聽說你想做 AI 工程師？

AI 時代已經到來！人工智慧已經不是只有在科幻小說和電影中才會出現的東西，現在它離我們越來越近，而且已經滲透到各行各業。從百度的無人駕駛車，到現在的阿里人臉識別的無人售貨超市，AI 技術越來越趨於成熟。

即將帶來的產業變革，也促使市場對於 AI 工程師的需求異常強烈。根據統計，畢業 1 ~ 3 年 AI 工程師的平均月薪在 15k ~ 25k，更資深的工程師年薪甚至可以達到百萬。

也正是因為充滿想像力的發展前景和高薪誘惑，許多程序員都希望可以轉型 AI 領域。但你對 AI 真的了解嗎？

具體來講，人工智慧包含以下三個部分：

機器學習

機器學習，簡單來說就是讓機器產生智能。在不考慮顯式編程的情況下，機器學習可以使計算機具備完成特定任務的能力，例如識別、診斷、規劃、機器人控制和預測等。谷歌無人車人臉識別、大數據挖掘，都和機器學習密切相關呢！

（圖：谷歌無人車）

機器學習需要掌握哪些技能呢？

演算法和數學應用，問題解決能力和分析技巧，概率統計和諸如 Python / C++ / R / Java 等編程語言。

深度學習

深度學習簡單講就是深度神經網路的學習，可以讓機器自己進行多層複雜的特徵提取。比如你 iPhone 里的 Siri 助手、電商網站推薦系統等。

DT 時代的程序員即使不親自負責開發和維護深度學習系統，在工作中也會難免與之產生交集，尤其是數據挖掘、Antispam、推薦系統和廣告系統等領域的從業人員，你們也要掌握深度學習哦！

（圖：深度學習在服裝款式分類中的使用）

深度學習需要掌握哪些技能呢？

比較常用的框架有 Tensorflow、Caffe 、Hurricane。

強化學習

「強化學習，是目前 DeepMind 的主攻方向，被 DeepMind 的科學家認為是通往通用智能（General AI）的必經之路 —— Google DeepMind」當強化學習與深度學習結合，深度強化學習技術，鑄就了圍棋上帝 AlphaGO，幫助 OpenAI 在 Dota 比賽中碾壓人類頂級玩家。這也預示著強化學習在金融、遊戲 AI、機器人等領域有著廣闊的應用前景。

（圖：AlphaGo 戰勝人類圍棋冠軍李世乭）

需要掌握哪些技能呢？

嫻熟掌握高等數學知識、CNN、RNN 等演算法，Tensorflow 等框架。

聽起來困難重重？但實際上你離高薪的「人工智慧」只有一系列課程的距離。

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