AI 工程师进阶路线
如何成为一名
- 机器学习算法工程师（张相於，转转推荐算法部负责人）
成为一名合格的开发工程师不是一件简单的事情，需要掌握从开发到调试到优化等一系列能力，这些能力中的每一项掌握起来都需要足够的努力和经验。而要成为一名合格的机器学习算法工程师（以下简称算法工程师）更是难上加难，因为在掌握工程师的通用技能以外，还需要掌握一张不算小的机器学习算法知识网络。本文就将成为一名合格的算法工程师所需的技能进行拆分，一起来看一下究竟需要掌握哪些技能才能算是一名合格的算法工程师。
- 推荐系统工程师（陈开江，希为科技CTO）
如今纵然“大数据”， “AI”，这些词每天360度无死角轰炸我们，让我们很容易浮躁异常焦虑不堪，但不得不承认，这是作为推荐系统工程师的一个好时代。推荐系统工程师和正常码农们相比，无需把PM们扔过来的需求给像素级实现，从而堆码成山；和机器学习研究员相比，又无需沉迷数学推导，憋出一个漂亮自洽的模型，一统学术界的争论；和数据分析师相比，也不需绘制漂亮的图表，做出酷炫的PPT能给CEO汇报，走上人生巅峰。那推荐系统工程师的定位是什么呢？为什么需要前面提到的那些技能呢？笔者将结合自身经历来一一解答。
- 对话系统工程师（吴金龙，爱因互动技术合伙人）
对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。随着语音识别，NLP等技术的不断发展，随着万物互联时代的到来，对话机器人的舞台将会越来越大。
- 数据科学家（林荟，美国杜邦公司商业数据科学家）
在回答这个问题之前，希望你先想想另外一个问题：为什么要成为数据科学家？当然，如果你是为了10万美元的年薪也无可厚非，但是我衷心希望你能将这个职业和自己的价值感挂钩。因为成为数据科学家的路途会很辛苦，但如果你将其看成是实现个人价值的一种方式，那么追寻目标才能带来长久的成就感，在这个过程中会感到快乐并且动力十足。数据科学家这个职位还比较新，所以从团队建设和职业轨迹上都还在发展，具有很好的前景。希望你能成为一个不断思考，终生学习的数据科学家！
- 异构并行计算工程师（刘文志，商汤科技高性能计算部门负责人）
随着深度学习（人工智能）的火热，异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU，到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关，且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平（即异构并行计算能力）高低有关。一个简单的比喻是：两个芯片计算力分别是10T和 20T，某人的异构并行计算能力为0.8，他拿到了计算力为10T的芯片，而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片，而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力，而本文的目标就是告诉读者要变成一个异构并行计算能力强的工程师需要学习哪些知识。
- 语音识别工程师（陈孝良，声智科技创始人）
目前来看，语音识别的精度和速度比较取决于实际应用环境，在安静环境、标准口音、常见词汇上的语音识别率已经超过95%，完全达到了可用状态，这也是当前语音识别比较火热的原因。学术界探讨了很多语音识别的技术趋势，有两个思路是非常值得关注的，一个是就是端到端的语音识别系统，另外一个就是G.E. Hinton最近提出的胶囊理论，Hinton的胶囊理论学术上争议还比较大，能否在语音识别领域体现出来优势还值得探讨。本文以科普为主，将知识纵横连接，并能结合实践深入浅出的文章，对于全面了解语音识别很有帮助。
- 求取技术突破：深度学习的专业路径（刘昕，中科视拓CEO）
深度学习本质上是深层的人工神经网络，它不是一项孤立的技术，而是数学、统计机器学习、计算机科学和人工神经网络等多个领域的综合。深度学习的理解，离不开本科数学中最为基础的数学分析（高等数学）、线性代数、概率论和凸优化；深度学习技术的掌握，更离不开以编程为核心的动手实践。没有扎实的数学和计算机基础做支撑，深度学习的技术突破只能是空中楼阁。所以，想在深度学习技术上有所成就的初学者，就有必要了解这些基础知识之于深度学习的意义。除此之外，我们的专业路径还会从结构与优化的理论维度来介绍深度学习的上手，并基于深度学习框架的实践浅析一下进阶路径。本文还将分享深度学习的实践经验和获取深度学习前沿信息的经验。
- 实战路径：程序员的机器学习进阶方法（智亮，鲁朗软件联合创始人）
如果在上学的时候，我们没能嗅到机器学习领域的机会，而是选择其他领域来学习和工作……如今却打算半路出家、改行机器学习，应该怎么做，才能做到跟这些人一样好？或者，至少是足够好？作者痛苦转型的经历，说出来供大家参考一下。
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