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想转行人工智能?机会来了!!!

2018-08-06 09:35 幂次学院

今天幂次妹讲的是4个关于“人工智能”的故事,来看看那么多人为什么选择“人工智能”。


#1  如果想成为一名不被落下的程序员?快点学会人工智能


作为一个计算机初级爱好者,也作为世纪围棋大战的围观吃瓜群众,幂次妹这些年真真切切地感受到人工智能给所有码农所带来的机会与挑战。


幂次妹依稀还记得2017年华为的裁人风波,35岁以上的工程师被大量裁员。其实原因很简单,在精力最充沛的10年选择了埋头工作,然而这10年,技术的革命与更新却在不断变化。


就这样,10年后的你如果不再具备技术优势,也不再具备年轻的精力,那公司最后只会选择懂得最新技术的这群人留下。


所以逻辑很简单,如果你不想因为技术的革命而被落下,那就尝试一下人工智能吧。


#2 想要高薪吗?成为一名人工智能工程师吧!

 


据目前最新的数据显示,发现AI行业开发人员的月薪基本上保持在10K~50K之间,人工智能岗位的薪酬水平明显高于其他职能岗位。


作为人工智能时代,人工智能行业开发人员的薪资排名如此靠前,自然可以理解。

 


行业风口的人工智能,岗位溢价让人乍舌;其高级岗位高出整体水平55%,中级岗位高出90%,而初级岗位更是高达110%。


鉴于此时的人工智能还在萌芽阶段,在未来,人工智能将会被应用在更多的领域,我们很快就会看到学习人工智能将会获得更高的回报,挣得更多。


#3  人工智能是当今技术革命的未来


第一次工业革命是机械化,它开创了以机器代替劳动的时代。

第二次工业革命是电气化,它促成了世界殖民体系的形成。

第三次工业革命是自动化,它开创了空间、原子能、计算机技术发展的新纪元。

第四次工业革命是智能化,它将促成ABC(人工智能、大数据、云服务)等技术的形成。


而我们回想一下,每一次工业革命的改变,所带来的是社会劳动力的重新分配,跟着趋势,无疑会让你的能力被放大。


和菜头说:“顺着大浪游泳,怎么都能游得更快一点”。如果你想站在风口上,那就尝试一下人工智能吧。


#4  如果开始想学人工智能,该怎么入手


人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点,一条自然、清晰的脉络,其中机器学习便是非常重要的人工智能解决手段。


但机器学习也并没那么复杂,机器学习算法可以说是从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。


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讲师团队介绍:

云博士:美国哈佛大学大数据分析方向博士后,浙江大学计算机科学与技术专业博士,曾任华为高级软件工程师/项目经理

发明专利多项,软件著作权多项,国际重要期刊论文数十篇,国家及省部级项目多项,横向项目数十项。


博士:中国科学院计算技术研究所机器学习方向博士

专注于人机交互、机器学习等领域研究。曾在国内外知名会议期刊发表多篇论文,并荣获人工智能领域会议“最佳论文提名奖”,目前拥有国家发明专利2项、软件著作权1项。


李金老师:清华大学机器学习方向本硕双清华毕业生,阿里巴巴机器学习方向算法工程师

研究方向为:推荐系统,计算机视觉,自然语言处理,深度学习等,在TNNLS,PR等杂志上发表过多篇论文,著有《自学Python—编程基础科学计算及数据分析》一书,Python笔记3K+Star,知乎python及机器学习板块12K+ zan,幂次学院签约讲师。


附:机器学习365天特训营 - 课程大纲:

第一部分 基础篇

第1章

1.1 引言

1.2 基本术语

1.3 假设空间

1.4 归纳偏好

1.5 发展历程

1.6 应用现状

第2章 模型评估与选择

2.1 经验误差与过拟合

2.2 评估方法

2.2.1 留出法

2.2.2 交叉验证法

2.2.3 自助法

2.2.4 调参与最终模型

2.3 性能度量

2.3.1 错误率与精度

2.3.2 查准率、查全率与F1

2.3.3 ROC与AUC

2.3.4 代价敏感错误率与代价曲线

2.4 比较检验

2.4.1 假设检验

2.4.2 交叉验证t检验

2.4.3 McNemar检验

2.4.4 Friedman检验与后续检验

2.5 偏差与方差

第3章 线性模型

3.1 基本形式

3.2 线性回归

3.3 对数几率回归

3.4 线性判别分析

3.5 多分类学习

3.6 类别不平衡问题

第4章 决策树

4.1 基本流程

4.2 划分选择

4.2.1 信息增益

4.2.2 增益率

4.2.3 基尼指数

4.3 剪枝处理

4.3.1 预剪枝

4.3.2 后剪枝

4.4 连续与缺失值

4.4.1 连续值处理

4.4.2 缺失值处理

4.5 多变量决策树

第5章 神经网络

5.1 神经元模型

5.2 感知机与多层网络

5.3 误差逆传播算法

5.4 全局最小与局部极小

5.5 其他常见神经网络

5.5.1 RBF网络

5.5.2 ART网络

5.5.3 SOM网络

5.5.4 级联相关网络

5.5.5 Elman网络

5.5.6 Boltzmann机

5.6 深度学习

第6章 支持向量机

6.1 间隔与支持向量

6.2 对偶问题

6.3 核函数

6.4 软间隔与正则化

6.5 支持向量回归

6.6 核方法

第7章 贝叶斯分类器

7.1 贝叶斯决策论

7.2 极大似然估计

7.3 朴素贝叶斯分类器

7.4 半朴素贝叶斯分类器

7.5 贝叶斯网

7.5.1 结构

7.5.2 学习

7.5.3 推断

7.6 EM算法

第8章 集成学习

8.1 个体与集成

8.2 Boosting

8.3 Bagging与随机森林

8.3.1 Bagging

8.3.2 随机森林

8.4 结合策略

8.4.1 平均法

8.4.2 投票法

8.4.3 学习法

8.5 多样性

8.5.1 误差--分歧分解

8.5.2 多样性度量

8.5.3 多样性增强

第9章 聚类

9.1 聚类任务

9.2 性能度量

9.3 距离计算

9.4 原型聚类

9.4.1 k均值算法

9.4.2 学习向量量化

9.4.3 高斯混合聚类

9.5 密度聚类

9.6 层次聚类

第10章 降维与度量学习

10.1 k近邻学习

10.2 低维嵌入

10.3 主成分分析

10.4 核化线性降维

10.5 流形学习

10.5.1 等度量映射

10.5.2 局部线性嵌入

10.6 度量学习


第二部分 进阶篇

第11章 特征选择与稀疏学习

11.1 子集搜索与评价

11.2 过滤式选择

11.3 包裹式选择

11.4 嵌入式选择与L_1正则化

11.5 稀疏表示与字典学习

11.6 压缩感知

第12章 计算学习理论

12.1 基础知识

12.2 PAC学习

12.3 有限假设空间

12.3.1 可分情形

12.3.2 不可分情形

12.4 VC维

12.5 Rademacher复杂度

12.6 稳定性

第13章 半监督学习

13.1 未标记样本

13.2 生成式方法

13.3 半监督SVM

13.4 图半监督学习

13.5 基于分歧的方法

13.6 半监督聚类

第14章 概率图模型

14.1 隐马尔可夫模型

14.2 马尔可夫随机场

14.3 条件随机场

14.4 学习与推断

14.4.1 变量消去

14.4.2 信念传播

14.5 近似推断

14.5.1 MCMC采样

14.5.2 变分推断

14.6 话题模型

第15章 规则学习

15.1 基本概念

15.2 序贯覆盖

15.3 剪枝优化

15.4 一阶规则学习

15.5 归纳逻辑程序设计

15.5.1 最小一般泛化

15.5.2 逆归结

第16章 强化学习

16.1 任务与奖赏

16.2 K-摇臂赌博机

16.2.1 探索与利用

16.2.2 ε-贪心

16.2.3 Softmax

16.3 有模型学习

16.3.1 策略评估

16.3.2 策略改进

16.3.3 策略迭代与值迭代

16.4 免模型学习

16.4.1 蒙特卡罗强化学习

16.4.2 时序差分学习

16.5 值函数近似

16.6 模仿学习

16.6.1 直接模仿学习

16.6.2 逆强化学习

第17章 增量学习

17.1 被动攻击学习

17.1.1 梯度下降量的抑制

17.1.2 被动攻击分类

17.1.3 被动攻击回归

17.2 适应正则化学习

17.2.1 参数分布的学习

17.2.2 适应正则化分类

17.2.3 适应正则化回归

17.3 增量随机森林

第18章 迁移学习

18.1 迁移学习简介

18.1.1 什么是迁移学习

18.1.2 迁移学习VS传统机器学习

18.1.3 应用领域

18.2 迁移学习的分类方法

18.2.1 按迁移情境

18.2.2 按特征空间

18.2.3 按迁移方法

18.3 代表性研究成果

18.2.1 域适配问题

18.2.2 多源迁移学习

18.2.3 深度迁移学习

第19章 主动学习

19.1 主动学习简介

19.2 主动学习思想

19.3 主动学习VS半监督学习

19.4 主动学习VS Self-Learning

第20章 多任务学习

20.1 使用最小二乘回归的多任务学习

20.2 使用最小二乘概率分类器的多任务学习

20.3 多次维输出函数的学习


第三部分 实战篇

第21章 机器学习应用场景介绍

21.1 机器学习经典应用场景

21.2 头脑风暴:挖掘身边的应用场景

第22章 数据预处理

22.1 数据降噪

22.2 数据分割

第23章 特征提取

23.1 时域特征

23.2 频域特征

23.3 自动特征提取

第24章 机器学习方法应用

24.1 应用机器学习方法之前的处理

24.2 使用机器学习分类

24.3 机器学习调参

24.4 分类结果展示

第25章 - 机器学习企业级项目实战

25.1 O2O优惠券使用预测

25.2 鲍鱼年龄预测

25.3 机器恶意流量识别

25.4 根据用户轨迹进行精准营销

25.5 根据搜狗输入进行用户画像

25.6 美国债务违约预测


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