
今日頭條張宏江:AI存在大量人才缺口
最近吳恩達的deeplearning.ai和coursera刷屏刷的厲害,周邊的同學(xué)同事紛紛開始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí),你有沒有心動呢?如果沒有,再看看這個:
深度學(xué)習(xí)工程師起薪30萬,據(jù)估計市場存在500萬人才缺口。在全球最大招聘職位搜索引擎 Indeed上,深度學(xué)習(xí)工程師職位與PHP崗位數(shù)量相當(dāng),被各大公司爭先聘用。
在前幾天全球AI挑戰(zhàn)賽啟動的對話現(xiàn)場,今日頭條技術(shù)戰(zhàn)略研究院院長張宏江這樣說:
在一個新浪潮到來的時候,產(chǎn)業(yè)界會發(fā)現(xiàn)人才不夠,不光是AI,以前別的技術(shù)革命到來時都會有這個問題。人才缺乏不是絕對的實際上是相對缺乏。目前所有企業(yè)都需要這樣的人才,不只創(chuàng)業(yè)公司,而是現(xiàn)有各個產(chǎn)業(yè)都需要用AI改善生產(chǎn)效率,用AI做機器人取代裝備線上工人;用AI做大數(shù)據(jù)分析,防止欺詐。
當(dāng)業(yè)界認(rèn)識到一種新技術(shù)能夠使產(chǎn)業(yè)往上升級的時候,自然看到人才普遍缺乏。這不管怎么準(zhǔn)備都會出現(xiàn),因為革命來的速度太快。不光中國缺,美國更缺。所謂百萬年薪AI人才泡沫,這件事應(yīng)該高興,并不是一件壞事。
當(dāng)然有些人對自己能力有不切實的認(rèn)知,這樣的人到哪都不會做好,公司也不會給他100萬,真實能力很容易判斷出來。要是真正能夠為一個公司帶來足夠價值,公司一定愿意出相匹配的薪資,100萬不夠,也許更多。今日頭條人工智能實驗室今年一月份成立,現(xiàn)在50人,希望年底擴到200人。
百萬年薪怎么拿?
大好周末,不如學(xué)習(xí)!
深度學(xué)習(xí)是2006年開始的第三次人工智能浪潮的核心技術(shù),而Google開發(fā)的TensorFlow在GitHub上為同類關(guān)注數(shù)和拷貝數(shù)第一,是深度學(xué)習(xí)最流行的框架。
TensorFlow實戰(zhàn)案例課程
讓你的周末更有深度!
本課程由fastai中文社區(qū)開設(shè),獨具特色地將學(xué)生帶到實際案例中,在親身體驗寫代碼做項目的過程中學(xué)習(xí)開發(fā)經(jīng)驗。兩天的課程中,與項目經(jīng)驗豐富的大咖交流,在導(dǎo)師精心的有針對性的指導(dǎo)下,即使零基礎(chǔ)學(xué)員也能調(diào)出自己的模型,享受實戰(zhàn)樂趣,為日后進一步向深度學(xué)習(xí)工程師發(fā)展打下堅實基礎(chǔ)。
如果你是沒接觸過深度學(xué)習(xí)的小白,兩天的學(xué)習(xí)我們讓你得到質(zhì)的飛躍,和大牛談?wù)?a href='/map/shenduxuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>深度學(xué)習(xí)毫不畏懼。
如果你是有著理論基礎(chǔ)的學(xué)生,我們帶你從實操方面領(lǐng)略深度學(xué)習(xí),逐步成為適應(yīng)企業(yè)需求的深度學(xué)習(xí)人才。
如果你是想要轉(zhuǎn)型的程序員,我們幫你跨過行業(yè)的鴻溝,掌握編寫深度學(xué)習(xí)代碼的方法,向著深度學(xué)習(xí)工程師進發(fā)。
沒有基礎(chǔ)能不能學(xué)?
Fastai的口號是讓深度學(xué)習(xí)民主化,希望普通人都能夠應(yīng)用深度學(xué)習(xí)。我們的課程對零基礎(chǔ)非常友好,直接進入環(huán)境是短期內(nèi)迅速提升最有效的辦法。
不用先學(xué)理論再進行實戰(zhàn)嗎?
我們學(xué)開車,最好的辦法是上手練習(xí),開多了就熟悉了,而不是先學(xué)習(xí)車的結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)也是一樣,重在實戰(zhàn)和應(yīng)用。必須的理論,像是開車的規(guī)則,我們會在實戰(zhàn)中講解。
兩天的時間能學(xué)的會嗎?
我們往期的兩天課程很多同學(xué)成功調(diào)出自己的模型,相信自己!
線上的課程和教材也很多,為什么要報這個課?
現(xiàn)存的教材偏重理論,新手難以消化。在實戰(zhàn)中會有各種個性化的問題,線下的課程有接受老師面對面交流指導(dǎo)的機會。自己學(xué)習(xí)是很枯燥,難以堅持的,這里能和一幫志同道合的朋友有更深的接觸,一起學(xué)習(xí)。
授課團隊
Chris:深度學(xué)習(xí)工程師,電氣工程師,具有超凡的想象力,是一位貨真價實的夢想家和企業(yè)家。曾參與開發(fā)IOT農(nóng)業(yè)機械和MLAQI預(yù)測算法項目,目前正在開發(fā)“個人生活助手”智能系統(tǒng)。
王奇文:深度學(xué)習(xí)工程師,前端工程師,2011年進入百度,從事推薦算法、數(shù)據(jù)挖掘、分布式計算,2014年加入阿里,從事用戶模型,常駐點挖掘,曾制作聊天機器人。寫代碼做項目經(jīng)驗豐富,Hadoop;Hive;C++;TensorFlow+Theano;Shell+Python+Awk;Go;PHP;SQL等。
石任梁:直覺科技聯(lián)合創(chuàng)始人,機器學(xué)習(xí)工程師,目前投身無人駕駛創(chuàng)業(yè),對當(dāng)前無人駕駛技術(shù)開發(fā)有相當(dāng)豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。
趙伊丹:深度學(xué)習(xí)工程師,前端工程師,參與了校園VC深度學(xué)習(xí)與無人駕駛項目,目前主要的工作是推動深度學(xué)習(xí)中文社區(qū)的建設(shè)與運營。
時間 & 地點
開課時間:8月26日-27日
上課地點:海淀區(qū)中關(guān)村南四街四號,中科院軟件園區(qū)2號樓514
整個課程為期 2天。
背景要求
只要你有不畏挑戰(zhàn)的信心和踏實鉆研的勤奮,即使零基礎(chǔ),我們也能帶你領(lǐng)略TensorFlow的風(fēng)采,向著深度學(xué)習(xí)工程師進發(fā)!
課程安排
2017年8月26日 星期六
第1課:Introduction of TensorFlow
介紹TensorFlow的歷史,優(yōu)勢以及所涉及到的基礎(chǔ)原理。包括tensor、data flow gragh、node、fetch、computation、dependency、operation、session等。搭建TensorFlow環(huán)境,嘗試我的第一段TensorFlow代碼,分塊解析TensorFlow的運作及使用方法,可視化感受TensorFlow代碼,應(yīng)用tensorboard和playground等工具。
第2課:Linear and Logistic Regression
TensorFlow實戰(zhàn)第一課,帶你跑kaggle共享單車代碼,奔跑中學(xué)習(xí)TensorFlow模型與代碼!應(yīng)用線性回歸、邏輯回歸模型。
第3課:Autoencoder
應(yīng)用自動編碼器感受特征工程化的樂趣,活學(xué)巧用自動編碼器帶來的更高效的編程體驗。
第4課:Loan Classification
如何選擇貸款,怎么能夠躲過騙子的魔爪,loan classification來幫你!本課教你應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別貸款質(zhì)量,找到好的貸款。
第5課:Stop Light Classification
紅燈停綠燈行,車輛可以自己判斷,從此可以閉著眼開車!本課教你應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別交通信號燈,訓(xùn)練車輛自動識別,達到無人駕駛。
2017年8月27日 星期日
第6課:Art Transfer
我們都是梵高、畢加索,親手做出大師風(fēng)格的圖片!本課教你應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)的方法,將任意圖片和視頻轉(zhuǎn)換成藝術(shù)家風(fēng)格的作品。
第7課:AQI
外面空氣好不好,不用上網(wǎng),不用開電視,AQI讓你足不出戶了解空氣質(zhì)量!本課教你應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測空氣污染指數(shù)。
第8課:Word2Vec
自然語言處理領(lǐng)域當(dāng)紅的模型之一,把自然語言數(shù)字化是word2vec等模型的首要目標(biāo),其中的小trick超多哦。
第9課:Atari Game
我們用深度強化學(xué)習(xí)(Q-Learning)來實現(xiàn)Atari Game經(jīng)典游戲,讓我們一起揭開AI玩游戲的神秘面紗。
第10課:Deep Tesla
特斯拉的自動駕駛,普通人也可以體會。本課教你應(yīng)用端到端訓(xùn)練方式訓(xùn)練無人駕駛汽車起動模型。
報名方式
方式一:掃描下方二維碼直接報名
方式二:如果有任何疑問,請?zhí)砑油趵蠋烸Q:2881989718 ,備注“TensorFlow”
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10