商业化落地。

 

　　在全球，尽管美国在研究和学术上领先优势明显，但在应用场景上，国际上普遍认为中国要强于美国，也就更有利于AI的落地。

 

　　因此，在一头扎到专业知识中去的时候，也要多多结合实际应用场景，理论结合实践，全方位考虑问题。

 

　　针对不同的行业、不同的应用场景，融入不同的程序语言、框架、算法在机器学习领域都是家常便饭。

 

　　终身学习

 

　　面对快速变化的时代，每个人都需要通过不断地学习、完善自己，才能赶上时代的步伐。

 

　　如今，AI不再是学术机构或研发实验室的理论研究，它也成为一种颠覆或改变整个社会的基础性技术，从而带给我们全新的生活和工作方式。

 

　　传统程序员转行AI同样需要以颠覆自己、塑造全新的自己为目的，养成终身学习的习惯，从而获得更广阔的发展空间

 

　　由于机器学习等AI相关技能不仅依赖专业知识和实践，还需要系统性的学习过程和深厚的学术氛围，因此AI人才往往都毕业名校，并有较高的学历，更有大量中国高校毕业生远赴美国继续攻读博士专业。

 

　　所以，如果有条件的话，传统程序员在自我学习的过程中，前往高校和科研机构再深造或充电，对于转行也非常有必要。

 

　　同时，努力将学习和研究结合到具体的应用场景和实践中，势必将获得事半功倍的效果。

 

　　毕竟，AI早已公认为未来10-20年最重要的科技创新“利器”，并成为全球各个国家的共同争夺的新战略阵地和目标，其发展前景可期。

 

　　斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的副教授、斯坦福人工智能实验室的主任吴恩达

 

　　最近，业界活跃的吴恩达发布了AI转型手册（TransformationPlaybook），为企业用AI改造公司出谋划策。

 

　　其中就提到企业内部建立内部AI团队的重要性。

 

　　设想一下，未来各大公司内部都设有AI部门，将是怎样的景象？

 

　　综上所述，AI前景广阔，转行AI何时都不算晚，最重要的是养成终身学习的习惯和坚持不懈的信念。

 

　　程序员，你准备好了吗？

       文章转载自一点资讯，版权归原作者所有，如作者或来源机构不同意本站转载采用，请通知我们，我们将第一时间删除内容。