又到年底了，这不，今年的斯坦福全球AI报告终于发布了！ 斯坦福全球AI报告是从去年开始，由斯坦福大学发起，汇集麻省理工学院、哈佛大学、OpenAI、麦肯锡等机构的多位专家教授，从学术、工业、开源、政府等方面，追踪和分析人工ai智能的发展现状和趋势。 其中斯坦福大学、麻省理工学院、哈佛大学都是目前AI和电话机器人等学术行业的最高学府，也是AI人才的 摇篮 ，该报告可以说是具有，拥有相当的权威性和可信度。 AI 网红级 科学家吴恩达为报告提炼了以下两个结论： 1.AI正在快速发展，不管是学术界还是工业界都是如此。 2.AI的发展仍不均衡，在多样性、包容性方面仍需努力。 其中一个典型的特征就是美国无论在论文发表、创业公司数量及AI综合实力上都是全球第一。 中国AI追赶的速度也相当惊人，例如论文数量、学习AI及机器学习学生数量以及电话机器人的部署等方面，正在奋起直追。 而值得关注的是，据报告显示，2017年全球机器学习（ML）人才须要已经是2015年的35倍！ 从近期国内外各大互联网和科技公司求贤若渴 抢人 的势头来看，AI人才短缺早已成为整个产业共同的难处。 此外，最近业界还曝出AI相关专业应届博士毕业生年薪高达80万、62%的中国高校相关毕业生采取去美国工作等消息，让人对如此 人才荒 感叹不已。 与此同时，有人发出疑问，传统程序员能不能转行AI？现在转行算晚吗？ 答案当然是可以的！ 但是，对于传统程序员来说，AI产业的门槛和难度都不低，传统程序员转行需要经过智能语音系统和深入的相关专业知识的学习，并非易事。 我们今天就从AI最基础的机器学习（MachineLearning，简称ML）为例，与大家探讨一下程序员转行AI行业。 什么是机器学习？ 首先，机器学习是AI的入门，也可以说是一个分支。 其次，从字面上来解释，机器学习就是让机器实现自我学习，模仿或学习人的行为，并不断完好自己。 再者，要掌握机器学习并不简单，它是一门多行业交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 简单来说，机器学习是一门极具基本功的学科或行业，除了程序语言外，还需要掌握数学基础（数学统计）、经典算法等一系列专业性较高的知识。 因此，从事机器学习的人首要包括两类人。 第一类，是程序员出身，并具有数据基础。 第二类，则是擅长统计学，同时熟悉算法和程序语言。 与数据打交道 数学是机器学习的一大门槛。 机器学习不仅需要大量的数据积累，更要输出特定的算法模型，以便让机器实现自我学习。 这一过程需要经过复杂的数学计算，其中包括大量的数据挖掘和分析。 基本所有常见机器学习算法都需要的数学基础，例如微积分、线性代数、概率学、统计学等知识都不可或缺。 所以，机器学习入门的第一步就是与数据打交道，学好数学非常有必要。 从 术 到 道 算法和程序语言的区别在哪里？ 通俗的来说，算法是处理处理询问的思路及办法，程序语言是按照一定语法把算法表达出来。 算法，就是一系列清晰的指令和逻辑判断，以计算出结果。算法的优劣不仅体现在时间、空间，还对执行功效和结果起到决定性作用。 现在机器学习行业有很多的经典算法，例如感知机、KNN、朴素贝叶斯、K-Means、SVM，AdaBoost、EM、决策树、随机森林、GDBT，HMM等等。 程序语言，就是用来定义计算机程序的形式语言，例如常见的Python、C++、Java、Lisp、Prolog等。 它是一种标准化的商量形式，用来向计算机发出指令。任何一种程序语言都能够正确的定义和处理计算机所需要的数据，并在不同情况下执行适当的行为。 如果将程序语言比喻为 术 ，就是指数据执行和处理的能力。 而算法则是 道 ，也就是处理询问的方法或思维。 传统程序员首要运用的是程序语言，即 术 ，而到了机器学习层面，更多地将利用的是算法，借助算法建立各类模型，以实现学习，就是所谓 道 。 从 术 到 道 转变，不仅是对程序员的能力的考验，更是思维模式和处理方式的飞跃，难度同样不小。 理论结合实践 如果说大数据是燃料，算法就是锅炉。 然而，所有的AI产出必须应用到各行各业中，否则毫无意义。 所以，AI非常强调应用，机器学习亦是如此。 如今，各大公司都在强调应用场景，努力实现AI的商业化落地。 在全球，尽管美国在研究和学术上领先长处明显，但在应用场景上，国际上普遍认为中国要强于美国，也就更有利于AI的落地。 因此，在一头扎到专业知识中去的时候，也要多多结合实际应用场景，理论结合实践，全方位考虑询问。 针对不同的产业、不同的应用场景，融入不同的程序语言、框架、算法在机器学习行业都是家常便饭。 终身学习 面对快速变化的时代，每个人都需要通过不断地学习、完好自己，才能赶上时代的步伐。 如今，AI不再是学术机构或研发实验室的理论研究，它也成为一种颠覆或改变整个社会的基础性技术，从而带给我们全新的生活和工作方式。 传统程序员转行AI同样需要以颠覆自己、塑造全新的自己为目的，养成终身学习的习惯，从而获得更广阔的发展空间 由于机器学习等AI相关技能不仅依赖专业知识和实践，还需要智能语音系统性的学习过程和深厚的学术氛围，因此AI人才往往都毕业名校，并有较高的学历，更有大量中国高校毕业生远赴美国继续攻读博士专业。 所以，如果有条件的话，传统程序员在自我学习的过程中，前往高校和科研机构再深造或充电，对于转行也非常有必要。 同时，努力将学习和研究结合到具体的应用场景和实践中，势必将获得事半功倍的效果。 毕竟，AI早已公认为未来10-20年最重要的科技创新 利器 ，并成为全球各个国家的共同争夺的新战略阵地和目标，其发展前景可期。 斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的副教授、斯坦福人工ai智能实验室的主任吴恩达 最近，业界活跃的吴恩达发布了AI转型手册（TransformationPlaybook），为公司用AI改造公司出谋划策。 其中就提到公司内部建立内部AI团队的重要性。 设想一下，未来各大公司内部都设有AI部门，将是怎样的景象？ 综上所述，AI前景广阔，转行AI何时都不算晚，最重要的是养成终身学习的习惯和坚持不懈的信念。 程序员，你准备好了吗？ 文章转载自一点资讯，版权归原作者所有，如作者或来源机构不同意本站转载采用，请通知我们，我们将第一时间删除内容。