新手小白如何追逐ai浪潮？

johnsoncodehk · 发表于 2022-1-11 14:10

作为一个从业十年的资深算法工程师，面对着21年ai市场疯狂涌入的新血液，经过几天的整理给出一下几点建议。
作为一个新手小白，学会编程基础，数据结构与算法能力，机器学习相关技能，深度学习相关技能是必备的。
1. 真正的编程能力用两个字概括就是建模+实现。我比较推荐新手先学习c语言和python， C语言经典三剑客《C和指针》《C陷阱与缺陷》《C专家编程》，这三本书相信很多人都听过。对于想提升C编程能力，这三本是绝对要去阅读一下的。但是仅仅阅读一定是很枯燥的，个人认为，阅读一下好的开源代码或者原厂提供的一些SDK，对于个人编码能力会有很大提升。学习他们一些好的编码规范和整体架构设计理念，最最经典的当然就是Linux系统了。其实阅读源码并不一定要完全理解代码功能之类的，我们更多是去学习为什么这么写，这么写用什么好处。
2. 对于数据结构与算法能力一定要掌握的就是算法的五个重要特征:有穷性、确定性、可行性、输入输出。这些从字面意思即可理解，其中有穷性强调算法要有结束的时候不能无限循环;而确定性是每条指令有它意义，相同的输入得到相同的输出;可行性是指算法每个步骤经过若干次执行可以实现;输入是0个或多个输入(可0);输出是1个或多个输出(一定要有输出)。而一个好的算法，通常更要着重考虑的是效率和空间资源占用(时间复杂度和空间复杂度)，通常复杂度更多描述的是一个量级程度而很少用具体数字描述。
3.机器学习相关技能也有一下细分几类
概率和统计
学习算法里的很大一部分都基于概率和统计理论，比如说朴素贝叶斯、高斯混合模型、隐Markov 模型。想要理解这些模型，就需要扎实的概率和统计功底。测度论怎么拼命学都不过分。把统计作为模型的评价指标，比方说混淆矩阵、ROC 曲线、p值等等。
应用数学和算法
对于 SVM [10] 这些判别模型，就需要算法理论的扎实基础了。即便你不需要从头开始实现SVM，学习算法理论也可以帮助你理解算法。需要学习的东西有凸优化，梯度下降，二次规划，拉格朗日，偏微分方程等等。要习惯看求和符号。
精通 Unix/Linux 工具
除非你运气好，不然你总是需要修改你数据集的格式来载入到 R、Hadoop、HBase 等。Python这些脚本语言（使用 python 里的 re）也能用来完成这个事情，但是最好的方法大约还是掌握专门为此设计的 unix 工具：cat 、grep 、find 、awk 、sed 、sort 、cut 、tr 等。因为最有可能在基于 Linux 的机器上处理这些数据，你一定可以用到这些工具。要学会热爱并尽可能地使用这些工具。
熟悉Hadoop的子项目
HBase、Zookeeper 、Hive 、Mahout 等。这些项目可以储存或读取数据，而且他们可扩展。
4.其实，相比传统的机器学习算法，深度学习在理论结构上是一致的，即:模型假设、评价函数和优化算法，其根本差别在于假设的复杂度实现了深度学习框架标准化。除了应用广泛的特点外，深度学习还推动人工智能进入工业大生产阶段，算法的通用性导致标准化、自动化和模块化的框架产生。在此之前，不同流派的机器学习算法理论和实现均不同，导致每个算法均要独立实现，如随机森林(Random Forest)和支撑向量机(SVM)。但在深度学习框架下，不同模型的算法结构有较大的通用性，如常用于计算机视觉的卷积神经网络模型(CNN)和常用于自然语言处理的长期短期记忆模型(LSTM)，都可以分为组网模块、梯度下降的优化模块和预测模块等。这使得抽象出统一的框架成为了可能，并大大降低了编写建模代码的成本。一些相对通用的模块，如网络基础算子的实现、各种优化算法等都可以由框架实现。建模者只需要关注数据处理，配置组网的方式，以及用少量代码串起训练和预测的流程即可。所以小白们在掌握了以上知识点后一定要完全掌握深度学习，才能在算法工程师行业中更加精进。

以上这些就是我对新手小白的一些建议，但是很多小白面对着众多深奥复杂的知识不知如何下手，所以对于新手小白我比较推荐贪心科技AICareer起航计划，因为它是完全按照企业对AI人才的评判标准以及岗位要求量身定做的产品，即使是零经验的同学也可以根据自身所学并且结合个人擅长来推算出每个人最优发展的领域。同时每一个模块的设计都跟企业的关注点环环相扣，时刻紧盯着ai市场的发展走向，同时 AICareer起航计划提供了目前市场上唯一一个AI求职领域完整的解决方案。每个小白都能在学期结束后至少收获一个心动的offer岗位。并且对每个新手小白都有3—5年长远的职业规划，目光放的很长远，不拘于眼前的利益。
最后我认为贪心科技AICareer起航计划最吸引我的的优势是从本质上帮助AI青年解决求职难题，不仅教知识而且还包后续找工作，更高效提升工作，更高效提升工程能力，也是国内首个面向AI算法工程师体系化求职服务，60%学员是硕士研究生和留学生，导师都是大牛，还能欣赏到李文哲博士徒手撸算法。趁早行动起来吧！

Doris232 · 发表于 2022-1-11 14:19

作为一个从业十年的资深算法工程师，面对着21年ai市场疯狂涌入的新血液，经过几天的整理给出一下几点建议。
作为一个新手小白，学会编程基础，数据结构与算法能力，机器学习相关技能，深度学习相关技能是必备的。
1. 真正的编程能力用两个字概括就是建模+实现。我比较推荐新手先学习c语言和python， C语言经典三剑客《C和指针》《C陷阱与缺陷》《C专家编程》，这三本书相信很多人都听过。对于想提升C编程能力，这三本是绝对要去阅读一下的。但是仅仅阅读一定是很枯燥的，个人认为，阅读一下好的开源代码或者原厂提供的一些SDK，对于个人编码能力会有很大提升。学习他们一些好的编码规范和整体架构设计理念，最最经典的当然就是Linux系统了。其实阅读源码并不一定要完全理解代码功能之类的，我们更多是去学习为什么这么写，这么写用什么好处。
2. 对于数据结构与算法能力一定要掌握的就是算法的五个重要特征:有穷性、确定性、可行性、输入输出。这些从字面意思即可理解，其中有穷性强调算法要有结束的时候不能无限循环;而确定性是每条指令有它意义，相同的输入得到相同的输出;可行性是指算法每个步骤经过若干次执行可以实现;输入是0个或多个输入(可0);输出是1个或多个输出(一定要有输出)。而一个好的算法，通常更要着重考虑的是效率和空间资源占用(时间复杂度和空间复杂度)，通常复杂度更多描述的是一个量级程度而很少用具体数字描述。
3.机器学习相关技能也有一下细分几类
概率和统计
学习算法里的很大一部分都基于概率和统计理论，比如说朴素贝叶斯、高斯混合模型、隐Markov 模型。想要理解这些模型，就需要扎实的概率和统计功底。测度论怎么拼命学都不过分。把统计作为模型的评价指标，比方说混淆矩阵、ROC 曲线、p值等等。
应用数学和算法
对于 SVM [10] 这些判别模型，就需要算法理论的扎实基础了。即便你不需要从头开始实现SVM，学习算法理论也可以帮助你理解算法。需要学习的东西有凸优化，梯度下降，二次规划，拉格朗日，偏微分方程等等。要习惯看求和符号。
精通 Unix/Linux 工具
除非你运气好，不然你总是需要修改你数据集的格式来载入到 R、Hadoop、HBase 等。Python这些脚本语言（使用 python 里的 re）也能用来完成这个事情，但是最好的方法大约还是掌握专门为此设计的 unix 工具：cat 、grep 、find 、awk 、sed 、sort 、cut 、tr 等。因为最有可能在基于 Linux 的机器上处理这些数据，你一定可以用到这些工具。要学会热爱并尽可能地使用这些工具。
熟悉Hadoop的子项目
HBase、Zookeeper 、Hive 、Mahout 等。这些项目可以储存或读取数据，而且他们可扩展。
4.其实，相比传统的机器学习算法，深度学习在理论结构上是一致的，即:模型假设、评价函数和优化算法，其根本差别在于假设的复杂度实现了深度学习框架标准化。除了应用广泛的特点外，深度学习还推动人工智能进入工业大生产阶段，算法的通用性导致标准化、自动化和模块化的框架产生。在此之前，不同流派的机器学习算法理论和实现均不同，导致每个算法均要独立实现，如随机森林(Random Forest)和支撑向量机(SVM)。但在深度学习框架下，不同模型的算法结构有较大的通用性，如常用于计算机视觉的卷积神经网络模型(CNN)和常用于自然语言处理的长期短期记忆模型(LSTM)，都可以分为组网模块、梯度下降的优化模块和预测模块等。这使得抽象出统一的框架成为了可能，并大大降低了编写建模代码的成本。一些相对通用的模块，如网络基础算子的实现、各种优化算法等都可以由框架实现。建模者只需要关注数据处理，配置组网的方式，以及用少量代码串起训练和预测的流程即可。所以小白们在掌握了以上知识点后一定要完全掌握深度学习，才能在算法工程师行业中更加精进。

以上这些就是我对新手小白的一些建议，但是很多小白面对着众多深奥复杂的知识不知如何下手，所以对于新手小白我比较推荐贪心科技AICareer起航计划，因为它是完全按照企业对AI人才的评判标准以及岗位要求量身定做的产品，即使是零经验的同学也可以根据自身所学并且结合个人擅长来推算出每个人最优发展的领域。同时每一个模块的设计都跟企业的关注点环环相扣，时刻紧盯着ai市场的发展走向，同时 AICareer起航计划提供了目前市场上唯一一个AI求职领域完整的解决方案。每个小白都能在学期结束后至少收获一个心动的offer岗位。并且对每个新手小白都有3—5年长远的职业规划，目光放的很长远，不拘于眼前的利益。
最后我认为贪心科技AICareer起航计划最吸引我的的优势是从本质上帮助AI青年解决求职难题，不仅教知识而且还包后续找工作，更高效提升工作，更高效提升工程能力，也是国内首个面向AI算法工程师体系化求职服务，60%学员是硕士研究生和留学生，导师都是大牛，还能欣赏到李文哲博士徒手撸算法。趁早行动起来吧！

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