概述
人工智能,并不仅仅包括机器学习。曾经,符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键,而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说,学习AI主要的是学习机器学习。
但是,人工智能并不等同于机器学习,这点在进入这个领域时一定要认识清楚。关于AI领域的发展历史介绍,推荐看周老师写的《机器学习简介》。下面一个问题是:AI的门好跨么?其实很不好跨。我们以机器学习为例:
在学习过程中,你会面对大量复杂的公式,在实际项目中会面对数据的缺乏,以及艰辛的调参等。如果仅仅是因为觉得这个方向未来会“火”,那么这些困难会容易让人放弃。考虑到普通工程师的特点,而要学习如此困难的学科,是否就是没有门路的?答案是否定的。只要制定合适的学习方法即可。
大数据揭秘:AI工程师真的能拿到百万年薪吗?
可以看到对于AI相关的技术岗位,30万-60万年薪基本上是比较主流的收入水平,相较于其他技术岗位,基本上是8年以上工作经验的架构师的收入水平。231份样本数据中,30万以下年薪24份,30-60万年薪88份,60-100万25份,100万+31份,面议类的63份,局限在于很多年薪数百万的岗位不会被猎头发布出来。
大家在学习之前,一定要先了解这个领域,建立起全面的视野,培养起充足的兴趣,然后开始学习机器学习的基础,如计算机科学、编程语言和数学基础等。基础打下后,再对机器学习有充足的了解,用机器学习来解决实际的问题。
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最后
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