關於「如何成為跨領域人工智慧工程師」「持續交付」兩場 Chat

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如何了解 AI 知識體系，甚至跨領域成為一名高質量的人工智慧工程師

作者簡介：

李嘉璇，《TensorFlow技術解析與實戰》作者，InfoQ、51CTO、Oreilly Strata 等大會講師，活躍於國內各大技術社區，知乎編程問題回答者。擅長研究深度學習框架的架構、源碼分析及在不同領域的應用。

有處理圖像、社交文本數據情感分析、數據挖掘等深度學習實戰經驗，參與過基於深度學習的自動駕駛二維感知系統 Hackathon 競賽， 曾任職百度研發工程師。現在研究 NLP、ChatBot，以及 TensorFlow 的性能優化及 FPGA 編譯。

Chat 簡介：

最近非常多的開發工程師，包括前端、後端、資料庫開發的相關朋友，很想了解和掌握人工智慧，以及向這方面有些轉型。

那麼如何成為一名高質量的人工智慧工程師，如何在信息過載的情況下，梳理出一個自己的提高和完備AI知識儲備的路線。本場 Chat 主要包括：

人工智慧的整體知識體系梳理

人工智慧/深度學習工程師的職業前景如何？

非相關專業有可能自學入門么？自學的方法和進階體系如何構建？

以目前的掌握的知識，如數學、如本身是前端或後端開發工程師，或者數據分析師等，應該儲備哪些知識和技能？

有哪些真正有價值的學習技巧和渠道，並且針對你的不同階段能夠更有效的上手？

在Java客戶端前端iOS已經工作 8 年，那進入這個新的領域，新手深度學習工程師有哪些門檻，怎麼克服？

希望和大家理解 AI 的一些編程思路和模型，幫助梳理自我成長路線。

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Serverless 風格微服務的持續交付（上）：架構案例

作者簡介：

顧宇， ThoughtWorks 高級諮詢師。現在主要參與 ThoughtWorks 國內外交付項目解決方案的架構設計，DevOps和微服務相關諮詢。

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