21 天入门机器学习

2018 年 12 月 19 日 人工智能头条

人工智能时代,AI 已经做了很多“人事”:


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看到这里你可能会产生这样的疑问:


1. 人工智能会让程序员失业吗?


当人工智能逐渐强大,大家开始担心:人工智能下一步又要在哪个领域干掉人类?


AI 会让人类程序员失业吗?对此问题持肯定态度的人并不在少数。


AI 的发展,不仅不会使程序员消亡,反而使得各行各业比现在更加需要程序员——程序员的求职范围不再局限于软件或互联网行业,社会总需求激增,人才自然也就更贵了。


不过,再过 5-10 年,程序员还会有今天这样好的行情吗?


2. 编程日益成为通用技能


个人认为:在不久的将来(也许三五年,也许十来年之后),编程将从职业技能逐步蜕变为职场通用技能。


未来,编程将成为人人都会做的事情,职场中的一员,除了要具备听说读写本国语言的能力外,还得能够读程序、写代码——即使一时无法覆盖全员,至少是朝着这个方向发展。而职业写代码的人,将越来越少。


3. 从基础算法到机器学习


今天的程序员学习编程 ——


  • 首先,要了解编程语言的语法特征;

  • 并且,掌握编译或解释的过程,及编译器/解释器性能,调试方法、工具等;

  • 然后,配合算法,实现业务逻辑——就可以做很多(几乎是任意的)事情了。


但把目光放长远些,只会这些,还远远不够。


机器学习也是一样的道理,大量工具、框架的涌现,使得运用算法处理数据,训练模型的过程越来越简单高效。


那些曾经高高在上的机器学习模型变得触手可及,只要写几行代码,就都能拿来就用了。这种便捷使得每一个会写程序的人,都可以轻松上手机器学习。


4. 修炼内功——掌握机器学习原理


工具虽多,要用对地方,还得掌握基本原理。


在机器学习领域,我们有若干历史悠久的经典模型。它们从实践中来,经历了千锤百炼,在数学层面被严格证明为有效。


掌握了这些模型之后,再与特征工程结合,就可以用来支持现实业务了。


5. 学习机器学习的意义


计算机技术飞速发展,各种工具、框架、语言日新月异。但是蕴含在机器学习中的原理和公式推导却是稳定的,经得起时代更迭。


我们学习机器学习,不仅是为了找一个 AI 工程师的岗位,也是在掌握一种通识技能。


相信将来机器学习会像现在的加减乘除一样,成为大众必备的基础能力。


另外,我们来看下当前机器学习领域招聘行情。

数据来源校招薪水公众号


上面表格中所有带有“算法”、“人工智能”、“数据挖掘”、“视觉”字样的职位,都需要掌握机器学习相关知识


在产品和服务中应用机器学习模型,已经逐步成为互联网行业的通行方法。甚至很多传统软件企业,也开始尝试应用机器学习。说得更直接些,人工智能正处在炙手可热的风口浪尖上,作为程序员不会机器学习都不好意思去找工作。


很多技术开发者迫切希望快速进入人工智能领域,从事工程或者算法等相关工作,这也是推出机器学习训练营的初衷。


第 4 期机器学习训练营仅开放 200 个名额,报名截止 1 月 3 日,1 月 4 日正式开营。为了不耽误一部分同学报名,下面先放出训练营报名的二维码,方便大家扫码抢占名额。


扫描下方二维码

抢座报名



当然,还有很多新同学不清楚这个机器学习训练营是怎么回事,那我就简单介绍下。


机器学习训练营简介

《21 天入门机器学习》是 GitChat 打造的一款社群学习产品,以李烨老师的图文课《机器学习极简入门课》为学习素材,通过 21 天的社群学习模式带领大家入门机器学习


本训练营课程共 6 大主题、 42 讲,包含 17 个核心知识点;另配有 10 道入门测试题、 44 道课后习题、 3 个实践项目(含数据)供同学们检验学习效果;同时课程还将提供往期已结营课程的答疑实录,同学们可作为学习参考资料使用。


作者介绍

李烨,高级软件工程师,现就职于微软(Microsoft),曾在易安信(EMC)和太阳微系统(Sun Microsystems)任软件工程师;先后参与聊天机器人、大数据分析平台等项目的开发;曾在 GitChat 平台上发布过多场热门 Chat 和畅销课程。



学习条件

  • 具备基本 Python 编码能力;

  • 具备基本数据处理能力;

  • 掌握大学本科数学知识。


<训练营优秀笔记展示>





<同学们在训练营讨论问题>



<李烨老师的答疑互动>



< 同学们的学习效果反馈 >



< 一期优秀学员结营感悟 >



训练营学习目标


课程表


助学奖励

  • 开营礼包(答疑实录+实践项目数据+20 元课程代金券)

  • 全勤奖(99 元助学金返现)

  • 优秀学员奖(199 元助学金返现)


报名须知

  • 本期报名截止:2019.01.03

  • 本期开营日期:2019.01.04

  • 本期结营日期:2019.01.24

  • 限购名额:200 人

  • 本课程为图文课程+社群学习模式,没有视频

  • 训练营为虚拟商品,一经付费概不退款,敬请谅解


特价优惠

  • 限量专享特价:399 元/期

  • GitChat 超级会员专享价:299 元/期

  • 李烨达人课老用户专享价:299 元/期

  • 购买疑问请添加训练营小助手微信(gitchat2018)进行咨询。


最后,为学日益,为道日损。很多课程都是考虑如何把知识强硬的塞进你的大脑,也有些课程,说让你提升格局境界,但没收获看得见摸得着的信息。


加入机器学习训练营,用数值表达现实事物,用运算描述任务目标,通过算法处理数据找出达到目标的最优路径,让训练出来的这种内化的能力,成为你相伴终身的助力!

点击【阅读原文】,抢座报名,我在开营那天等你!!

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,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。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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