首次揭秘:百度是如何培养AI架构师的?
架构师之路
共 3432字,需浏览 7分钟
· 2021-07-27
一. 传统业务做 AI,是建模及解决问题的过程
理解传统行业的业务,梳理业务产生的数据(对数据进行清洗、标注等); 根据公司业务,抽象业务的目标是什么; 用 AI 的方式对业务目标中的瓶颈过程进行效率提升; 最后根据业务系统运行的状况持续优化直至消除瓶颈。
二. 传统架构师找准方向,探索 AI 新边界
做「AI 业务应用」的 AI 架构师:工作职责贴近业务且擅长从架构策略发挥 AI 作用的工程师,需要注意提升自己对 AI 技术的理解; 做「AI 平台工程架构」的 AI 架构师:工作中可以发挥自身工程特长保证平台的高效性和架构的合理性,这一类传统工程师要注意更多从 AI 技术特色视角来思考。
三. AI 架构师绝不能“只见树木不见森林”
误区一:带着“工程思维”做 AI
误区二:盲目崇拜“业务+AI”
误区三:抱残守缺,追求速成
因此, 传统架构师就需要对 AI 技术有全局性的认识和把握,并主动观察和学习 更多典型案例或者实践经验。典型案例的作用会非常明显高效,能更好地帮助传统架构师理解 AI 技术的特色以及 AI 和应用的对接。对于案例的学习,最好先别看答案,先自己思考实现过程,然后再与答案比较,这样印象会比较深、学习效果能做到事半功倍。
四. 站立 AI 浪尖,先要成为破浪者
转变思维,夯实技术:根据学员企业业务特点,全盘梳理 AI 技术;
剖析架构,探索业务:拆解百度 AI 架构通用技术体系和应用经验,获得对关键业务的深度抽象能力;
夯实基础,积累经验:培养 AI 工具、方法和技术解决实际问题,完成深度学习、算法等基础知识体系的搭建;
探索边界,大咖领路:百度众多深度学习架构师、科学家面对面深度交流指导,掌握 AI 黑盒的正确使用方式。
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