人工智能算法岗，劝退还是继续？
发布时间：2021-09-13 17:27:29 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：2020，注定不易。大环境下，有不少企业正在面临灭顶之灾。然而所谓危机，危中有机，越来越多的企业家会反思自己的商业模型，对人力和人才的依赖度，如何保障企业在人力稀缺或者远程办公的情况下仍然能有效的发展业务，这时候，企业家会注意到，AI可能是一个
|
2020，注定不易。大环境下，有不少企业正在面临灭顶之灾。然而所谓危机，危中有机，越来越多的企业家会反思自己的商业模型，对人力和人才的依赖度，如何保障企业在人力稀缺或者远程办公的情况下仍然能有效的发展业务，这时候，企业家会注意到，AI可能是一个不错的解决方案。借此契机，不少传统行业，也会开始为了求生，拥抱AI，实现模式升级。
人工智能行业，在特殊时期反而有机会抓住机遇，从以往的概念转变为发展趋势，并快速与各行各业融合，相关的招聘需求也会再度旺盛，岗位附加值愈加走高（据统计，岗位薪资达到了30K-50K/月，连续五年涨幅超200%）。
因此，AI 是未来几年内不错的职业选择。
但人工智能是交叉学科，涉及到技术十分广泛，从业者也很难面面兼顾。如何选择方向呢？
就当下行业情况看，计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的成功案例最多，未来发展潜力也相对比较大，初学者可以重点考虑学习一下这两个领域的相关技术。
需要注意的是，人工智能并不是纯软件开发，简单地调用库函数 API，需要有一定的理论支撑和场景分析，否则，很有可能沦为调包侠。
近期，趁着自由时间比较多，整理了一套计算机视觉和自然语言处理的资料，
今天免费分享给大家。这套资料尤其适合：
近期想要入行 AI ，但熟悉具体细分领域情况的朋友；
备战 NLP、CV方向面试，没有系统的学习资料的同学；
希望从事 AI 方向的研究，但编程基础较薄弱的学生；
从事AI领域工作，不希望仅仅停留在使用工具层面，想进一步突破的从业者。
学完你可以收获哪些？
掌握企业中应用的前沿技术，对深度学习领域最新知识体系有更深入的提升；
深入理解 NLP 和 CV 处理问题的模型方法；
完善 AI 知识体系，查漏补缺；
AI 岗位面试常见问题及应对策略。
本次视频的讲解人，是前 IBM 中国总部数据科学家高民权老师。
高老师曾先后就职于阿里巴巴、蚂蚁金服，同时也是 PythonChina 的特邀嘉宾，中国机械出版社特邀作者。高老师作为技术主管负责过多个重点 AI 项目，在人工智能和 NLP 领域曾发表多篇论文与专利。此次高老师受开课吧人工智能学院邀请，特别录制了此次视频。需要的朋友千万不要错过！
 （编辑：常州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
