人工智能开发是加班吗_ai人工智能开发 - CSDN
  • 人工智能开发适合女生吗?其实没有什么适不适合,男女都能学会,但是程序员这行需要加班,可能比较不习惯一些。下面一同来看看,哪门程序语言更适合人工智能?  Python  Python由于简单易用,是人工智能领域中...

      哪个语言更适合人工智能?女生能学人工智能吗?据了解,BAT三位大佬都看好人工智能的未来发展。人工智能开发适合女生吗?其实没有什么适不适合,男女都能学会,但是程序员这行需要加班,可能比较不习惯一些。下面一同来看看,哪门程序语言更适合人工智能?

      Python

      Python由于简单易用,是人工智能领域中使用极其广泛的编程语言之一,它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。

    哪个语言更适合人工智能 女生能学人工智能吗

     

      Python之所以时候AI项目,其实也是基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用,如Numpy提供科学的计算能力,Scypy的高级计算和Pybrain的机器学习。

      另外,Python有大量的在线资源,所以学习曲线也不会特别陡峭。

      Java

      Java也是AI项目的一个很好的选择。它是一种面向对象的编程语言,专注于提供AI项目上所需的所有高级功能,它是可移植的,并且提供了内置的垃圾回收。另外Java社区也是一个加分项,完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。

      对于AI项目来说,算法几乎是灵魂,无论是搜索算法、自然语言处理算法还是神经网络,Java都可以提供一种简单的编码算法。另外,Java的扩展性也是AI项目必备的功能之一。

      Lisp

      Lisp因其出色的原型设计能力和对符号表达式的支持在AI领域崭露头角。LISP作为因应人工智能而设计的语言,是第一个声明式系内函数式程序设计语言,有别于命令式系内过程式的C、Fortran和面向对象的Java、C#等结构化程序设计语言。

      Lisp语言因其可用性和符号结构而主要用于机器学习/ ILP子领域。著名的AI专家彼得·诺维奇(Peter Norvig)在其《Artificial Intelligence: A modern approach》一书中,详细解释了为什么Lisp是AI开发的顶级编程语言之一,感兴趣的朋友可以自行查看。

      Prolog

      Prolog与Lisp在可用性方面旗鼓相当,据《Prolog Programming for Artificial Intelligence》一文介绍,Prolog一种逻辑编程语言,主要是对一些基本机制进行编程,对于AI编程十分有效,例如它提供模式匹配,自动回溯和基于树的数据结构化机制。结合这些机制可以为AI项目提供一个灵活的框架。

      Prolog广泛应用于AI的 expert系统,也可用于医疗项目的工作。

      C ++

      C ++是世界上速度极快的面向对象编程语言,其在硬件层面上的交流能力使开发人员能够改进程序执行时间。 C ++对于时间很敏感,这对于AI项目是非常有用的,例如,搜索引擎可以广泛使用C ++。

      在AI项目中,C++可用于统计,如神经网络。另外算法也可以在C ++被广泛地快速执行,游戏中的AI主要用C ++编码,以便更快的执行和响应时间。

      在这些编程语言中,Python因为适用于大多数AI sub-field,所以渐有成为AI编程语言之首的趋势,而Lisp和Prolog因其独特的功能,所以在部分AI项目中卓有成效,地位暂时难以撼动。而Java和C++的自身优势将在AI项目中继续保持。

      Python的语言没有多少仪式化的东西,所以就算不是一个Python专家,你也能读懂它的代码。随着Python的流行,带动的是它的普及以及市场需求量。如果你已经确定要学Python,可以选择专业的学习,只要有心就能攻克一切难题。

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  • 人工智能开发适合女生吗?其实没有什么适不适合,男女都能学会,但是程序员这行需要加班,可能比较不习惯一些。到底哪门程序语言更适合人工智能开发呢?下面与千锋小编一同来看看吧。  Python Python由于简单易用...

    据了解,BAT三位大佬都看好人工智能的未来发展。人工智能开发适合女生吗?其实没有什么适不适合,男女都能学会,但是程序员这行需要加班,可能比较不习惯一些。到底哪门程序语言更适合人工智能开发呢?下面与千锋小编一同来看看吧。

    在这里插入图片描述
      Python

    Python由于简单易用,是人工智能领域中使用极其广泛的编程语言之一,它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。

    Python之所以时候AI项目,其实也是基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用,如Numpy提供科学的计算能力,Scypy的高级计算和Pybrain的机器学习。

    另外,Python有大量的在线资源,所以学习曲线也不会特别陡峭。

    Java

    Java也是AI项目的一个很好的选择。它是一种面向对象的编程语言,专注于提供AI项目上所需的所有高级功能,它是可移植的,并且提供了内置的垃圾回收。另外Java社区也是一个加分项,完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。

    对于AI项目来说,算法几乎是灵魂,无论是搜索算法、自然语言处理算法还是神经网络,Java都可以提供一种简单的编码算法。另外,Java的扩展性也是AI项目必备的功能之一。

    Lisp

    Lisp因其出色的原型设计能力和对符号表达式的支持在AI领域崭露头角。LISP作为因应人工智能而设计的语言,是第一个声明式系内函数式程序设计语言,有别于命令式系内过程式的C、Fortran和面向对象的Java、C#等结构化程序设计语言。

    Lisp语言因其可用性和符号结构而主要用于机器学习/ ILP子领域。著名的AI专家彼得·诺维奇(Peter Norvig)在其《Artificial Intelligence: A modern approach》一书中,详细解释了为什么Lisp是AI开发的顶级编程语言之一,感兴趣的朋友可以自行查看。

    Prolog

    Prolog与Lisp在可用性方面旗鼓相当,据《Prolog Programming for Artificial Intelligence》一文介绍,Prolog一种逻辑编程语言,主要是对一些基本机制进行编程,对于AI编程十分有效,例如它提供模式匹配,自动回溯和基于树的数据结构化机制。结合这些机制可以为AI项目提供一个灵活的框架。

    Prolog广泛应用于AI的 expert系统,也可用于医疗项目的工作。

    C ++

    C ++是世界上速度极快的面向对象编程语言,其在硬件层面上的交流能力使开发人员能够改进程序执行时间。 C ++对于时间很敏感,这对于AI项目是非常有用的,例如,搜索引擎可以广泛使用C ++。

    在AI项目中,C++可用于统计,如神经网络。另外算法也可以在C ++被广泛地快速执行,游戏中的AI主要用C ++编码,以便更快的执行和响应时间。

    在这些编程语言中,Python因为适用于大多数AI sub-field,所以渐有成为AI编程语言之首的趋势,而Lisp和Prolog因其独特的功能,所以在部分AI项目中卓有成效,地位暂时难以撼动。而Java和C++的自身优势将在AI项目中继续保持。

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  • 经常有朋友私信问,如何学python呀,如何敲代码呀,如何进入AI行业呀? ...正好回头看看自己这一年走过的路,进行一次经验总结。...人工智能/机器学习/深度学习 自学如何寻找学习资料 如何选择编...

    https://www.toutiao.com/a6707050434688713227/

     

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    经常有朋友私信问,如何学python呀,如何敲代码呀,如何进入AI行业呀?

    正好回头看看自己这一年走过的路,进行一次经验总结。

    来看看你距离成为一名AI工程师还有多远吧~

    ⭐具体内容:

    我是因为什么开始接触敲代码

    人工智能/机器学习/深度学习

    自学如何寻找学习资料

    如何选择编程语言/框架

    校招/社招/实习/面试经验

    一碗鸡汤

    ⭐声明:

    本篇内容均属于个人观点,建议采纳对自己有用的经验,如有疏漏,欢迎指正,共同进步!

    2017年5月开始第一份实习 / 2017年7月开始学敲代码 / 2017年11月硕士毕业

    擅长的编程语言:R / Python

    不花钱报班,全靠自学,最初是因为穷,后来发现“开源”的世界真是太美好了!

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    我是因为什么开始接触敲代码?

    我的第一个模型是什么

    由于本科是数学,研究生是量化分析,第一份实习是一家金融科技公司,开始接触所谓的“Fintech”

    第一个任务就是做客户的信用评分卡模型,目的给每个用户打一个信用分数,类似支付宝的芝麻信用分。这是银行标配的一个模型,最常见最传统的算法用的就是逻辑回归

    在课堂上使用的工具是SAS,SPSS,属于有操作界面的,菜单非常齐全,只需要鼠标点一点就能建模,很好上手。但是SAS这些要付钱的,年费还是相当的贵,所以深圳大部分公司进行数据分析和建模工作都选择开源免费的R语言或者Python。这就体现了掌握一门编程语言的重要性。

    虽然说是建模任务,但是前三个月跟建模基本都扯不上边。都在做数据清洗,表格整理(摊手),都在library各种包,用的最多的可能是data.table和dplyr。没办法,很多模型都有包可以直接调用,是最简单的环节了。其实一开始,我一直在犯很低级的错误,各种报错,没有library啦,标点符号没打对啦,各种很low的错误犯了一次又一次,而且连报错的内容都不会看,不知道怎么去改正。如果你也像我一样,真的请不要灰心,我就是这样走过来的。对着错误一个个去解决就好了~

    当时什么都不知道的时候,觉得真难呀,每个环节都有那么多细节要照顾,要学的那么多,做完一个还有一个,还要理解业务含义。但是当完整的做一遍之后再回头,就会觉得,其实,也没那么难嘛~

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    敲代码容易吗?

    因为我不是计算机专业的,所以基本上属于没怎么敲过代码的那种。

    后来发现程序员也有好多种类的,前端后端等,因此敲的代码种类也很多,才会有几十种的编程语言,下图是一些这几年的主流语言。

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    实习时我一直被队友嫌弃很蠢,而且一开始敲的东西怎么也运行不通,运行出来的都是鬼结果。有n次想放弃的念头,“我干嘛一定要敲这玩意儿?”,但也有n+1次想坚持的理由,因为我真的喜欢我正在做的事。为什么用“坚持”,因为真的不容易。不难,但真的需要有耐心。

    一开始我的状态就是一行行代码的运行,一个个命令的熟悉,反复看,反复运行。

    • 从敲出第一行代码到敲出第一个完整的模型花了3个月
    • 学习XGBoost,光是理论学了3个月,因为前期铺垫要学的还有adaboost/gbdt和各种机器学习的知识模块
    • 从R切换到python花了1个月
    • 从机器学习(Machine Learning)切换到自动机器学习(Auto Machine Learning)花了2个月
    • 从NLP零基础到搭建一个智能问答机器人花了1个月

    从一年前的“什么是过拟合,什么是交叉检验,损失函数有哪些”到后来参加全球人工智能峰会时都能听懂的七七八八,会觉得,努力没有白费呀!

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    可以看出,经过前面的积累,后面会学的越来越快。

    慢慢的就从一开始的那种“唉,怎么又报错啊,好挫败”的心态变成现在的“啊?没error?感觉不对啊,再查验一遍吧”这种抖M倾向的人。代码虐我千百遍,我已经被磨的没有了脾气。

    已经有几个朋友说想转行了,我何曾没想过,只是不知不觉中坚持了下来而已。因为热爱,越虐越停不下来

    小结

    设定一个非常清晰的目标

    为什么第一个写:“我是因为什么开始敲代码的”,因为动机真的非常重要!

    所以,很多人在问我“如何学python?”这种问题时,我的第一回答都是“你学python用来干嘛?”

    在学校也敲打过python,做个爬虫demo什么的,因为目的性不强没多久就放一边了。清晰的目标就比如说你要做NLP,你要知道NLP的应用有智能问答,机器翻译,搜索引擎等等。然后如果你要做智能问答你要知道现在最发达的技术是深度学习,使用的算法有RNN/LSTM/Seq2Seq/等等一系列。而我的清晰目标是在实习的时候给我的任务。当任务很明确的时候,所需要的语言就明确了,所要学习的算法也就明确了,很多东西就顺理成章了不用一头乱撞了。

    从金融到科技

    AI的应用范围很广,每一个研究方向都是无穷尽的。由于金融公司很少与图像处理,NLP等技术会有交集,而我强大的好奇心让我决定去纯粹的科技公司一探究竟。目前已投身于智能家居,目标是Javis

    人工智能/机器学习/深度学习

    我经常在公交的广告牌上看见这些词,好像哪家公司没有这个技术就落后了似的。更多的还有强化学习,迁移学习,增量学习等各种学习。

    这些词儿之间到底什么关系

    机器学习是人工智能的一种,深度学习是机器学习的一种。学AI先学机器学习

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    计算机的“算法” 与 数学的“算法” 的区别

    理论知识对于AI算法工程师极其重要。敲代码只是思路的一个实现过程。这里的“算法”和计算机CS的“算法”还不太一样,AI算法是偏数学推导的,所以数学底子还是需要点的,学的越深,要求越高。面试的时候,很少让手写代码,90%都是在问模型抠算法细节。

    在学校我是一个不爱记笔记的人,甚至是一个不爱上课的人。但是自从入了机器学习的坑后,笔记写的飞起~

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    机器学习的框架

    按照数据集有没有Y值可以将机器学习分为监督学习、半监督学习和无监督学习。监督学习是分类算法,无监督学习是聚类算法。

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    机器学习的通用流程和相关技术如下图:

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    ML这棵树还可以有更多的分支。先有个整体感受,再一个一个的解决掉。这里的知识点也是面试最爱问的几个,是重点呀!面试过的同学应该都不陌生了。

    机器学习如何入门

    机器学习之大,初学者都无从下手。说白了,机器学习就是各种模型做预测,那么就需要有数据,要想有好的效果,就要把原始的脏数据洗干净了才能用。数据内隐藏的信息有时候是肉眼不可见的,那么就需要一些相关技巧来把有用信息挖出来。所有绞尽脑汁使用的技巧,都是为了能预测的更准确。但是谁也没办法做到百分百的命中。

    这里简单介绍下机器学习的三大块:传统的机器学习ML、图像处理CV、自然语言处理NLP

    再推荐一个入门神器:

    Kaggle(www.kaggle.com)

    这是一个世界级的最权威的机器学习比赛,已被谷歌收购。上面的赛题不仅很有代表性,还有很多免费的优秀的数据集供你使用,要知道收集数据是机器学习的第一大难题,它就帮你解决了。入门不用立马参加比赛,把数据下载下来,尽情折腾就好了,要是没有思路,去网上搜别人的解题笔记和代码借鉴一下也很美好~因为这是大家都争相打榜的比赛,所以你并不孤单。

    ML入门该参加的赛题(Titanic)

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    图像入门该参加的赛题(数字识别)

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    NLP入门该参加的赛题(情感分析、quora问句语义匹配)

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    等做完第一个titanic的比赛应该就有点感觉了。上面4个比赛我都做过,觉得很经典,很适合入门。

    深度学习的入门算法有哪些

    如今的样本输入可以是文字,可以是图像,可以是数字。

    深度学习是跟着图像处理火起来的。甚至现在这个概念都火过了“机器学习”。

    深度学习的算法主要都是神经网络系列。入门推荐CNN(卷积神经网络)的一系列:

    LeNet5

    AlexNet

    VGG

    GoogleNet

    ResNet

    自学如何寻找学习资料?

    开源的世界,美好的世界❤

    “开源”,我的爱!代码届里开源的中心思想就是,share and free

    对于机器学习,网上的社区氛围特别好,分享的很多很全面,而且MLer都非常乐于助人。

    介绍几个我经常逛的社区,论坛,和网页:

    kaggle (www.kaggle.com)

    全球最权威的机器学习比赛,已被谷歌收购。赛题覆盖传统机器学习、nlp、图像处理等,而且都是很实际的问题,来自各行各业。kaggle是数一数二完善的ML社区了,赛题开放的数据集就很有用,非常适合新手练手。对优秀的kaggler也提供工作机会。

    github(www.github.com)

    全球最大同性交友网站,适合搜项目,开源大社区,大家一起看星星,看issue~

    StackOverFlow(www.stackoverflow.com)

    代码报错找它,代码不会敲找它!所有与代码相关的坑,基本都有人踩过啦

    csdn(www.csdn.net)

    最接地气的博客聚集地,最常看的网页之一,一般用来搜索细节知识点或者代码报错时

    sklearn(scikit-learn.org/stable)

    专业做机器学习100年!各算法各技巧的例子code应有尽有

    medium(medium.com)

    创办人是Twitter的创始人,推崇优质内容,国内很多AI公众大号的搬运都来自于这里,medium里每个作者都有自己独特的见解,值得学习和开拓眼界,需要科学上网

    towards data science(towardsdatascience.com)

    与medium很像,需要科学上网

    google AI blog(ai.googleblog.com)

    谷歌的AI团队维护的博客,每天至少更新一篇技术博客。刚在上海开的谷歌开发者大会宣布将会免费开放机器学习课程,值得关注一下,毕竟是AI巨头

    各种大神的技术博客/个人网站

    有很多的网站,会不定期的更新在我的个人博客里

    有口碑的AI公开课平台

    首先说明我没有上课,也没有报班,属于个人学习习惯问题。但考虑到学习差异性,所以还是总结了口碑排名靠前的课程系列。前提,需要有一定数学基础,没有的可以顺便补一补。

    coursera(www.coursera.org/browse)

    吴恩达(Andrew Ng)机器学习

    deeplearning.ai(www.deeplearning.ai)

    fast.ai(www.fast.ai)

    专注于深度学习。Fast.ai的创始人就蛮有意思的,是横扫kaggle图像处理的高手,不摆架子,也不故弄玄虚。中心思想就是深度学习很简单,不要怕。fast.ai有博客和社区。Jeremy和Rachel鼓励撰写博客,构建项目,在会议中进行讨论等活动,以实力来代替传统证书的证明作用。

    udacity(in.udacity.com)

    有中文版,课程覆盖编程基础,机器学习,深度学习等。

    网易云课堂

    碎片时间

    科技圈也是有潮流要赶的,等你入坑就知道。

    追最新的论文,最新的算法,最新的比赛,以及AI圈的网红是哪些~有条件的开个twitter,平时娱乐看看机器学习板块还是蛮有意思的,有很多自嘲的漫画~

    推荐几个我超爱看的AI主题美剧

    硅谷(强推!简直是我日常生活,太有共鸣了~下饭剧)

    西部世界(看的时候不要学我一直在思考如何实现这个那个技术)

    实用的小技巧

    浏览器首推 chrome

    当阅读英文网页呼吸困难时,右击选择“翻成中文(简体)”

    考过雅思和GMAT,曾经我也是一个热爱英文的孩子,如今跪倒在海量技术文档和文献里苟活

    搜索问题一定用google,如果没解决是你的问题不是google的锅

    baidu???ummm......别为难我......很少用

    学会提问很重要,搜索格式推荐

    语言+问题,例如:python how to convert a list to a dataframe

    直接复制错误信息,例如:ValueError: No variables to save...

    请把所有的问题往上抛,网上查比问人快!总是问别人会引起关系破裂的~

    学会顺藤摸瓜

    当你读到一个非常不错的技术文档时,看完别急着关掉。这可能是一个个人网站,去观察菜单栏里有没有【About】选项。或者这也可能是一个优秀的社区,看看有没有【Home】选项,去看看po的其它的文章。

    很多优秀网站都是英文,科学上网必不可少

    学习费用不来自课程,可能来自于硬件要求,学生党要利用好学校资源

    小结

    虽然说了那么多,但还是要说请放弃海量资料!用多少,找多少就好了!(别把这句话当耳旁风

    资料不在量多而在于内容是有质量保证的。很多课程或者公众号只管塞知识,你有疑问它也解答不了的时候,这样出来的效果不好,就像一个模型只管训练,却不验证,就是耍流氓

    如何选择编程语言/框架

    首选英语!!!(咳咳,我认真的)

    说到底,语言只是工具,不去盲目的追求任何一种技术。根据任务来选择语言,不一样的程序员选择不一样的编程语言。很多人最后不是把重点放在能力而是炫工具,那就有点走偏了。

    据观察,在机器学习组里R和Python是使用率最高的两门语言,一般你哪个用的顺就用哪个,只要能达到效果就行,除非强制规定。

    我使用之后的感受是,人生苦短,我用python

    用python建个模型到底多难?

    算法任务大致分为两种,一种是普通算法工程师做的“调包、调参”,另一种是高级算法工程师做的,可以自己创建一个算法或者能灵活修改别人的算法。

    先说说建个模到底有多简单吧。

    有优秀的算法封装框架

    tensorflow / caffe / keras /...

    Auto ML 是不可阻挡的一个方向

    Auto ML(auto machine learning),自动机器学习。就是你只管丢进去数据,坐等跑出结果来就行了。前一阵子谷歌的CloudML炒的很火,愿景是让每个人都能建模,但毕竟这种服务是要钱的。所以我研究了下开源的auto sklearn框架的代码,发现了什么呢?建模到底有多简单呢?就,简单到4行代码就可能打败10年工作经验的建模师。

    再说回来,如果你自己根本不知道自己在做什么,只能跑出来一个你不能负责的结果,就是很糟糕的,那还不是一个合格的算法工程师。你的模型必须像你亲生的那样。但是,只要你想,绝对能做到的!

    学习python电脑上要装哪些东西

    Anaconda

    对,就是这么简单粗暴,装这个就ok了

    学python的应该都会面临到底是python2还是python3的抉择吧。语言版本和环境真的很让人头疼,但是Anaconda惊艳到我了,就是可以自定义python环境,你可以左手py2右手py3

    推荐几个python的IDE

    Spyder

    Anaconda自带的ide。界面排版与Rstudio和Matlab很相似。输入什么就输出什么结果,适合分析工作,我写小功能的时候很喜欢用。

    Jupyter Notebook

    Anaconda自带的ide,属于web界面的。当你程序跑在虚拟机,想调代码的时候适合用。

    PyCharm

    对于写项目的,或者代码走读的比较友好。当你需要写好多python文件互相import时,特别好用。

    我的笔记本配置

    (不考虑经济约束的请忽略这条)

    牌子+型号:ThinkPad X1 Carbon

    推荐配置:i7+16G内存+256G(或更多)硬盘

    系统推荐:Linux,因为开源,有空可以玩玩

    校招/社招/实习/面试经验

    如何安排校招

    大厂的开放时间会比较早,密切关注网申时间节点:

    2019届的秋招:2019年7月 - 2019年11月

    2020届的春招:2020年2月 - 2020年4月

    2020届的暑期实习:2020年3月 - 2020年5月

    2020届的秋招:2020年7月 - 2020年11月

    (以此类推)

    手撕代码能力

    建议提早半年开始准备。我的代码也是从实习开始敲起,敲了半年才觉得下手如有神哈哈。不要做没实际意义的课后题,也不要照着书本例题敲,敲完你就忘了,书本这些都是已经排除万难的东西,得不到什么成长。

    入门修炼:全国大学生数学建模竞赛、全美大学生数学建模竞赛、kaggle、天池…

    项目经历/实习经历

    如果明确自己的职业方向为人工智能/数据挖掘类的,请不要浪费时间去申请其他与技术无关的实习。端茶送水,外卖跑腿,打印纸并不能帮你。当时由于身边同学都断断续续出去实习,面前有一份大厂行政的实习,我…竟然犹豫了一下,好在也还是拒绝了。

    尽量选择大厂的技术实习,毕竟以后想进去会更难。但是不要因为一个月拿3000块就只干3000块的活。把整个项目跟下来,了解框架的架构,优化的方向,多去尝试,就算加班(加班在深圳很正常)也是你赚到,思考如何简化重复性工作,去尝试了解自己部门和其他部门的工作内容与方向,了解的越多你对自己想做的事情了解的也越多。我实习做的评分卡模型,除了传统逻辑回归,也尝试新的XGB等等,而且虽然别人也在做,但是私下自己会把整个模型写一遍,包含数据清洗和模型调优等,这样对业务的了解也更透彻,面试起来所有的细节都是亲手做过的,也就比较顺了。

    如果没有实习在手,世界给我们数据挖掘选手的大门还是敞开着的。kaggle上有专门给数据挖掘入门者的练习场。相关的比赛还有很多,包括腾讯、阿里等大厂也时不时会发布算法大赛,目测这样的算法大赛只会越来越多,你坚持做完一个项目,你在平台上还可以得到相关名次,名次越靠前越有利哈哈哈这是废话。

    BAT常见的面试题(不分先后)

    自我介绍/项目介绍

    类别不均衡如何处理

    数据标准化有哪些方法/正则化如何实现/onehot原理

    为什么XGB比GBDT好

    数据清洗的方法有哪些/数据清洗步骤

    缺失值填充方式有哪些

    变量筛选有哪些方法

    信息增益的计算公式

    样本量很少情况下如何建模

    交叉检验的实现

    决策树如何剪枝

    WOE/IV值计算公式

    分箱有哪些方法/分箱原理是什么

    手推SVM:目标函数,计算逻辑,公式都写出来,平面与非平面

    核函数有哪些

    XGB原理介绍/参数介绍/决策树原理介绍/决策树的优点

    Linux/C/Java熟悉程度

    过拟合如何解决

    平时通过什么渠道学习机器学习(好问题值得好好准备)

    决策树先剪枝还是后剪枝好

    损失函数有哪些

    偏向做数据挖掘还是算法研究(好问题)

    bagging与boosting的区别

    模型评估指标有哪些

    解释模型复杂度/模型复杂度与什么有关

    说出一个聚类算法

    ROC计算逻辑

    如何判断一个模型中的变量太多

    决策树与其他模型的损失函数、复杂度的比较

    决策树能否有非数值型变量

    决策树与神经网络的区别与优缺点对比

    数据结构有哪些

    model ensembling的方法有哪些

    小结

    问题是散的,知识是有关联的,学习的时候要从大框架学到小细节。

    没事多逛逛招聘网站看看招聘需求,了解市场的需求到底是什么样的。时代变化很快,捕捉信息的能力要锻炼出来。你可以关注的点有:职业名/职业方向/需要会什么编程语言/需要会什么算法/薪资/...

    每个面试的结尾,面试官会问你有没有什么想问的,请注意这个问题也很关键。

    比如:这个小组目前在做什么项目/实现项目主要用什么语言和算法/…

    尽量不要问加不加班,有没有加班费之类的,别问我为什么这么说(摊手)

    在面试中遇到不理解的,比如C++语法不懂,可以问这个C++具体在项目中实现什么功能。如果你提出好问题,能再次引起面试官对你的兴趣,那就能增加面试成功率。

    应届生就好好准备校招,别懒,别怕输,别怕被拒,从哪里跌倒从哪里起来。社招不是你能招呼的,会更挫败,因为你什么也没做过。

    虽然是做技术的,但是日常social一下还是收益很大的。实习的时候,也要与周围同事和平相处,尤其是老大哥们,也许哪天他就帮你内推大厂去了。内推你能知道意想不到的信息,面试官,岗位需求,最近在做什么项目之类的。

    挑选给你机会的公司,不要浪费自己的时间。不要每家都去,去之前了解这家公司与你的匹配度

    尤其社招,你一改动简历就很多人给你打电话,你要有策略的去进行面试,把握总结每个机会。像我就是东一榔头西一榔头的,好多都是止步于第一面,就没回信儿了,因为每次面完没有好好反思总结,等下次再遇到这问题还是抓瞎,十分消耗自己的时间和信心。

    一碗鸡汤

    一切才刚刚开始,别着急

    AI才刚刚起步,为什么呢?因为上数学课的时候,课本上都是柯西,牛顿,高斯等等,感觉他们活在遥远的时代,很有陌生感。但是现在,我每天用的模型是比我没大几岁的陈天奇创造出来的,我甚至follow他的社交账号,他就鲜活在我的世界里,这种感觉,很奇妙。每次查论文查文献的时候,看2017年出来的都觉得晚了,懊悔自己怎么学的这么慢,看2018年2月出来的才心里有点安慰。这个证明,你在时代发展的浪潮上,也是一切刚刚起步的证明。机遇与挑战并肩出现的时候,是你离创造历史最近的时候。而所谓的风口所谓的浪尖都不重要,重要的是,因为你喜欢

    找一件可以坚持的事,不要停止去寻找的脚步

    当人做喜欢的事情时,会发光呀!

    当你因为真的热爱某件事,而不断接近它的时候,你的灵魂像是被上帝指点了迷津,受到了指示,受到了召唤。你会很自然的知道该做什么,你想做什么,好像生而为了这件事而来。你有时候自己都想不明白为什么做这件事。看过月亮与六便士的应该懂这种使命感~

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    我不是属于聪明的那类人,我是属于比较倔的那种。就是只要我认定的,我认定到底。天知道我有多少次怀疑过自己,有多少次想放弃,但我还是选择咬牙向前,选择相信自己。坚持的意义就在这里。

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

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  • 这年头,不加班都不好意思说自己是上班族的但有一种行业的疯狂加班程度已经逐渐成为加班领域的一颗新星那就是 互联网行业从事者也许你对华为、阿里的加班水平早有耳闻但你是否见过他...
        

    这年头,

    不加班都不好意思说自己是上班族的

    但有一种行业的疯狂加班程度

    已经逐渐成为加班领域的一颗新星

    那就是 互联网行业从事者


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    也许你对华为、阿里的加班水平早有耳闻

    但你是否见过他们疯狂加班的样子呢?


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    首先出场的阿里巴巴


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    19:55-00:00的阿里巴巴蜂巢

    灯火通明,光彩耀人


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    19:56,阿里大门前只有寥寥几人


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    20:53,你看得出变化?


    22:33,一个丁香般撑着红伞的

    女孩子在等快车

    更多人是提前叫好了车

    出门直接上车,马不停蹄肥家


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    一路小跑的小哥试图开一辆小黄车

    结果是坏的

    这个点能留下的小黄车不坏才怪勒


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    他在阿里待了一年半

     问:滨江和城西的阿里有什么区别?

    答:这是被遗忘的角落

    问:加班会不会找不到女朋友

    答:屌丝才找不到女朋友


    640?

    等车来的阿里人


    也不是他瞎吹

    一位已结婚生娃的程序员老哥说

    除了刚进来的,阿里哪还找得到单身狗

    看来有车有房不如有阿里岗640?wx_fmt=png


    640?


    还有些对话也很阿里

    考不考虑IT女?不考虑!

    你老婆呢?无业游民!


    果然如守株待兔的司机说的

    22点和零点是阿里下班高峰点

    23:52的阿里大门又回血了


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    00:00的阿里亮得像白天

    研发部一哥们说这有什么稀奇的

    就算三四点下班也这么亮


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    加班指数:☆☆☆☆


    总结:阿里的员工下班时间集中在21:30~22:00,但0点以后还有人陆陆续续出来。采访中也有员工自豪地说明:“阿里从不强制员工加班,做不完带回家也可以!”不禁感慨,互联网公司想让你加班的套路真多...



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    接下来出场的是江湖传奇网易


    在杭州,网易的传奇度一点都不比阿里差。养个猪能拍出了11万元的高价、做款阴阳师让票圈都中了毒,云村包了辆地铁让多少人哭红了眼……


    一家公司能做这么多事,他们的员工不会跟骡子似的,苦熬苦熬吧?!


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    来看20:55-00:00期间的网易楼


    晚八点的网易就跟学校似的

    晚自习还在进行


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    20:48晚自习的第一道铃声响了

    高一高二的同学被放出来了!

    争分夺秒往家赶

    毕竟留家时间额度不足8小时


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    九点多的班车,载着一群夜归人


    22:23晚自习第二道铃响

    高三冲刺班的同学也出来了


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    网易的学生也够拼

    杭州晚上的温度都1开头了

    还穿着短裤短袖

    一问,刚健完身准备回家


    问:有女朋友了?

    答:没有,才刚毕业呢

    问:隔壁阿里加班的妹子能接受吗?

    答:额,最好能比我闲一点吧

    不过长得好看也能考虑

    谁说程序员不看脸?640?wx_fmt=png


    640?


    一旁的前辈道破了迷津

    网易的电商起来了,妹子们进来了

    程序员哥哥有着落了

    听起来好像有更多的理由加班了


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    00:13,最后一波学霸出门

    终于能拍全熄了!


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    还没等我高兴太久

    几个吃了夜宵补充完体力的

    青壮年小伙子又进去了!


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    回头看

    刚还摆着摊的小哥已经推车走人了

    赚对面的钱太不容易了


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    加班指数:☆☆☆☆


    总结:网易的员工下班时间集中在21:00~22:00。和别的公司不同,网易的员工下班都是三三两两结伴走。氛围超像学校!可能和丁磊爸爸接地气的个性有关吧。


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    第三位是低调到无声的华为


    华为在滨江的办公楼分了好几个园区,外面种了很高很茂盛的树木。不走到正门还真的很难窥探里面。


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    来看20:30-00:30的华为~


    朋友说华为加班很夸张

    所以晚上8点半

    是不指望有人出来的


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    22:15,一个穿单薄白T的小姐姐

    在晚风里瑟瑟发抖

    这是她在华为第四年

    问:这么晚回家你老公会担心吗?

    答:我没有男朋友

    问:你想会找同职业的男朋友吗?

    答:我还不准备找

    被这么有事业心的小姐姐所感动640?wx_fmt=png


    640?


    远远地拍一张,想起一句广告语

    感谢你长得那么好看还愿意加班


    23:25,华为门口有了第一波小高潮

    掐了5分钟数出来人数

    25个人,7辆私家车,4辆电瓶车


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    00:34还有人骑小毛驴出来


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    00:38更深露重

    我又败给里面的程序猿了


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    加班指数:☆☆☆☆☆


    总结:华为的下班时间集中在23:00。有一个有意思的现象是,华为的员工都特别喜欢骑小毛驴。想起前几年70多岁的任正非还在机场排队坐出租车,低调坐地铁,华为人真的很朴素。



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    第四位是没图只有段子的腾讯


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    深圳有一家奇葩网络公司,五点半下班,六点半有公司班车,没人逼你加班,但是为了能体面地坐着一人一座的大巴回家,大家愿意主动加班一小时;


    六点半准备坐班车时,就会想起另一条制度:8点钟有东来顺的工作餐:样多,管饱,有水果。想想坐班车回家还得自己做饭,那就再主动加班一小时,吃了工作餐再回家呗;


    8点钟吃完工作餐准备回家,又想起一条公司制度:10点钟以后打车报销。一天干了十几个小时,谁还有力气挤公交?那就再主动加班两个小时呗。这个公司特人性,从不逼着员工加班。干到晚上十点,打车回家。也算是员工有情,公司有意吧?


    这家公司叫腾讯。


    这是腾讯在网络上流传最广的段子,甚至还有不少员工表示赞同...640?wx_fmt=png


    640?

    640?


    但最尴尬的还是,加班最严重的腾讯拍了支扎心广告号召人们不加班?我想说,作为互联网大佬,不以身作则,你的良心不会痛吗?


    640?

    “谈了七年的女朋友,跟我分手了。

    如果我有更加多的时间陪她的话,

    或许结果可能不一样。”


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    “前年的八月份,哥们打电话跟我说,

    我结婚了,你得来。

    因为加班呀,我不能来了。

    然后他就给我说了一句话:

    你要这个破钱不要我。

    然后,不联系了。”


    640?

    “公司周末要加班,

    没有回去参加奶奶的葬礼,

    我当时的心里是挺难受的。”



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    华为、阿里、网易为代表的互联网行业加班风气盛行,充斥着各种名义的加班,加班严重早已成为老生常谈的话题,而且似乎是个无解的难题,谁都不喜欢加班,但谁都无法与加班彻底绝缘。


    关于加班,我曾听过一个经典段子:


    某年小米年会上,主持人宣布进入圆梦环节,由雷军抽取抽奖箱中员工写的心愿,读出来并承诺兑现,结果雷军连抽三次都抽中“希望明年不加班”的纸条,雷军沉默地看着员工和几个副总裁,场面尴尬不已,直到主持人宣布本环节结束才缓解尴尬局面。


    员工之所以讨厌加班,主要是高付出低回报的尴尬现状所致,回报不仅指工资、福利等物质回报,还包括心理优越感和满足感等精神回报,而公司用人主要是付出金钱购买员工的时间、精力、智力和体力等,员工加班通常是以牺牲时间的形式呈现,每个员工对时间价值的定义不同是不争的事实。


    在多数员工看来,1小时私人时间创造的价值比加班更大,哪怕是全部用来娱乐。所以,加班与否并不重要,重要的是值不值得加班。


    如果员工认为加班有价值,将充分发挥自身主观能动性;如果员工讨厌加班,便产生消极怠工的情绪,他们心里很清楚,无法摆脱加班困境的员工要么来自个人,要么来自公司。


    1、个人层面,拖延症是工作效率的天敌,一方面工作无聊导致员工提不起精神,另一方面员工抱怨工作没有技术含量且嫌工资低,即附加值不高。


    当然,更常见的是个人能力不足导致频繁加班,员工为保住饭碗不会公开承认自己能力不行,“机智”选择自己不能胜任的职位,而自身能力的限制,导致不得不用更多时间来弥补效率的低下,工作时间延长成为必然,员工效率变得更低,久而久之陷入恶性循环。


    2、公司层面,安排过多工作是催生加班行为的重要原因。对于处于高速发展期的公司而言,人力资源难以支撑业务的快速扩张,经常出现一人当N个人使用的情况,每个员工都被安排繁重的工作,。


    当然,也有部分公司呈现完全相反的状态,盲目给员工布置大量无价值的工作,加班成为家常便饭,员工往往产生“忙了大半天不知道意义何在”的奇怪感受,这种加班毫无意义。在我看来,这种加班乱象产生的根本原因是公司发展方向不清晰,只好让员工瞎忙来聊以慰藉。


    除了有价值和无价值的加班,有些价值扭曲的公司把加班与努力挂钩,导致鼓励加班成为企业文化必不可少的一环。


    在公司高层看来,加班越多的员工工作越努力,越努力的员工对公司贡献越多,这种错误认知使加班沦为形式,而失去原有初衷,甚至成为评判员工表现的不当标准。


    所以,每到下班时间,当其他公司员工兴高采烈地回家,他们只能绝望地坐在电脑前敲打键盘,浪费公司的水电和自己的生命,却无法提前结束这毫无意义的等待。


    换言之,当加班与企业文化牵扯在一起,反而不利于员工整体效率的提升,无论员工渴望升迁与否,均会自觉延长工作时间。


    其实讨论公司加不加班没有任何意义,最重要的是确认是否值得加班,年轻人应该多加班,无价值的加班例外,无论是提升自身能力还是与公司携手发展,加班都是员工由稚嫩迈向成熟的必经之路。


    尽管市场的残酷使员工远离加班不现实,但请注意,工作固然重要,但始终不是生活的全部,李玉琢们的离职、张锐们的倒下无不在提醒奋战在互联网一线的从业者保重身体,加班适合而止,搭上性命就得不偿失。


    640?


    ∞∞∞




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人工智能开发是加班吗