节后想去做 AI ?这里有一些 AI 转型和面试文章值得一看

2018 年 2 月 22 日 AI研习社 孔令双

春节假期结束了，又到了跳槽升职加薪走上人生巅峰的时候了。每天关注 AI 领域的你们看着 AI 工程师拿着远远比你高的工资是否也会有些羡慕嫉妒恨呢？临渊羡鱼不如退而结网，如果你对 AI 有着强烈的热爱，为什么不在跳槽季投一波简历试试看呢？AI 研习社自运营以来收集了不少 AI 行业的转型和面试文章，现将这些文章打包奉上，助力开发者的 AI 转型和求职。

转型

想要转型人工智能，除了拥有编程技能之外，掌握一些数学技能必不可少。AI 研习社针对“程序员想转型 CV 方向，请问该重点关注那几个数学方向？”咨询了社区里不少 AI 开发者，并且获得了不少的反馈，想要转型 CV 的开发者们可以参考以下文章，查漏补缺，提升自己的数学技能。

程序员想转型 CV 方向，请问该重点关注那几个数学方向？ | 社区问答

深度学习是人工智能发展最为迅速的领域之一，Google、Facebook、Microsoft 等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员使用的深度学习框架有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j 等，而 Deeplearning4j 是为数不多以 Java/JVM 为基础，能与 Apache Spark 无缝结合，支持 CPU/GPU 集群分布式计算的开源框架。本文就来为大家详细介绍一下深度学习框架 Deeplearning4j 的重要组件，不同环境下的操作用法及实例分享。

资深算法工程师万宫玺：Java 工程师转型 AI 的秘密法宝——深度学习框架 Deeplearning4j | 分享总结

眼下，人工智能已经成为越来越火的一个方向。拥有编程基础、具备数学思维的普通程序员在这波AI浪潮中占据了得天独厚的转行优势，相比其他基础薄弱的转行人员，程序员只需花更多精力聚焦"如何转向人工智能方向"便可以轻松驶向AI工程师的赛道。

本文作者刘若泽，南京大学计算机在读博士，EasyPR作者，他刚转入AI领域，所以结合自身经验来回答这个问题。他的回答有以下特色：较为简单，介绍学习资源不多，但有主次之分。

干货 | 普通程序员如何转向 AI 方向？

面试

求职面试是跳槽必不可少的一项环节。机器学习、CV 等 AI 领域的新兴职位和传统IT开发职位有哪些异同，开发者们应该如何准备面试呢？这里有两份面试指南供各位读者参考。

本文给到的是相关具体可能会被问及的问题 (编程、基础算法、机器学习算法)。从本次关于算法工程师常见的九十个问题大多是各类网站的问题汇总，希望你能从中分析出一些端倪，文末附了部分参考的答案。

如何准备机器学习工程师的面试？

做机器学习方向很多，有些公司更偏重于数据挖掘，而有些更倾向于深度学习。同理，相对应的岗位有些偏重理论也有些偏重实践。这些因素叠加造成了机器学习相关的岗位分布广，如数据分析师，算法工程师，机器学习科学家等，很难一概而论。

本文作者是知乎大V阿萨姆，他从实习生的时候就开始根着老板招聘面试机器学习方向的候选人，到现在前前后后大概参与了20个左右机器学习求职者的技术面试。其中有在读的研究生(实习生岗位)，也有已经工作了多年或者学术背景深厚的名校博士(相对高级的“科学家”岗位)。他会在本文中以实际的面试经验告诉开发者，面试官会如何判断面试者的机器学习水平。