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零基础学习编程从何入手?如何才能成为人工智能工程师?

【导读】根据观察分析,很多行业精英,往往并不是专业出身,半路出家的往往更有成就。当然有个前提是,确实对这一行有超乎寻常的兴趣,并且愿意在这上面投入大量的时间和精力,兴趣是最好的老师,这句话并不是虚言,那么零基础学习编程从何入手?如何才能成为人工智能工程师呢?

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1、只有真正喜欢才能写好程序

喜欢写程序,做程序员就是上天堂;不喜欢写程序,做程序员就是下地狱。程序员需要整天趴在电脑前,经常没日没夜的,非常辛苦,而且工作来不得半点虚假,少写一个标点符号都不行。喜欢的人,日子过得非常开心,每写一行代码,都会有新的成就,尤其当自己的作品被广泛应用的时候,那种自豪感油然而生。不喜欢的人,坐在电脑前极其无聊,被进度压得喘不过气来,天天为找Bug,改Bug生气。只有喜欢,只有热爱,才能把程序写好!

2、把程序当艺术品像写诗一样来写代码

现在很少有公司做 Codeview (对写好的程序做代码级检查),于是很多人在进度的压力下潦草应付,只要测试通过就算搞定。表面上看,开发速度很快,进度有保障;但实际上,这样的程序连开发者自己都很难读懂,一旦有Bug,很难调试,将来维护升级都非常困难。这样的代码多半只能重写,浪费自然严重。

如果每个人写程序的时候当艺术品来写,写每行都认认真真、干干净净的,虽然速度略微慢了一点,但综合的开发成本会低很多。

学些代码的方法:

(1)买几本经典的编程书,把书上所有例程全部重新写一遍,逐个比较和书上范例的差距,一步一步改善自己编程的风格和技巧。时间长了,自然就能写出像书上例程一样的代码,甚至可以比书上写得好。

(2)基础扎实后,多看看Linux 等系统级的源代码,看看高手是如何写的,就有感觉了。

(3)通读一下MSDN中所有的资料,这样就“读书破万卷,下笔如有神”。

一定要牢记软件工程的铁律:可能出错的地方一定会出错。每个变量都做初始化,引用每个参数都要做有效性检查,在可能出错的每个地方都要做边界条件检查,这样开发出来的程序一定会稳固很多,就是出错也很容易修改。野路子出来的高手,一般开发速度很快,但做完后Bug会很多,经常需要很长时间修改。而真正的高手,追求的境界是 Bugfree code(零缺陷代码)。

3、必须写够十万行代码,不要心存侥幸

程序员像木工一样,熟能生巧。程序员必须写足够代码量的程序,才会有感觉,这是一个苦力活,没有任何捷径可走。计算机是一门实践性的科学,没有动手能力做支撑,很难做出好的科研成果。我的一个学长是美国卡内基梅隆大学的博士,卡内基梅隆大学计算机系在全世界都非常出名,他说每个博士生必须写十万行代码才能毕业,卡内基梅隆大学博士生进任何一个大企业基本不用面试。而国内培养的大部分研究生、博士生,动手能力都偏弱。没有写过足够代码量的程序员,想成为高手是不可能的,只能纸上谈兵!

4、时刻保持好奇心

计算机技术更新换代非常快,每年都有各种各样的新技术出现。在我过去的职业生涯中,仅编程语言,我就用过 Basic、Masm、Pascal、C++、Vba、Delphi、Java 等。需要时刻保持好奇心,不断学习各种新的东西,才能在未来的几十年职业生涯中不落伍。

人的精力有限,高手往往工作压力也比较大,如何在有限的时间内掌握整个行业动态,的确不是简单的事情。我的经验是经常看业内的各种技术杂志,参加各种聚会,可以节约很多时间。最重要的是,交几个博学的技术高手,多和他们交流,一定受益匪浅!

5、不要局限在技术本身,多花点精力关注用户

做到前面几条,就已经是千金难求的高手了。但一个真正的高手需要知道用户需要什么,如何做出让用户满意的产品。现在的软件研发越来越强调团队协作,不少团队都配置了专门的需求分析工程师、用户界面及用户体验的设计师,软件研发的分工越来越细。很多程序员以为只要把技术搞好,不用管用户需求和用户体验。实际上,需求方案及界面方案不可能写得非常细,具体的实施还是程序员自己来实现的。这个时候,好坏的差距很快就体现出来了。

我们写程序的最终目的是满足用户需求,不是简单完成需求规划方案中的功能。所以,程序员一定要认真揣摩用户心理,能明白用户的真实需求。

其次,怎样设计交互界面,让用户觉得好用,用起来舒服,这里面学问很大。我举一个小例子,每个程序窗口右上角都有三个按钮,如最小化、关闭等。乔布斯觉得不好看,不易用,他提出改用红绿蓝的交通灯。这样修改后, Mac OS果然 漂亮和易用了很多。

目前互联网和手机上的应用开发,都非常强调小团队研发。这样研发模式速度会快很多,但对程序员综合素质的要求也就更高了。建议程序员不要仅仅局限在技术本身,还需要多点精力考虑和用户相关的问题,学会洞察用户的需求,并努力设计好用易用的产品。做到这点的程序高手,创业成算就很大了。

现在是智能手机时代,如果想比较短的时间看到效果,看到收益,那么还是从手机软件开发入手吧,比如HTML5,也可以做手机版的网站。PHP也是流行比较广,入门很容易的选择,想要成为人工智能工程师,进行编程是基础,然后才是更为专业的技术学习。


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改行做人工智能技术工程师需要学什么?

【导读】作为一名人工智能技术工程师,现阶段重要的科研领域是目标检测、ocr识别、实例分割、人体姿态估计和面部识别,今天就来给大家分享一下,选专业或者java改行人工智能技术,须要做好以下几个方面准备,接着往下看。

未命名设计 (1)

第一:专业知识储备。

人工智能技术须要有一定的学习算法基础,须要了解机器学习算法当中基本的基本概念、基础理论和方法基本特征,比如说什么是训练集、测试等,以及专业性名称,比如说什么是过拟合、建模如何调优等,尤其须要深刻了解什么神经网络,神经网络模型基本原理等。这些基本概念和方法是人工智能技术的基础。

第二:程序设计语言。

大学生也许会学习opencv、C语言等做实验应用,程序员也许会对java、c++等比较掌握。而人工智能技术工程师更多的应用python语言,所以建议先花一个礼拜学习python语言,实现语言的基本入门后就可以进行人工智能技术之旅了。

第三:人工智能技术基础准备。

学习了解人工智能技术基础方向,如目标检测、ocr识别、面部识别专业知识,了解大概方向和现状以及算法等。尝试做基本的人工智能技术项目,比如说人脸检测、行人检测等,根据这些实例提高自己的成就感,然后在由浅入深,由易到难。

第四:人工智能技术进阶与精通。

有了专业知识和基本了解后,就可以进行做其他复杂性有意义的项目,比如说版面分析、情绪识别等。

好啦,今天的分享就到这里,有兴趣的朋友可以关注我,了解学习关于其他的有关人工智能技术的知识,希望在人工智能技术的浪潮下带亲们一起成长,走上人生巅峰。

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想成为一名人工智能算法工程师,大学读什么专业?

算法工程师与人工智能息息相关,目前人工智能方向已经成为国家的战略方向,在2016年第三届世界互联网大会上,各分会的主题几乎都以人工智能相关。

人工智能算法工程师(1)

因此算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位。算法工程师包括音/视频/图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师(云台算法工程师,飞控算法工程师,机器人控制算法)、导航算法工程师等多种细分领域。

想成为一名算法工程师,大学学习如下专业都是和算法工程师相关的,例如信息与计算科学、数据科学与大数据、计算机类相关、数学与应用数学和人工智能等等,以上这些专业不少是做算法的。

计算机相关专业从事算法岗位是比较常见的,其中以大数据方向、人工智能相关方向的毕业生从事算法岗位居多,实际上也有一部分计算机专业的本科生会选择算法岗位,这与自身的知识结构有较为密切的关系。

早期有不少数学相关专业的毕业生会从事算法岗位,但是目前数学专业的毕业生从事算法岗位的要求有了较为明显的提升,重点在于算法实现能力的要求(编程能力),什么类型的人适合学习和从事这个专业呢?首先就是热爱开发岗位工作,不管学习什么专业,数学只是基础,编程只是入门,还要精通各个领域的知识和需求。


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2020年,人工智能算法工程师就业竞争压力多大?

从当前人工智能领域的发展情况来看,2020年算法工程师的岗位竞争压力是比较大的,主要原因集中在三个方面。

人工智能算法工程师(1)

其一是当前算法工程师的整体人才需求增量正在趋缓,这一点在2019年的研究生秋招时就有比较明显的体现,不少打算从事算法岗位的研究生最终选择了开发岗位。

其二是人工智能领域的创业热点正在从技术创新向应用创新转移,随着大型人工智能平台的陆续开放,这一趋势会越发明显。所以大量技术研发能力较差的中小技术团队将转向应用领域,这导致算法工程师的就业渠道正在集中到大型科技公司,所以竞争也会更加激烈。

其三是目前有大量的研究生希望从事算法工程师岗位,这也导致了算法工程师岗位的竞争越来越激烈。实际上,当前计算机视觉、自然语言处理这两个领域的研究生还是存在一定就业压力的,因为前些年这两个领域热度很高,人才招聘量也非常大,所以不少研究生都选择了这两个方向,但是由于人工智能产品在落地应用的过程中遇到了一定的障碍,所以也在一定程度上影响了人才需求。

虽然算法工程师的就业竞争压力比较大,但是从产业互联网发展的大背景来看,算法工程师整体的就业前景还是比较好的,尤其在产业结构升级的推动下,大量的传统行业企业都需要进行智能化改造,而这个过程也必然会释放出更多的算法岗位。

最后,对于当前要计划从事算法工程师岗位的人来说,一定要重视编程实践能力的提升,这对于提升就业竞争力有明显的帮助。

 


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