每天2小时,吃透 985博士总结的这份保姆级人工智能入门学习笔记(20G高清/PPT/代码)

程序员闪充宝

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2021-06-24 08:42

前百度首席科学家吴恩达说:就像100年前的电力、20年前的互联网一样,AI也会改变每一个产业!

 

从2016年(曾行业内称之为AI元年)发展到现在,巨头纷纷布局,初创公司不断入场,AI浪潮在前几年达到高峰,相关理念与技术的逐渐成熟

 

大家可能觉得「人工智能」这个词已经有点被说烂了,跟我们做Java开发的有什么关系呢?

 

先说结论,如果你是一名Java开发工程师,对架构、工程、数据、业务某一方面还比较了解,那么现在可能是进入AI最好的时机了


虽然这个概念被大量炒作,但它不是一个资本生造出的热点,人工智能需求是真实的。


如今,产业界关于AI算法工程师的要求和预期和热潮初期相比,已经大不同,如果还像之前那样喂喂数据,调调参,这已经完全行不通了。

你需要对业务本身需求、来源数据、处理结果、工程效率等很多方面都有一定了解,这样才能统筹安排开发节奏,控制成本,创造最大收益。

而你之前积累的那些良好的Java工程实践,将有助于你在学习人工智能时候,能够思考一些工程化问题。

要知道,真要把人工智能做起来,除了算法之外,还需要良好的架构设计和工程化落地,这些东西,Java擅长。

只有业务场景能实际落地,这样才能给企业带来真实的业绩。所以,现在很多企业往往希望通过传授经验和知识培训,让员工能够承担开发人工智能项目。


关于行业选择方面,倒不建议轻易的转换行业,因为你在自己的行业已经有沉淀,这是非常宝贵的,而人工智能迟早有一天也会影响到你的行业,所以并不一定要立刻进入一家人工智能公司,未来每家公司都是人工智能公司


学习人工智能并不是一件非常困难的事情,由于各种框架的出现,这个门槛还在不断降低,所以在从事着JAVA开发工作的同时,学习人工智能是可行也是靠谱的。


对于企业来讲,他们去招聘AI人才,与其需要一个能实现最好算法的人,更需要一个能更好理解业务、理解产品的人,而这对于Java工程师恰恰是一种优势


人工智能尤其是深度学习的应用会越来越广泛,几年后或许会成为每件产品的标配,所以不懂肯定是不行的。可以通过自学的方式来了解和掌握深度学习的应用,我想对于大多数情况已经够了。


最近整理一套深度学习框架必备的学习资料,这套资料内容非常详尽全面,课程通过讲解和实战操作,带你从零开始训练网络,做到独立搭建和设计卷积神经网络(包括主流分类和检测网络),并进行神经网络的训练和推理(涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多个主流框架),通过实战让你掌握各种深度学习开源框架,高效入门人工智能。(资料已经全部整理好)


(资料内容过多,仅截取部分)


由于工作需要,这份教程我本人也在学习中,虽然已经从事这个行业多年,再看这份教程的时候,仍然能查漏补缺,收获满满,我相信不管是AI入门,还是已经具备了一定的工作经验,这份学习资料,都值得你去认真学习研究。


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该视频出品人是王小天,目前就职于BAT之一,AI算法高级技术专家,法国TOP3高校双硕(计算机科学和数学应用双硕士)毕业。


工作期间主要负责人工智能业务线CV与NLP相关算法工作,推进人机混合智能、语义分割、机器翻译、虹膜识别等模块的核心算法研究与优化。

 

对图像分类、物体检测、目标跟踪、自动驾驶、计算机体系结构等有深入的研究。


所有以上相关的的内容全部都已经打包好了,汇总成了一份百度云的链接,小贴心之处是怕有的兄弟没有买百度云会员的朋友,能用2MB+/S的速度下载,还特地给大家准备了下载工具。


这里再给大家说个利好消息,智联招聘在会上公布的数据显示,2021年一季度,人工智能岗位发布职位数同比增速高达45.1%。可以看出目前人工智能基础层及应用层企业AI人才需求扩张,AI应用人才仍存在较大缺口

今日头条创始人张一鸣曾放话:“人才的水平有多高,我们的薪酬就有多高。”

百度 CTO 王海峰也曾透露,百度未来五年要培养 500 万人工智能方面的人才,帮助人们更了解人工智能。

可以看出人工智能最核心的是人才,“得AI人才者得天下”。


每一个风口下技术人才永远是最难求的一个工种,自从移动互联网来,优秀的开发者身价被翻了几倍之多,我个人在这里依然看好AI行业在未来的发展潜力,并且不用太焦虑于是否行业已经发展到了瓶颈,我们要做的,首先是巩固自身的实力水平,让自己能在机会来时抓住它。
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