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斯坦福全球AI報告：人才須要暴增35倍！

又到年底了，這不，今年的斯坦福全球AI報告終于發(fā)布了！斯坦福全球AI報告是從去年開始，由斯坦福大學(xué)發(fā)起，匯集麻省理工學(xué)院、哈佛大學(xué)、OpenAI、麥肯錫等機構(gòu)的多位專家教授，從學(xué)術(shù)、工業(yè)、開源、政府等方面，追蹤和分析人工ai智能的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢。其中斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院、哈佛大學(xué)都是目前AI和電話機器人等學(xué)術(shù)行業(yè)的最高學(xué)府，也是AI人才的搖籃，該報告可以說是具有，擁有相當(dāng)?shù)臋?quán)威性和可信度。 AI 網(wǎng)紅級科學(xué)家吳恩達為報告提煉了以下兩個結(jié)論： 1.AI正在快速發(fā)展，不管是學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界都是如此。 2.AI的發(fā)展仍不均衡，在多樣性、包容性方面仍需努力。其中一個典型的特征就是美國無論在論文發(fā)表、創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量及AI綜合實力上都是全球第一。中國AI追趕的速度也相當(dāng)驚人，例如論文數(shù)量、學(xué)習(xí)AI及機器學(xué)習(xí)學(xué)生數(shù)量以及電話機器人的部署等方面，正在奮起直追。而值得關(guān)注的是，據(jù)報告顯示，2017年全球機器學(xué)習(xí)（ML）人才須要已經(jīng)是2015年的35倍！從近期國內(nèi)外各大互聯(lián)網(wǎng)和科技公司求賢若渴搶人的勢頭來看，AI人才短缺早已成為整個產(chǎn)業(yè)共同的難處。此外，最近業(yè)界還曝出AI相關(guān)專業(yè)應(yīng)屆博士畢業(yè)生年薪高達80萬、62%的中國高校相關(guān)畢業(yè)生采取去美國工作等消息，讓人對如此人才荒感嘆不已。與此同時，有人發(fā)出疑問，傳統(tǒng)程序員能不能轉(zhuǎn)行AI？現(xiàn)在轉(zhuǎn)行算晚嗎？答案當(dāng)然是可以的！但是，對于傳統(tǒng)程序員來說，AI產(chǎn)業(yè)的門檻和難度都不低，傳統(tǒng)程序員轉(zhuǎn)行需要經(jīng)過智能語音系統(tǒng)和深入的相關(guān)專業(yè)知識的學(xué)習(xí)，并非易事。我們今天就從AI最基礎(chǔ)的機器學(xué)習(xí)（MachineLearning，簡稱ML）為例，與大家探討一下程序員轉(zhuǎn)行AI行業(yè)。什么是機器學(xué)習(xí)？首先，機器學(xué)習(xí)是AI的入門，也可以說是一個分支。其次，從字面上來解釋，機器學(xué)習(xí)就是讓機器實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)，模仿或?qū)W習(xí)人的行為，并不斷完好自己。再者，要掌握機器學(xué)習(xí)并不簡單，它是一門多行業(yè)交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。簡單來說，機器學(xué)習(xí)是一門極具基本功的學(xué)科或行業(yè)，除了程序語言外，還需要掌握數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（數(shù)學(xué)統(tǒng)計）、經(jīng)典算法等一系列專業(yè)性較高的知識。因此，從事機器學(xué)習(xí)的人首要包括兩類人。第一類，是程序員出身，并具有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。第二類，則是擅長統(tǒng)計學(xué)，同時熟悉算法和程序語言。與數(shù)據(jù)打交道數(shù)學(xué)是機器學(xué)習(xí)的一大門檻。機器學(xué)習(xí)不僅需要大量的數(shù)據(jù)積累，更要輸出特定的算法模型，以便讓機器實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)。這一過程需要經(jīng)過復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算，其中包括大量的數(shù)據(jù)挖掘和分析。基本所有常見機器學(xué)習(xí)算法都需要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，例如微積分、線性代數(shù)、概率學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等知識都不可或缺。所以，機器學(xué)習(xí)入門的第一步就是與數(shù)據(jù)打交道，學(xué)好數(shù)學(xué)非常有必要。從術(shù) 到道算法和程序語言的區(qū)別在哪里？通俗的來說，算法是處理處理詢問的思路及辦法，程序語言是按照一定語法把算法表達出來。算法，就是一系列清晰的指令和邏輯判斷，以計算出結(jié)果。算法的優(yōu)劣不僅體現(xiàn)在時間、空間，還對執(zhí)行功效和結(jié)果起到?jīng)Q定性作用。現(xiàn)在機器學(xué)習(xí)行業(yè)有很多的經(jīng)典算法，例如感知機、KNN、樸素貝葉斯、K-Means、SVM，AdaBoost、EM、決策樹、隨機森林、GDBT，HMM等等。程序語言，就是用來定義計算機程序的形式語言，例如常見的Python、C++、Java、Lisp、Prolog等。它是一種標(biāo)準(zhǔn)化的商量形式，用來向計算機發(fā)出指令。任何一種程序語言都能夠正確的定義和處理計算機所需要的數(shù)據(jù)，并在不同情況下執(zhí)行適當(dāng)?shù)男袨椤? 如果將程序語言比喻為術(shù) ，就是指數(shù)據(jù)執(zhí)行和處理的能力。而算法則是道，也就是處理詢問的方法或思維。傳統(tǒng)程序員首要運用的是程序語言，即術(shù) ，而到了機器學(xué)習(xí)層面，更多地將利用的是算法，借助算法建立各類模型，以實現(xiàn)學(xué)習(xí)，就是所謂道。從術(shù) 到道轉(zhuǎn)變，不僅是對程序員的能力的考驗，更是思維模式和處理方式的飛躍，難度同樣不小。理論結(jié)合實踐如果說大數(shù)據(jù)是燃料，算法就是鍋爐。然而，所有的AI產(chǎn)出必須應(yīng)用到各行各業(yè)中，否則毫無意義。所以，AI非常強調(diào)應(yīng)用，機器學(xué)習(xí)亦是如此。如今，各大公司都在強調(diào)應(yīng)用場景，努力實現(xiàn)AI的商業(yè)化落地。在全球，盡管美國在研究和學(xué)術(shù)上領(lǐng)先長處明顯，但在應(yīng)用場景上，國際上普遍認(rèn)為中國要強于美國，也就更有利于AI的落地。因此，在一頭扎到專業(yè)知識中去的時候，也要多多結(jié)合實際應(yīng)用場景，理論結(jié)合實踐，全方位考慮詢問。針對不同的產(chǎn)業(yè)、不同的應(yīng)用場景，融入不同的程序語言、框架、算法在機器學(xué)習(xí)行業(yè)都是家常便飯。終身學(xué)習(xí) 面對快速變化的時代，每個人都需要通過不斷地學(xué)習(xí)、完好自己，才能趕上時代的步伐。如今，AI不再是學(xué)術(shù)機構(gòu)或研發(fā)實驗室的理論研究，它也成為一種顛覆或改變整個社會的基礎(chǔ)性技術(shù)，從而帶給我們?nèi)碌纳詈凸ぷ鞣绞健? 傳統(tǒng)程序員轉(zhuǎn)行AI同樣需要以顛覆自己、塑造全新的自己為目的，養(yǎng)成終身學(xué)習(xí)的習(xí)慣，從而獲得更廣闊的發(fā)展空間由于機器學(xué)習(xí)等AI相關(guān)技能不僅依賴專業(yè)知識和實踐，還需要智能語音系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)過程和深厚的學(xué)術(shù)氛圍，因此AI人才往往都畢業(yè)名校，并有較高的學(xué)歷，更有大量中國高校畢業(yè)生遠赴美國繼續(xù)攻讀博士專業(yè)。所以，如果有條件的話，傳統(tǒng)程序員在自我學(xué)習(xí)的過程中，前往高校和科研機構(gòu)再深造或充電，對于轉(zhuǎn)行也非常有必要。同時，努力將學(xué)習(xí)和研究結(jié)合到具體的應(yīng)用場景和實踐中，勢必將獲得事半功倍的效果。畢竟，AI早已公認(rèn)為未來10-20年最重要的科技創(chuàng)新利器，并成為全球各個國家的共同爭奪的新戰(zhàn)略陣地和目標(biāo)，其發(fā)展前景可期。斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系和電氣工程系的副教授、斯坦福人工ai智能實驗室的主任吳恩達最近，業(yè)界活躍的吳恩達發(fā)布了AI轉(zhuǎn)型手冊（TransformationPlaybook），為公司用AI改造公司出謀劃策。其中就提到公司內(nèi)部建立內(nèi)部AI團隊的重要性。設(shè)想一下，未來各大公司內(nèi)部都設(shè)有AI部門，將是怎樣的景象？綜上所述，AI前景廣闊，轉(zhuǎn)行AI何時都不算晚，最重要的是養(yǎng)成終身學(xué)習(xí)的習(xí)慣和堅持不懈的信念。程序員，你準(zhǔn)備好了嗎？文章轉(zhuǎn)載自一點資訊，版權(quán)歸原作者所有，如作者或來源機構(gòu)不同意本站轉(zhuǎn)載采用，請通知我們，我們將第一時間刪除內(nèi)容。

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斯坦福全球AI報告：人才須要暴增35倍！

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