雷锋网 AI 研习社按，假如你阅读 AI 相关的新闻，不难发现「高薪」、「百万年薪」等极具引诱力的词汇的呈现频率十分高。异样，在知乎中搜索「如何转型 AI？」、「AI 范畴需求怎样的人才？」、「普通顺序员如何学习 AI 知识？」等成绩，也总会发现各种各样的答案和衍生的话题。在人工智能浪潮的助推下，不少科技公司开高薪求良才，更有不少开发者前赴后继地投身进 AI 的风口中。
在刚刚完毕的第二季百度 AI 开发者实战营深度学习地下课上，百度针对北京站、深圳站、杭州站、成都站四地参与地下课的学员做了课后调研。调研数据显示，参与百度深度学习地下的学员有 79% 曾经参与任务，剩余 21% 的学员为在校生。另外，一切学员里有 2 年及以上深度学习开发经历的为 10%，2 年及以内的深度学习开发经历的占 61%，有 29% 的学员没有深度学习相关的开发阅历。可以看出，报名参与百度深度学习地下课的学员以 AI 范畴入门级选手为主；此外，先生也占到不小的比例，阐明在校生群体对 AI 的热情很高，也正在经过各种渠道学习 AI 知识，而这在某种水平上也能看出高校在开设人工智能课程方面还不够完善，百度深度学习地下课恰恰满足了上述两类群体学习 AI 的需求。
一份课后调研报告也许不能完好反映出国际深度学习开发者的全体现状，但是能在一定水平上表现深度学习开发者和盼望转型 AI 的开发者的趋向，大家都想在 AI 时代降临之际搭上这趟 AI 列车。不少企业花高薪延聘 AI 人才，但是大局部求职者的才能与雇主的希冀相差甚远，尤其是在局部中心岗位，比方语音辨认、图像辨认工程师等，更是供不应求，整个市局面临有价无市的为难场面，尤其中小企业招聘愈加困难。并且，培育 AI 人才所需求的本钱和工夫远高于普通的 IT 人才，所以 AI 人才的缺口很难在短工夫内补偿。
AI 确实是一个门槛很高的范畴。从学历上看，有超越一半的 AI 求职者学历在硕士及以上，高学历人士的录取率分明较高。而很多求职者要么学历较低，要么是初级顺序员，只对根底编程略知一二，要么缺乏实践的 AI 技艺。
除了学历，AI 行业也非常注重求职者的技艺掌握状况。经过检查招聘网站相关职位的招聘启事可知，企业不只希望 AI 工程师掌握深度学习技术，而且还需求求职者通晓 Spark、Hadoop、机器人控制实际等技艺。
那么，关于国际众多有志于 AI 的顺序员来讲，如何补偿本人的短板成功转型 AI？或许说如何让本人的 AI 技艺失掉疾速的生长呢？雷锋网 (大众号：雷锋网) AI 研习社以为，选择适宜的深度学习框架能够是第一步。
在专精某个框架的同时，也要理解其他平台
关于一个深度学习项目来说，选择一个适宜的框架十分重要，所以说，AI 工程师首先应该理解各种主流深度学习框架的特点和使用场景。
普通来讲，AI 工程师应该依据公司或许团队的需求来选择适宜的框架。但重要的是，工程师们应该把本人培育成「T 型人才」，在专精某个框架的同时，对其他平台也要有所理解，不能把本人绑定在某一个框架或许平台上，这样才干综合比拟各个框架，并从中选择最合适的那一个。
不管是掌握各种编程言语或开发工具，还是深化理解业务场景，最终都是为了运用深度学习框架处理特定的成绩。如今深度学习范畴还处于百花怒放的阶段，主流的深度学习框架有以下几个：
绝对高阶的 TensorFlow 。自推出以来，TensorFlow 在开发者社区享有盛誉，目前曾经成为开发者最常用的深度学习框架，它的功用全，社区活泼，因而运用率也不断坚持抢先。但 TensorFlow 也由于文档和接口混乱，运用繁琐等缺陷广受诟病。
合适中国国情的 PaddlePaddle 。PaddlePaddle 前身是百度在 2013 年自主设计和研发的外部开发工具，目前曾经100%开源。PaddlePaddle EDL 经过扩展相似 Kubernetes这样的集群管理零碎可以完成计算资源的弹性调度，这使得 PaddlePaddle 能以更小的显存和更快的速度完成义务。PaddlePaddle提供的一手中文文档和中文社区，关于国际的 AI 开发者来说有自然的优势。
Facebook 的 PyTorch 。Facebook 曾表示，「PyTorch 无望辅佐、或在一定水平上替代现有的 Python 数学库（比方 NumPy）。」借助 Python 生态圈，PyTorch 可疾速接入 Python 的库和软件，另外 PyTorch 不需求从头重新构建整个网络，它为改良现有的神经网络提供了更疾速的办法 —— 采用静态计算图（dynamic computational graph）构造。
「无意插柳」的 MXNet 。MXNet 作者李沐表示，MXNet 最早就是几团体抱着地道对技术和开发的热情做起来的兴味项目，既没有指望靠它毕业，也没想着用它赚钱。MXNet 次要有以下优势：高效，计算资源应用率高；疾速，可以随着机器和 GPU 的扩展呈线性增长；易用，支持命令式编程（imperative programming）和声明式编程。
极简的 Keras 。Keras 是一个崇尚极简、高度模块化的神经网络库，于 2015 年 3 月发布。Keras 可以让用户疾速实验原型，将开发者的想法变成理想。近期，MXNet 还宣布支持 Keras 2，可愈加方便快捷地完成 CNN 及 RNN 散布式训练。
极易上手的 Caffe 。Caffe 也是一个被普遍运用的深度学习框架，优势包括：容易上手，用配置文件方式定义网络，而不必代码设计网络；训练速度快，可以训练先进模型和大规模数据；组件容易模块化，方便扩展。
如何选择适宜的深度框架？
面对各具特征的深度学习框架，AI 工程师该如何选择？详细来讲，AI 工程师可以从以下角度来选择深度学习框架：
1.与现有平台和技艺整合的难易水平。
在开端运用深度学习框架时，AI 工程师最好选择一个支持你曾经掌握的编程言语的框架，比方你运用 Python，就可以选择 PyTorch，假如你熟习 C++，则可以思索运用 Caffe。假如你选择的框架需求你重新学习一门言语或许要修正数据的贮存方式，那运用该框架的学习本钱就太大。
从全体上看，Python 曾经成为深度学习的根本言语，可以和大少数平台无缝对接。
2.相关机器学习工具链完好度。
深度学习项目需求做各种数据处置、可视化、统计推断等，所以在选择框架之前工程师要思索好该框架能否有相应的预处置工具或许辅佐软件。
比方，百度发布了深度学习可视化平台 Visual DL，该平台经过可视化的办法将模型训练进程中的各个参数以及计算数据流图实时地展现出来，协助开发者更好天文解、调试、优化模型。另外，百度还推出了 EasyDL、ECharts GL、ZRender、WebGL 框架 ClayGL 等工具来协助开发者疾速开发原型。
3.对数据量和硬件的支持
深度学习在不同使用场景的数据量是不一样的，工程师需求思索如何使零碎计算得更快，这就触及散布式计算、多 GPU 计算等。开发者需求极高的工程素养才干很好地均衡功能、本钱、效率、波动性等成绩。
4.深度学习平台的成熟度。
一个成熟的深度学习平台，文档、教程、社区等生态要素必不可少，而且在很大水平上决议了该平台能否易用，能否能为开发者提供实践的协助。就目前的开展状况来看，TensorFlow、MXNet 等框架有很详尽的文档和活泼的社区，老手可以经过这些资源疾速上手开发原型。
我们也正在做着心目中属于未来的事业，那就是通过互联网金融创新，不断完善人与金融、货币之间的关系，让所有人都能享受到最好的金融服务 。 值得一提的是， 百度在近期正式开放运营了 PaddlePaddle 中文社区 ，旨在打造国际最高效、最方便的深度学习社区，方便开发者交流技术成绩，结识更多的工程师。AI 开发者遇到无法处理的成绩时，在论坛上发帖 24 小时之内会有呼应，迅速取得资深工程师的解说和指点。
除了掌握深度学习框架，AI 工程师还需求哪些技艺？
AI 工程师必需要有极强的编程才能，那除此之外，一名合格的 AI 工程师还需求哪些技艺？
首先，毫无疑问的是，AI 工程师要有过硬的数学根底和技术才能 。线性代数、概率与统计、微积分、信息论等数理知识是 AI 的根底，要随心所欲地处置这些数学概念需求破费少量的工夫去学习。另外，纯熟地运用 Python、R 等言语，晓得特定的算法工具包，明白如何在线上部署机器学习模型也是必不可少的才能。
关于在校先生来说，找准方向进入科研范畴、持续进修或许去 AI 公司实习理解主流框架的特点和用法，都是很好的学习时机。关于曾经任务的开发者，回学校重新镀金是个不错的选择，假如无法重新回校读书，那么应该结合公司业务学习相应的根底知识，查漏补缺，这样会更有目的性且耗时更低。
第二，很多公司要求机器学习工程师不只要有高明的技术才能，理解各个模型和算法的优缺陷，同时还要有一定的业务才能 。详细来讲，AI 工程师应该明白用机器学习的办法对待商业成绩，了解成绩的痛点，可以从数据中获取必要的信息，然后经过模型发生商业价值，使 AI 技术真正为用户效劳。
总结起来，AI 工程师不只要有技术，而且会被赋予更多产品、市场甚至是运营的职能，这样的转型是应战开发者价值观的。天下没有收费的午餐，要做出更好的产品和软件， AI 工程师要付出更多的努力和更多的代价，重新审视本身与技术的关系，技术和产品的关系。
实践上，国际很多科技公司为开发者提供了少量的技术、资金、市场等资源的支持，协助他们提升技术程度，磨练 AI 产品。
比方，百度举行多场深度学习地下课活动，约请业内大咖现场解说深度学习和 PaddlePaddle，手把手教学并答疑解惑。同时，百度也在线上开放了一套完好的深度学习教育课程。
另外，百度跟行业内的协作同伴发起了各项 AI 赛事，在深度学习范畴有一定经历的开发者可以经过这些赛事将本身的技术与实践使用结合，协助企业处理行业难题。
百度正在树立这样一种机制，让开发者用一种最合适中国国情的方式更快更恶化型 AI。
坚持独立考虑，依照本人的节拍学习
知乎大 V，普华永道数据迷信家阿萨姆在承受雷锋网 AI 研习社采访时曾表示：「不要科学机器学习，不要急于全盘承受，也不要由于不对胃口而全盘否认，慢上去，制定合适本人的方案。」
如今市面上各种各样的机器学习材料层出不穷，人工智能各类算法也在不时更新迭代，政府和企业也为 AI 开发者和创业者发放了少量的福利，比方国度公布各项利好政策，企业也相继开放技术和课程支持，甚至发布 AI 人才培育方案，帮扶开发者入门或转型 AI。
不过，关于想转型进入 AI 范畴的开发者来说，除了学会掌握时机，借助外力。还需求坚持独立考虑的才能，从海量的材料里去芜存菁，结合本身的行业优势找到与 AI 技术的穿插点。或许，这才是有志于 AI 行业的开发者应有的态度。
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