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[人工智能工程师的三个层次]

安徽修补匠科技有限公司 人工智能
身在IT圈中的人,应该都有着直观的认识。目前国内知名的互联网企业无一不在建立自己的人工智能技术团队,以期用AI技术,提升产品的体验和智能化程度。

行业新闻

身在IT圈中的人,应该都有着直观的认识。目前国内知名的互联网企业无一不在建立自己的人工智能技术团队,以期用AI技术,提升产品的体验和智能化程度。

但与此同时,各种不明觉厉的名词也吓退了很多非科班出身的开发者。什么叫卷积神经网络?什么叫凸优化?是不是还要回去重读高数,线代,概率?那么一大堆公式,感觉完全看不懂啊?听说没个名校博士出身都搞不了这个?

在很久以前的一篇知乎回答中提过,作为开发人员,AI领域界在我看来会分成这么几个层次

1. 学术研究者
他们的工作是从理论上诠释机器学习的各个方面,试图找出“这样设计模型/参数为什么效果更好”,并且为其他从业者提供更优秀的模型,甚至将理论研究向前推进一步。 能够做到这一步的人,可以说凤毛麟角,天赋是绕不过去的大山,机遇和努力也缺一不可。

2. 算法改进者
他们也许无法回答出“我的方法为什么work”,也许没有Hinton,LeCun那样足以载入史册的重大成果,但是却能根据经验和一些奇思妙想,将现有的模型玩出更好的效果,或者提出一些改进的模型。这些人通常都是各个机器学习巨头公司的中坚力量或者成长中的独角兽,使用什么模型对他们来讲也不是问题,根据所处的环境,通常都有固定的几个选择。在这个层面,insight和idea才是重要的东西,各种工具的区别,影响真的没那么大。可能会让一个结果早得到或者晚得到几天或者几周,却不可能影响“有没有成果”。

3. 工业实现者
这些人基本上不会在算法领域涉入太深,也就是了解一下各个算法的实现,各个模型的结构。他们更多地是根据论文去复现优秀的成果,或者使用其他人复现出来的成果,并且试图去在工业上应用它。