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深度学习人工智能的整体知识体系梳理
  • 发布:达内-鲍玉菲
  • 来源:达内新闻
  • 时间:2018-02-22 15:01

AI 领域目前有哪些知识体系构成是怎么样的呢?也就是说真正成为一名深度学习工程师,我们在现有的AI工程师基础上,要做哪些方面的准备呢?

目前的深度学习的研究领域主要有以下3类人群。

学者。主要做深度学习的理论研究,研究如何设计一个“网络模型”,如何修改参数以及为什么这样修改效果会好。平时的工作主要是关注科研前沿和进行理论研究、模型实验等,对新技术、新理论很敏感。

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算法改进者。这些人为了把现有的网络模型能够适配自己的应用,达到更好的效果,会对模型做出一些改进,把一些新算法改进应用到现有模型中。这类人主要是做一些基础的应用服务,如基础的语音识别服务、基础的人脸识别服务,为其他上层应用方提供优良的模型。

工业研究者。这类人群不会涉及太深的算法,主要掌握各种模型的网络结构和一些算法实现。他们更多地是阅读优秀论文,根据论文去复现成果,然后应用到自己所在的工业领域。这个层次的人也是现在深度学习研究的主流人群。

我详细目前大家的转型需求上来看,和大家最契合以及最匹配的,就是第二类和第三类人群,且以第三类人群居多。这就是深度学习AI工程师目前要做的主要工作。

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