随着AI的平民化，AI技术是否会成为每一位研发人员必备的技能？

旧城等待， 2022-12-05 10:26 208阅读 0赞

对于绝大部分人来讲，AI已不再是新鲜的代名词。只要从事互联网行业，特别是面向2C的行业，大概率会有应用AI的机会。从AI开始变得火爆到至今，已经经历了整整十多年的时间，期间我们也目睹了无数个落地的AI应用。随着AI应用的爆发式增长，**市场所需要的AI方面的人才需求也在爆发式增长。** 目前，我们可以很清楚地看到如下几大趋势：

*  随着各类AI工具的诞生，**AI技术变得越来越平民化；**
 *  越来越多的研发人员开始参与AI的开发，只要有一个有经验的人带着做几周，很快就可以上手去做AI项目；
 *  随着公司内部数据系统的完善，越来越多的AI应用涌现出来，促使更多的人参与AI的开发；

在这样的趋势下，有些人或许有这样的疑问：未来AI开发的主流人群会是谁？会不会是研发人员？如果是，那作为AI工程师的未来在哪里？如何保持作为AI工程师的竞争壁垒？

从我个人的角度来看，随着AI算法的封装越来越完好，一个AI项目的成败更多源自于数据、对业务的理解、工程能力以及必要的对AI技术的理解，而不像大多数人想象中的一样太多依赖于AI技术本身。在这种趋势下，我个人认为**未来AI开发的主流军应该是研发人群，而且他们其实更适合做这类的工作。**

这就有点类似于，现在的很多研发岗位要求掌握微服务。在不久的将来，如果你去面试一个研发岗位（如Java工程师），**AI技术很可能成为职位要求当中的一条标准。**特别在市场前期，这种标准也会成为职场中的一个很高的壁垒，就像十几年前懂移动端开发的程序员、还有近几年懂大数据和云计算的程序员、懂微服务的程序员一样，在就业市场上极具有竞争力。

那有些人会问：既然研发可能成为AI开发的主力军，那AI工程师的未来在哪里？我的答案是，这部分人群需要做更高级的事情，甚至做一些具有创新性的探索，而不能像现在一样，拿到数据就调用一下AI工具，调调参数据就完事了，因为这类工作完全可以由现阶段的研发人群来完成。

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基于以上必然的社会趋势下，我们希望能够助力推动人才结构的变革，让更多的人可以参与到AI的开发，而不像现在一样，这类技术掌握在少数人当中。**一个有编程基础的研发人员或者在校大学生，其实完全可以在3个月内入门AI并开始做出有趣的AI应用。**

我们都知道AI的核心驱动力是机器学习，所以掌握机器学习技术就必然成为入门AI的第一堂课。对于此，我们重磅推出了零基础（AI零基础，而非编程零基础）入门AI的体系化课程，在**3个月内帮助入门AI**，并且能够把技术应用在自身的工作当中。 整个课程涵盖**17大机器学习算法模型，20+案例讲解，8大项目实操。**

**AI入门课程的定位是什么？**

本课程的定位就是让大家能够入门AI，并且有能力开始从事AI项目的研发如**推荐系统、广告系统、风控模型、精准营销。**

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通过本课程的学习，你将会：

*  能够**上手做绝大部分AI项目；**
 *  **体系化地学习AI技术，**并且对核心的技术有较深的理解；
 *  可以**胜任初级AI岗位，如算法工程师、风控算法工程师、AI工程师、量化投资工程师、数据挖掘工程师等等；**
 *  为后续的深入学习**打下坚实的基础；**

**17大经典AI算法模型**

首先从内容上来说，课程包含了监督学习、集成模型、无监督学习、神经网络、四大模块以及所涉及的17大机器学习算法模型。由浅入深，讲解通俗易懂对零AI基础的同学学习特别“友好”，同时每个知识点讲解得由浅入深，不需要太多数学背景即便可以掌握每一种技术的核心细节。

| K-NN最近邻 | 线性回归 | 逻辑回归 |

| 凸优化 | 朴素贝叶斯 | 支持向量机 |

| 决策树 | 随机森林 | GBDT |

| XGBoost | 矩阵分解 | K-Means |

| GMM | 主题模型 | EM | 聚类 | PCA |

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**项目作业实操**

01、回归分析身高预测

02、利用KNN筛选简历

03、二手车价格预估

04、量化投资之股票价格预测

05、预测广告点击率

06、利用L1正则模拟神经科学中的稀疏性

07、垃圾邮件分类

08、员工离职率预测

09、基于随机森林的疾病分析

10、利用GBDT解决搜索中的排序问题

11、人脸识别

12、基于聚类的消费群分类

13、内容推荐算法的电影推荐引擎

14、基于协同过滤算法的音乐推荐引擎

15、搭建OCR识别引擎

16、利用聚类算法压缩图片

17、基于主题模型和SVM的文本分类

18、问答系统搭建

19、利用kernel SVM识别医疗图片

20、利用聚类算法压缩图片

21、从零搭建方向传播算法

项目讲解

没有项目练手，看这里！课程里的所涉及的项目，均是针对每个算法的高阶应用来展开的。增强算法掌握的同时，项目的成果可直接应用于工作中。

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适合人群

*  **互联网从业者：**想了解机器学习并在日常工作中加以应用。
 *  **IT从业者：**希望入门机器学习，并且能够把技术应用到自身的AI场景。
 *  **在校学生：**想深入理解机器学习技术、或者之后想从事AI相关的岗位。
 *  **AI从业者：**很喜欢机器学习，也有一定的经验，希望根据业务场景能够在模型上做一些创新、以及有能力自己求解出来。

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全新学习体验

除了好的学习路径,还有一个非常重要的是优质的内容。如何把看似深奥的理论讲得通俗易懂、并且能把背后本质性的东西教会大家,还是具有一定的挑战,这对于课程的设计者也提出了极强的要求,不仅要具备扎实的科研经验,也需要具备丰富的工业界实战经验。

**A.专业体系化的内容：由业内最专业的AI专家精心打造，启发式的教学安排，不断探索背后的”为什么“**

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**B. 不需要安装任何环境，完全依赖于云端编程。**

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**C.专业项目训练：云端练习平台，配合助教实时批改作业，探究项目练习背后的逻辑，让你学习中更上一层台阶。**

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**D.自适应教学平台：个性化学习路线，配合课程学习，实时掌控知识点完成情况，及时解决你在学习中遇到的各种问题，帮你夯实基础、面对挑战！**

**解释**

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**智能QA**

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**智能推荐**

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**F. 精心录制的视频讲解**

视频内容通俗易懂而且保证简洁性，力求做到极致。用**最低的时间成本学会核心知识点**！下面截取了课程中的两个短视频（全部课程拥有几百个视频）

样例1：通过最大似然估计求解参数

样例2： 逻辑回归梯度下降法——求解W

**G. 更多彩蛋等你发现 ...**

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课程大纲

课程内容由**李文哲博士（美国南加州大学AI博士）**亲自操刀设计，目前市面上火爆的[NLP高阶训练营][NLP]也是来自于李文哲博士。课程内容上涵盖了主流的机器学习算法，由浅入深，非常通俗易懂。以下是课程大纲：

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专业的教研团队

教研团队均是工业界和学术界的专家，具有丰富的教学经验和实战经验。为内容的专业性和前瞻性保驾护航。

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学员的评价

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答疑服务保障

1、每位助教老师均有国内外一线AI企业从业经验，人工智能专业硕士以上学历。在学习中，除了能得到专业的解答，还可以收获超强的人脉资源。找工作内推都不是事！

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2、授课导师+班主任+助教老师全天监督辅导学习，保障每位同学的问题可以及时得到满意的回答。

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