大家好 ，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題
，就是關(guān)于捷通貨運(yùn)司機(jī)薪資待遇如何的問題，于是小編就整理了1個(gè)相關(guān)介紹捷通貨運(yùn)司機(jī)薪資待遇如何的解答 ，讓我們一起看看吧 。

微信號：13930579202
撥打電話添加微信, 全國各地回程車調(diào)度
復(fù)制微信號

軟件工程師如何轉(zhuǎn)行做人工智能？

謝謝邀請！

軟件工程師轉(zhuǎn)行做人工智能是一個(gè)不錯(cuò)的選擇
，但是要根據(jù)自身的知識結(jié)構(gòu)進(jìn)行相應(yīng)的準(zhǔn)備
。對于研發(fā)級軟件工程師（研發(fā)級程序員）來說，轉(zhuǎn)行做人工智能是相對比較容易的 ，因?yàn)檠邪l(fā)級工程師往往都有扎實(shí)的算法基礎(chǔ)。對于應(yīng)用級軟件工程師（應(yīng)用級程序員）來說
，轉(zhuǎn)行做人工智能需要一個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)備（學(xué)習(xí)）過程 。

人工智能目前的研究方向比較多，比如自然語言處理 、機(jī)器學(xué)習(xí)以及計(jì)算機(jī)視覺都是不錯(cuò)的研究方向 ，下面就以機(jī)器學(xué)習(xí)為例，說一下作為應(yīng)用級軟件工程師來說
，都應(yīng)該做好哪些準(zhǔn)備
。

首先，需要系統(tǒng)的學(xué)習(xí)一下算法知識。機(jī)器學(xué)習(xí)的研發(fā)是以算法為核心進(jìn)行展開的 ，所以要有一個(gè)扎實(shí)的算法基礎(chǔ) 。這個(gè)過程需要了解一些比較經(jīng)典的算法設(shè)計(jì)過程
，逐步培養(yǎng)起解決問題的思路
。這部分的學(xué)習(xí)內(nèi)容包括隨機(jī)算法
、堆排序算法、快排 、計(jì)數(shù)排序
、貪心算法、核算法 、勢能法
、圖算法、多線程算法 、數(shù)論算法和近似算法等，在學(xué)習(xí)算法的過程中也會連帶著把數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一并學(xué)習(xí)一下 ，因?yàn)樗惴ê蛿?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)本就不分家。

其次
，了解機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)步驟 。機(jī)器學(xué)習(xí)的流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理
、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn) 、驗(yàn)證算法和應(yīng)用算法，數(shù)據(jù)收集是機(jī)器學(xué)習(xí)的第一步 ，目前可以用于機(jī)器學(xué)習(xí)的公共數(shù)據(jù)集并不少
，對于實(shí)驗(yàn)來說已經(jīng)夠用了。接下來就是了解常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，目前比較常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括NB
、k-mean、kNN 、SVM
、Apriori、EM 、PageRank
、CART等算法 ，對于有算法基礎(chǔ)的人來說
，這些算法的學(xué)習(xí)并不困難
。

最后，選擇一門編程語言來實(shí)現(xiàn)這些算法并對其進(jìn)行驗(yàn)證。對于軟件工程師來說 ，這個(gè)步驟還是相對比較輕松的，目前使用Python做機(jī)器學(xué)習(xí)的算法實(shí)現(xiàn)是一個(gè)比較常見的做法 。

人工智能是我的主要研究方向之一
，目前我也在帶相關(guān)方向的研究生，我會陸續(xù)在頭條寫一些關(guān)于人工智能方面的文章 ，感興趣的朋友可以關(guān)注我
，相信一定會有所收獲
。

如果有人工智能方面的問題，也可以咨詢我 ，謝謝！

說說我的個(gè)人經(jīng)歷

我親身經(jīng)歷了從非AI軟件開發(fā)到AI的轉(zhuǎn)變。

我一直對AI感興趣
，也知道這是技術(shù)發(fā)展的一個(gè)大趨勢 。所以在2016年以前，陸陸續(xù)續(xù)地關(guān)注一些AI博客 ，斷斷續(xù)續(xù)地學(xué)習(xí)
，但一直沒有系統(tǒng)學(xué)習(xí)過
。

在2016年，因?yàn)楣ぷ鞯淖儎? ，就開始系統(tǒng)地學(xué)習(xí)了AI。買了一些AI的書來讀
，在coursera在線學(xué)習(xí)網(wǎng)站上，參加了業(yè)界有名的Andrew Ng（吳恩達(dá)）的《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程 。

這是我是在2016年5月份獲得的《機(jī)器學(xué)習(xí)》結(jié)業(yè)證書
。

《機(jī)器學(xué)習(xí)》結(jié)業(yè) ，只是入門。而AI分成好幾個(gè)領(lǐng)域，比如圖像識別、NLP等等
，每一門的水都挺深 。我選擇進(jìn)入NLP，因?yàn)槠渌I(lǐng)域都被大公司吃完了 ，而NLP相對不太成熟
，小公司更有機(jī)會
。

我學(xué)習(xí)了NLP的實(shí)用技術(shù)，并用來做產(chǎn)品。后來還是因?yàn)锳I更是大公司的菜 ，加上其它的一些事情
，就轉(zhuǎn)向聚焦在區(qū)塊鏈上了 。

所以，我覺得我有資格來回答這個(gè)問題。

對于軟件工程師 ，這種轉(zhuǎn)變
，不叫轉(zhuǎn)行，而叫學(xué)習(xí)新技能
。

首先 ，還是需要有扎實(shí)的數(shù)學(xué)知識

對于很多軟件工程師
，數(shù)學(xué)知識平時(shí)用得少，軟件功能都是調(diào)用這個(gè)庫 、那個(gè)API來實(shí)現(xiàn)的。這在AI之前 ，在很多公司還算是合格的，畢竟能完成工作 。

但到AI領(lǐng)域后
，你就會發(fā)現(xiàn)沒有數(shù)學(xué)知識，碰到一些問題就懵了 ，很吃虧
，效率會很低
。

我的《微積分》是很多年錢學(xué)的，早就丟掉了。到了AI領(lǐng)域 ，發(fā)現(xiàn)有很多微積分內(nèi)容
，又得撿回來 。

你至少需要準(zhǔn)備這些數(shù)學(xué)知識：

• 線性代數(shù)
  。將會碰到有很多向量和矩陣，所有計(jì)算的基礎(chǔ) ，重要性不言而喻
  

• 概率與統(tǒng)計(jì)
  

• 微積分
  

其次
，系統(tǒng)地參加人工智能的通用課程

剛開始入門，要推薦吳恩達(dá)的《機(jī)器學(xué)習(xí)》 ，這是一堂有名的課
，評分高達(dá)4.9分。

這門課程難度為中等偏低，每期都有習(xí)題練習(xí) ，習(xí)題需要一般的編程能力，全部通過才能獲得結(jié)業(yè)證書 。

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

然后再深入一點(diǎn)
，就是目前業(yè)界廣泛使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的深度學(xué)習(xí)
。

深度學(xué)習(xí)在Coursera上，是有一個(gè)專項(xiàng)課程。專項(xiàng)課程是幾個(gè)相關(guān)課程的集合 。深度學(xué)習(xí)專項(xiàng)內(nèi)部包含了4個(gè)課程
。如果有條件 ，最好把所有的課程學(xué)一遍：

https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

如果沒時(shí)間學(xué)完專項(xiàng)
，那么其中的《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)》是必學(xué)的：

https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning?specialization=deep-learning

再次，根據(jù)具體的業(yè)務(wù)領(lǐng)域 ，選擇適合的框架和語言
，邊學(xué)邊做

到了這一步，你就要開始實(shí)戰(zhàn)了。

這里要看你從事的領(lǐng)域的需求 ，學(xué)習(xí)更具體的算法 。比如公司搞圖像識別
，那CNN必須要精通；如果是NLP，要學(xué)word2vec
、RNN等。

然后選擇編程語言和AI框架
。

如果公司沒有硬性要求語言和框架。在語言方面 ，而你是新手
，或者編程經(jīng)驗(yàn)不多，最好就直接用Python；對于老手 ，存在存量綁架，也因?yàn)閷δ痴Z言用得熟練
，那要選擇支持你的編程語言的框架 。

一般來說，選擇谷歌的TensorFlow更好 ，公司有技術(shù)實(shí)力保障
，對語言支持能力強(qiáng)，連JavaScript都支持
。

給碼農(nóng)的話

最后 ，對于軟件工程師
，再過幾年，AI將是所有公司所必備一項(xiàng)能力 ，那么的AI技能
，也就是碼農(nóng)必備的技能，那就快點(diǎn)學(xué)起來 ，用起來。

和其它行業(yè)一樣
，碼農(nóng)要保持自己的職業(yè)競爭力，需要活到老 ，學(xué)到老 。在軟件技術(shù)這塊，迭代周期別其它行業(yè)要快很多
，就更需要堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)
。

謝謝邀請！

首先人工智能肯定是未來的一個(gè)方向，無論是否想轉(zhuǎn)行 ，都有必要去了解人工智能技術(shù)。

其次我認(rèn)為學(xué)習(xí)人工智能主要有四種境界
，你需要確定自己需要達(dá)到哪種境界，才好確定你的努力方向和策略 。

1.科學(xué)家境界
2.工程師境界
3.應(yīng)用者境界
4.知其然境界

科學(xué)家境界

科學(xué)家境界是很少很少一部分人能達(dá)到的境界 ，主要是那些從事人工智能研究的科學(xué)家
，他們能原創(chuàng)出很多的算法和理論，解決一些最前沿的難題
。比如深度學(xué)習(xí)的鼻祖Hinton,生成對抗網(wǎng)絡(luò)發(fā)明人 Ian goodfellow,Xgboost發(fā)明人陳天奇等等。

工程師境界

工程師境界也是很難的一種境界 ，需要用很強(qiáng)的理論背景和工程實(shí)現(xiàn)能力
，能獨(dú)立復(fù)現(xiàn)最新的論文，深刻理解論文的實(shí)現(xiàn)原理 ，并能在上面做一些小創(chuàng)新 。

應(yīng)用者境界

應(yīng)用者境界是大部分人工智能算法工程師所在的境界
，主要就是明白算法原理，知道如何實(shí)現(xiàn) ，核心在于知道如何把他應(yīng)用在一個(gè)實(shí)際的業(yè)務(wù)場景之中
。

知其然境界

最后一個(gè)是知其然，也知其所以然境界
，知道當(dāng)下的人工智能到底是什么，知道機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)大概是個(gè)什么東西 ，不會過分的去神話AI
，知道目前AI的優(yōu)勢，更知道目前AI的局限。

不同的境界對應(yīng)不同的要求 ，簡單點(diǎn)概括就是：

工程能力決定你的下界
，理論能力與業(yè)務(wù)理解決定你的天花板 。

PS：本號作者目前是某大廠機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師，致力于全棧AI算法和業(yè)務(wù)場景落地 ，非常樂于在網(wǎng)上分享最新的AI知識
，也經(jīng)常開直播教同學(xué)AI算法和編程。感興趣的同學(xué)可以關(guān)注本頭條號，獲得最新的干貨！

到此 ，以上就是小編對于捷通貨運(yùn)司機(jī)薪資待遇如何的問題就介紹到這了
，希望介紹關(guān)于捷通貨運(yùn)司機(jī)薪資待遇如何的1點(diǎn)解答對大家有用
。