文章主题:AI开发, 技术转型, 软件开发, 算法工程师
首先,并不是每一个人都适合做AI开发,在技术转型前,建议你根据自身情况考虑,慎重决定。
在我看来,做技术转型要经历如下几个过程:
制定目标和计划
在进行技术转型前,建议你看看自身的条件。如果你当前做的工作与人工智能技术有一定的技术相关性,你会基本的编程语言,学习过信息技术类的专业知识,可以考虑进行转型。同时希望你对于人工智能是什么,人工智能要干什么,人工智能能干什么有所了解,不要因为有人说人工智能有前(钱)图,你就要去转型,不然你失败的概率估计会是90%。如果你觉得自身条件不错,对人工智能很感兴趣,也觉得这个技术方向非常有前途,那我建议你制定一个目标和计划,包括:
花多长时间去做转型从哪几个方面充电,具体到每一周的计划安排转型后从事人工智能的哪方面工作转型后给自己带来哪些提升有了计划后,监督自己坚决的执行下去。
补足AI技能
人工智能涉及到多方面的技术,有许多种不同的岗位,我将主流软件开发岗位分为三类:
底层软件开发 — 负责算法在不同平台的实现
如果你曾做过驱动软件开发,嵌入式软件开发,可以考虑转型做底层软件开发。该岗位主要进行算法实现,算法效率优化,移植工作。比如算法工程师写了一个x86上能运行的算法,需要底层软件工作事移植到arm平台上,并做性能优化。
你需要了解和熟悉的知识:
处理器体系架构:CPU指令集,x86\arm汇编语言,GPU架构及原理,SIMD指令集,neon指令集,FPGA 等
并行计算框架:CUDA(仅用于Nvidia CPU),OpenCL(跨平台用于CPU,GPU,FPGA),Meta(IOS)
编程语言:C/C++ ,汇编语言,Python,CUDA C , HDL语言
其他:操作系统原理,编译原理
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算法工程师 — 负责算法的设计
算法工程师主要进行数据分析,数学建模,设计和实现算法的初步版本。
从事算法工作你需要了解和掌握:
理论基础知识:概率统计,线性代数,信号处理,自动控制理论,模式识别
语言及工具:Matlab,R语言,Python语言,C++
算法知识:数据结构基础,回归算法,聚类算法,神经网络算法
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应用开发 — 负责针对业务场景的应用开发
AI应用开发主要负责开发具体的产品,更贴近应用场景,如开发一套语音机器人的软件,自动翻译软件。AI应用开发人员可以使用一些开发框架,类库,做一些定制化工作,完成需要的工作。而不同业务场景对于技术要求也有不同。
从事AI应用开发需要掌握的技能:
作为一位文章写作高手,我将按照您的要求对原文进行改写。在本文中,我们将探讨几个备受关注的机器学习框架,包括TensorFlow、Caffe、Caffe2、Manet、PyTorch、Keras以及cuDNN。这些框架各自具有独特的优势和特点,为机器学习领域提供了丰富的工具和资源。首先,TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习框架,适用于各种规模的项目。它由谷歌开发,并在全球范围内得到了广泛的认可和使用。TensorFlow提供了一套完善的API和文档,使得开发者可以轻松地构建、训练和部署神经网络模型。同时,TensorFlow还支持多种编程语言,如Python、C++和Java等,为用户提供了灵活的选择。接下来是Caffe,这是一个专注于卷积神经网络(CNN)的开源机器学习框架。Caffe由加州大学伯克利分校的研究团队开发,并在图像识别和分类任务中表现出色。与TensorFlow相比,Caffe更加关注于深度学习算法的实现,提供了简洁易用的API和丰富的预训练模型。这使得Caffe在特定领域的应用场景下具有较高的性能。Caffe2是Caffe的升级版,同样由加州大学伯克利分校的研究团队开发。Caffe2在保持原有优势的同时,对算法进行了优化和改进。Caffe2引入了新的训练方法,如Batch Normalization和Gradient Accumulation,进一步提高了模型的收敛速度和泛化能力。此外,Caffe2还提供了更多的网络结构,以满足不同场景下的需求。Manet是一个用于构建和管理大规模图(Graph)的机器学习框架。Manet基于Python编程语言,并提供了易于使用的API和组件。Manet特别适用于处理社交网络、生物信息学和推荐系统等领域的数据。通过将图结构与机器学习算法相结合,Manet可以帮助用户高效地解决复杂的问题。PyTorch是由Facebook人工智能研究院(FAIR)开发的一个开源机器学习框架。PyTorch以其动态计算图和简洁的API而受到广泛关注。PyTorch允许用户自定义网络结构,并通过自动微分系统进行高效的梯度计算。这使得PyTorch在快速迭代和实验性项目中具有很高的灵活性。Keras是一个高级神经网络API,它基于TensorFlow(以及其他后端)来实现。Keras的目标是让神经网络开发变得更加简单和高效。通过提供简洁的API和可扩展的架构,Keras使得用户可以专注于设计和实现复杂的神经网络模型。Keras与TensorFlow、Caffe等其他框架的集成程度很高,可以方便地在不同的后端进行部署。最后,我们还有cuDNN,它是NVIDIA专为深度学习推理设计的GPU加速器。cuDNN提供了高度优化的线性代数库和矩阵操作函数,使得深度学习模型在GPU上运行更加迅速。许多主流的机器学习框架,如TensorFlow、Caffe等,都采用了cuDNN作为其底层硬件加速方案。综上所述,TensorFlow、Caffe、Caffe2、Manet、PyTorch、Keras和cuDNN这些机器学习框架各具特色,为我国及全球范围内的机器学习研究和应用提供了强大的支持。在实际应用中,开发者可以根据具体的需求和场景选择合适的框架,从而实现更高效、更准确的模型训练和部署。
神经网络模型及原理:Alexnet,Googlenet,Resent
编程语言:Python,C/C++,Java
业务场景需求:docker,Hadoop,Opencv,ffmpeg
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寻找合适岗位
如果你公司内部有人工智能的岗位,可以考虑内部转岗。
人工智能公司及岗位推荐:
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在寻找一份新工作的过程中,我们有时会误以为找到了一份工作就意味着技术转型的成功。然而,真正的成功是在新的岗位上运用我们的技能并创造价值。在此,我想与大家分享一个观点,那就是技术虽然是创造价值的一种途径,但并非唯一手段。实际上,还有许多其他领域可以发挥我们的潜力,例如产品推广、需求挖掘等。特别是在人工智能刚刚起步的阶段,将技术应用于实际产品中要比仅仅拥有技术更重要。因此,我建议大家不仅要尊重和敬畏技术,更要超越它,以满足业务需求为目标。
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