
今日头条张宏江:AI存在大量人才缺口
最近吴恩达的deeplearning.ai和coursera刷屏刷的厉害,周边的同学同事纷纷开始学习深度学习,你有没有心动呢?如果没有,再看看这个:
深度学习工程师起薪30万,据估计市场存在500万人才缺口。在全球最大招聘职位搜索引擎 Indeed上,深度学习工程师职位与PHP岗位数量相当,被各大公司争先聘用。
在前几天全球AI挑战赛启动的对话现场,今日头条技术战略研究院院长张宏江这样说:
在一个新浪潮到来的时候,产业界会发现人才不够,不光是AI,以前别的技术革命到来时都会有这个问题。人才缺乏不是绝对的实际上是相对缺乏。目前所有企业都需要这样的人才,不只创业公司,而是现有各个产业都需要用AI改善生产效率,用AI做机器人取代装备线上工人;用AI做大数据分析,防止欺诈。
当业界认识到一种新技术能够使产业往上升级的时候,自然看到人才普遍缺乏。这不管怎么准备都会出现,因为革命来的速度太快。不光中国缺,美国更缺。所谓百万年薪AI人才泡沫,这件事应该高兴,并不是一件坏事。
当然有些人对自己能力有不切实的认知,这样的人到哪都不会做好,公司也不会给他100万,真实能力很容易判断出来。要是真正能够为一个公司带来足够价值,公司一定愿意出相匹配的薪资,100万不够,也许更多。今日头条人工智能实验室今年一月份成立,现在50人,希望年底扩到200人。
百万年薪怎么拿?
大好周末,不如学习!
深度学习是2006年开始的第三次人工智能浪潮的核心技术,而Google开发的TensorFlow在GitHub上为同类关注数和拷贝数第一,是深度学习最流行的框架。
TensorFlow实战案例课程
让你的周末更有深度!
本课程由fastai中文社区开设,独具特色地将学生带到实际案例中,在亲身体验写代码做项目的过程中学习开发经验。两天的课程中,与项目经验丰富的大咖交流,在导师精心的有针对性的指导下,即使零基础学员也能调出自己的模型,享受实战乐趣,为日后进一步向深度学习工程师发展打下坚实基础。
如果你是没接触过深度学习的小白,两天的学习我们让你得到质的飞跃,和大牛谈论深度学习毫不畏惧。
如果你是有着理论基础的学生,我们带你从实操方面领略深度学习,逐步成为适应企业需求的深度学习人才。
如果你是想要转型的程序员,我们帮你跨过行业的鸿沟,掌握编写深度学习代码的方法,向着深度学习工程师进发。
没有基础能不能学?
Fastai的口号是让深度学习民主化,希望普通人都能够应用深度学习。我们的课程对零基础非常友好,直接进入环境是短期内迅速提升最有效的办法。
不用先学理论再进行实战吗?
我们学开车,最好的办法是上手练习,开多了就熟悉了,而不是先学习车的结构。深度学习也是一样,重在实战和应用。必须的理论,像是开车的规则,我们会在实战中讲解。
两天的时间能学的会吗?
我们往期的两天课程很多同学成功调出自己的模型,相信自己!
线上的课程和教材也很多,为什么要报这个课?
现存的教材偏重理论,新手难以消化。在实战中会有各种个性化的问题,线下的课程有接受老师面对面交流指导的机会。自己学习是很枯燥,难以坚持的,这里能和一帮志同道合的朋友有更深的接触,一起学习。
授课团队
Chris:深度学习工程师,电气工程师,具有超凡的想象力,是一位货真价实的梦想家和企业家。曾参与开发IOT农业机械和MLAQI预测算法项目,目前正在开发“个人生活助手”智能系统。
王奇文:深度学习工程师,前端工程师,2011年进入百度,从事推荐算法、数据挖掘、分布式计算,2014年加入阿里,从事用户模型,常驻点挖掘,曾制作聊天机器人。写代码做项目经验丰富,Hadoop;Hive;C++;TensorFlow+Theano;Shell+Python+Awk;Go;PHP;SQL等。
石任梁:直觉科技联合创始人,机器学习工程师,目前投身无人驾驶创业,对当前无人驾驶技术开发有相当丰富的实战经验。
赵伊丹:深度学习工程师,前端工程师,参与了校园VC深度学习与无人驾驶项目,目前主要的工作是推动深度学习中文社区的建设与运营。
时间 & 地点
开课时间:8月26日-27日
上课地点:海淀区中关村南四街四号,中科院软件园区2号楼514
整个课程为期 2天。
背景要求
只要你有不畏挑战的信心和踏实钻研的勤奋,即使零基础,我们也能带你领略TensorFlow的风采,向着深度学习工程师进发!
课程安排
2017年8月26日 星期六
第1课:Introduction of TensorFlow
介绍TensorFlow的历史,优势以及所涉及到的基础原理。包括tensor、data flow gragh、node、fetch、computation、dependency、operation、session等。搭建TensorFlow环境,尝试我的第一段TensorFlow代码,分块解析TensorFlow的运作及使用方法,可视化感受TensorFlow代码,应用tensorboard和playground等工具。
第2课:Linear and Logistic Regression
TensorFlow实战第一课,带你跑kaggle共享单车代码,奔跑中学习TensorFlow模型与代码!应用线性回归、逻辑回归模型。
第3课:Autoencoder
应用自动编码器感受特征工程化的乐趣,活学巧用自动编码器带来的更高效的编程体验。
第4课:Loan Classification
如何选择贷款,怎么能够躲过骗子的魔爪,loan classification来帮你!本课教你应用人工神经网络识别贷款质量,找到好的贷款。
第5课:Stop Light Classification
红灯停绿灯行,车辆可以自己判断,从此可以闭着眼开车!本课教你应用卷积神经网络识别交通信号灯,训练车辆自动识别,达到无人驾驶。
2017年8月27日 星期日
第6课:Art Transfer
我们都是梵高、毕加索,亲手做出大师风格的图片!本课教你应用卷积神经网络和迁移学习的方法,将任意图片和视频转换成艺术家风格的作品。
第7课:AQI
外面空气好不好,不用上网,不用开电视,AQI让你足不出户了解空气质量!本课教你应用循环神经网络监测空气污染指数。
第8课:Word2Vec
自然语言处理领域当红的模型之一,把自然语言数字化是word2vec等模型的首要目标,其中的小trick超多哦。
第9课:Atari Game
我们用深度强化学习(Q-Learning)来实现Atari Game经典游戏,让我们一起揭开AI玩游戏的神秘面纱。
第10课:Deep Tesla
特斯拉的自动驾驶,普通人也可以体会。本课教你应用端到端训练方式训练无人驾驶汽车起动模型。
报名方式
方式一:扫描下方二维码直接报名
方式二:如果有任何疑问,请添加王老师QQ:2881989718 ,备注“TensorFlow”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15