这么说一点都不夸张,因为像 Google 开放出 TensorFlow 这样的系统,不懂算法的人都可以使用 AI 处理问题。同时,各种云计算平台也将算力公开在网上,任何人都能随意使用。
企业对人才的需求,也更向实际需求靠拢,拥有技术应用能力、项目经验的人才更受欢迎。
今年 8 月,《自然》杂志官网发布一篇中国 AI 现状的文章,指出中国市场对 AI 技术的应用排全球第一。
数据显示有 53% 的公司已经在开展 AI 应用试点,而在美国仅有 29%。
也就是说,推动中国 AI 发展的主力军,不是专家学者的研究,而是在业务一线解决问题的工程师:
AI 大面积应用在业务中,已经为企业带来直接的经济回报。
因此,能应用 AI 推动业务增长的应用型人才,对企业来说非常宝贵,需求明显上升。这对想进入 AI 领域的新手来说,是一个空前的好机会。
我们在各企业的招聘需求中,已经能看到这种趋势了:
大量应用型岗位诞生,对你来说更需要具备「业务实战能力」,这是一个新的挑战。
但新的挑战也是新的机会,如果能直接从业务实战的角度出发,对于初学者是一条获得竞争力的捷径。
■ 常用的学习方式无法获得业务实战机会
说到入门 AI,大多数人的选择就是买书、教程来啃。
比如看“西瓜书”或者各种视频、文字教程。
这样入门最大的问题就是受打击,比如豆瓣上有不少对西瓜书的评价是:
而且就算啃下来,你也只是有了理论基础,真的上手一个项目的时候,就尴尬了,因为还没有工程实战的能力。
有些教育机构也看到了这个问题,于是开发了各种课程,附带大量习题和项目,声称可以提高实战能力 。
而这一步仅仅是提高工程实战能力,还和业务实战相差太远,因为这些项目和题目,往往是为了出题而设计出来的,并非真实的业务问题。
这样学下去的话,你学习的速度,还赶不上业务变化的速度。
不仅永远在追赶,而且很容易丧失信心。
那么问题来了,如何才能直接拿企业内部的项目练手,提升自己的业务实战能力呢?
■ 如何将名企实战项目写进简历?
为了培养出真正符合企业需求的 AI 人才, Google、Facebook、Github 等全球前沿科技企业,联手硅谷在线教育平台优达学城(Udacity),一同开发了「纳米学位」项目。
一句话概括这个项目,那就是:
让你在挑战名企实战项目中,掌握业务实战的能力,成企业真正所需的人才。
真的这么厉害?
在这个项目进入中国前,就被AT&T、通用电气、普华永道、埃森哲、戴姆勒奔驰等企业引入到内部培训中。
也就是说,如果你学习这个课程,就是在学世界五百强企业内部的培训。
毕业后的纳米学位证书,受合作企业广泛认可,也可以直接添加至 LinkedIn 简历:
那么,这些名企所认可的 AI 学习路径是什么呢?
从零基础的 Python 入门,到自然语言处理、计算机视觉这些深度学习应用,都有对应的课程和实战项目,几乎涵盖了国内业务一线的各种需求场景。
截止目前,全球已经有超过 1000 万人在 Udacity 学习前沿技术。
但作为硅谷制作的技术课程,在中国会不会水土不服?
2016 年进入中国时,许多媒体也问出了这个问题。
但很快质疑者们就被打脸了:
腾讯、京东、唯品会等众多企业,立即将纳米学位引入内部培训中。
在中国区官网上,我们看到课程可以免费试听。
点进去就会发现,内容经过精心翻译,质量比 O'Reilly 的图书还好。
你也可以选择看英文原版,双语学习,这对未来在工作中要翻各种英文资料的你来说,更是掌握专业英语最好的机会。
在 Udacity 的教室系统中,可以边学边练,workspace 平台”打开即用“,减少因配置开发环境所耗费的时间,学习体验友好高效。
双十一期间,Udacity 也入乡随俗,开启“学习狂欢节”,享受全年最低、也是唯一一次折扣。
通过下方二维码,可直接领取8折优惠,跳过下文项目介绍。
如果和优达的学习规划师聊聊,你会发现课程本地化做的比 Coursera 好太多了。
中国区的项目是专门和国内企业合作,结合国内一线企业业务重新设计的。也就是说,你可以直接把这些真实项目写进简历里。
而且每个项目都是国内一线工程师逐行审阅,如果是报名了 VIP 小班,还有助教随时一对一答疑辅导。
毕业后将加入像大学校友会一样的微信群,你的校友所在公司几乎涵盖国内各大企业,被内推的机会非常多。
每门纳米学位,课程模块的学习都将对应实战项目,巩固所学,平均每个纳米学位毕业后,都会获得4-5个项目经验。选取部分课程中的项目示例:
实战项目示例 1:航班延误预测
知识点:噪声数据,tabular数据特征工程,lightgbm,xgboost
分析携程与飞常准提供的历史航班动态起降数据、历史城市天气、机场城市与特情相关数据集,在计划起飞前 2 小时预测航班延误情况
(项目来自「机器学习工程师」纳米学位)
实战项目示例 2:面部关键部位检测
知识点:Keras, CNN, VGG, ResNet
面部关键部位检测是相对前沿且商业落地场景成熟的热门领域!在这个项目里,你将使用图像处理技术和深度学习来识别人脸和脸部关键部位,例如脸部的眼睛与嘴巴的位置。
(项目来自「计算机视觉」纳米学位)
实战项目 3:DNN 语音识别器
知识点:音频转换,ASR 常用特征表示法,深度神经网络,DNN
学习可以将语音和文本相互转化的语音交互界面技术,并使用深度学习网络搭建一个语音识别模型。
(项目来自「自然语言处理」纳米学位)
实战项目实例 4: 在线实验室——医学影像检测皮肤癌
括随机权重与预初始化权重,ROC 曲线,CNN,Keras
这部分由 Google 无人车之父 Sebastian 亲自授课!医学影像是目前国内应用最大的AI+医疗应用场景。你将学习整个医学分类模型的全流程,搭建从图像数据训练、到验证并可视化,并与真实医生检测结果对比。
(项目来自「深度学习」纳米学位)
为了保证课程质量,每期开课人数有限,席位往往没到双十一当天,就因满员而无法加入了。手慢的人抢到的课程班次,可能会排到几个月之后。
不仅如此,本周为双十一预热,价值¥299的「28天入门Python」将作为限时福利,免费加入。
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