⑴ 華為演算法工程師和AI工程師的區別
工作職責的區別。
一、演算法工程師的崗位職責：大視頻是華為未來很長一段時間的主航道，加入主航道，你將獲得巨大的拓展空間。在這里，你將有機會接觸到最頂尖的計算機視覺技術前沿，超級豐富的計算資源和數據，極具挑戰的產品需求，以及一流的業界專家。在這里，你將負責：
1、計算機視覺演算法研發與產品開發，包括但不限於人臉識別、人臉屬性識別、目標檢測、目標分類、目標屬性識別、圖像分割、圖像解說、目標跟蹤、視頻分割、視頻語義提取、文字檢測、人體重識別、圖像生成、圖片審核等頂級技術領域；
2、深度學習演算法的研發，特別是在計算機視覺領域的應用研究，以及模型加速、模型加密、模型量化等研發。二、AI工程師的崗位職責：
1、精通AI相關演算法的原理，優缺點和相關使用場景，包括但不限於：深度學習，統計學習，樹演算法，GAN，RL，EA，CNN，RNN，最優化等等，在CV或NLP有相關實踐經驗更好；
2、擅長tensorflow或pytorch的使用，能寫相關的分布式訓練和預測的代碼，熟悉分布式計算的原理，兩個框架都熟悉或看過源碼更好；
3、熟悉AI相關演算法的性能調優，包括模型壓縮。量化，GPU/CPU優化，分布式計算優化等等，有HPC實踐經驗更好。
⑵ 如何成為AI人工智慧演算法工程師
我在學校也打了python，做了一個履帶式演示或類似的東西，因為時間不長，我把它放在一旁。明確的目標，例如，如果您想進行NLP，則需要知道NLP的應用程序具有智能的問題解答，機器翻譯，搜索引擎等。然後，如果要進行智能問題解答，則必須知道最先進的技術是深度學習，並且使用的演算法是RNN/LSTM/Seq2Seq
/等。我明確的目標是在實習期間給我任務。當任務清晰時，所需的語言就清晰了，要學習的演算法也就清晰了，並且很多事情都是合乎邏輯的。
從金融到技術
人工智慧的應用非常廣泛，每個研究方向都是無限的。由於金融公司很少與圖像處理和諸如NLP之類的技術進行交互，因此我強烈的好奇心使我決定去純粹的技術公司進行調查。致力於智能家居，目標是Javis
人工智慧/機器學習/深度學習
我經常在公交車的廣告牌上看到這些字眼，好像沒有該技術的公司會落後一樣。還有各種學習，例如強化學習，遷移學習，增量學習。
這些話之間是什麼關系機器學習是人工智慧的一種，而深度學習是機器學習的一種。在學習機器學習之前先學習AI。
計算機「演算法」與數學「演算法」之間的區別
理論知識對於AI演算法工程師來說非常重要。敲代碼只是想法的實現過程。這里的「演算法」與計算機CS的「演算法」不同。
AI演算法是從數學上推導的，因此仍然需要學習數學基礎。學習越深入，要求越高。在面試期間，極少允許使用手寫代碼，並且90%的人要求模型挑選演算法細節。
在學校里，我是一個不喜歡做筆記的人，甚至是一個不喜歡上課的人。但是自從我進入機器學習之路以來，筆記就開始騰飛了〜
⑶ 阿里開源新一代 AI 演算法模型，由達摩院90後科學家研發
近日，阿里 AI 開源了新一代人機對話模型 ESIM。該演算法模型提出兩年多，已被包括谷歌、facebook 在內的國際學術界在200多篇論文中引用，更曾在國際頂級對話系統評測大賽（DSTC7）上獲得雙料冠軍，將人機對話准確率的世界紀錄提升至94.1%。
ESIM 模型最初由達摩院語音實驗室內的90後科學家陳謙研發，現在已經成為業界的熱門模型和通用標准。這支平均年齡30歲的研發團隊宣布，即日起向全世界企業與個人開源ESIM模型，與全球開發者共享這一成果，共同推進人工智慧技術發展。
在去年 DSTC 7大賽上，ESIM 橫掃 NOESIS 賽道，從麻省理工學院、約翰霍普金斯大學、IBM 研究院等近20支參賽隊伍中脫穎而出，拿下該賽道兩項比賽的冠軍。
DSTC 是學術界權威對話系統評測大賽，由微軟研究院、卡耐基梅隆大學的科學家在2013年發起，今年舉辦到了第八屆。NOESIS 賽道考察AI的人機對話能力，要求 AI根據給定的多輪人機對話 歷史 ，從成百到上萬個句子中選出正確的回復。
人機對話系統及其背後的認知智能，是人機交互中最復雜也最重要的技術，曾被比爾蓋茨形容為「人工智慧皇冠上的明珠」。為讓機器快速准確理解人類的表達，ESIM給 AI 裝上一套「雷達」系統，賦予它實時檢索對話 歷史 、自動去除干擾信息的能力，使它能夠給出人類期待的回復。
這項突破將給智能客服、導航軟體、智能音箱等應用場景帶去顯著變化，阿里基於 ESIM 模型研發的智能語音點餐機、地鐵語音售票機等應用已在杭州、上海等地落地。
這不是阿里第一次開源前沿技術。2018年達摩院開源了新一代語音識別模型DFSMN，吸引眾多研究者在該模型基礎上開展工作，甚至再度刷新語音識別世界紀錄。
⑷ 干貨分享 | AI研發工程師成長指南
作者 | Japson
來源 | 木東居士
0x00 前言
首先，《AI研發工程師成長指南》這個題目其實有些標題黨了，准確地來說，本文內容應該是：「要想成為一名AI研發工程師，需要具備哪些技能」。
其次，本文對「AI研發工程師」這個title的定義，也並不是大家第一印象中的「演算法工程師」、「數據科學家」。
再次，本文實際上作者結合現階段行業發展、技術趨勢以及自身工作性質做出的關於自身定位、職業技能、發展方向的思考。就像魔獸世界中的「職業攻略」，當我們在游戲中新建一個角色時，會先去了解這個職業的特點、天賦、技能樹等信息，這樣才會在「練級」的過程中少走些彎路。
最後，作者不是從一個很高的角度來對整個成長體系進行一個全面地闡述。而是站在道路的地點，不斷摸索、不斷前進、不斷地調整自己的規劃。因此本文不算是Best Practices，勉強算是Beta version，也希望能和大家不斷交流，不斷「發版」。
0x01 關於AI行業的思考演算法工程師的門檻
AI演算法工程師年薪百萬，應屆畢業生年薪都有80w… 去年AI人才缺口就已經過百萬，今年將達500w… 加入《XXX訓練營》，XX天打造AI演算法工程師…在網路上充斥著各種類似上面那樣的吸引眼球的文章標題，向你訴說著人工智慧這一火的不能再火的領域美好的前景。彷彿我們看了兩遍西瓜書、處理了MNIST和幾朵鳶尾花、在自己的筆記本電腦上掉了幾個包、得到了和教程上一樣的結果，打了幾場比賽，我們就已經拿到了AI領域的通行證、成功轉型演算法工程師、接大廠offer到手軟了一樣。
但實際，現在AI演算法工程師的就業難度和准入門檻，遠比我們想像的要高。
上一張網路上流傳的「諸神黃昏」吧
可以說一點不誇張，現在很多大廠的校招演算法崗，門檻就是海外名校/985工科院校的博士/碩士。除了擁有與學歷匹配的學術能力以外，工程基礎也要非常扎實。
有人說：「我看網上說，AI人才缺口非常大，我不去大廠不就行了？其他的公司要求沒那麼高吧？」
要求高不高我不知道，但是有一下兩點：
絕大多數公司，是不需要僱傭AI演算法工程師，即沒有相關的業務需求，也負擔不起演算法團隊的開銷 2019年研究生報考人數290萬人，預計招生70萬人，其中計算機是熱門專業，並且其中多數人的研究方向都是： 機器學習、數據挖掘之類。此間競爭之激烈，諸如此類，雖未得其皮毛，也略見一斑。
AI企業痛點
當然，我說這些不是為了打擊大家的信心，而是要指出現在行業內的痛點：AI工程化。
人工智慧發展到現階段，已經從實驗室中的演算法走向了工程化應用的階段。但是演算法落地並沒有想像中的順利，開始有越來越多諸如場景碎片化、應用成本高、實驗室場景到實際應用場景效果差距較大等問題被暴露出來，而這些也成為當前階段AI落地應用過程中新的痛點。
領域內高水平的paper都是公開發表的，除了少數的核心演算法，人才濟濟的AI企業很難在演算法性能上與友商拉開距離。那麼AI企業想要商業化，想要創收，行業細分領域縱深成了決定成敗的重要因素。需要下沉到業務領域，真刀真槍地進行拼殺。
在技術突破-商業化-產品化-工程化的階段路線中，除了技術強，接下來還有很多路要走。誰能夠更好更快地把演算法從實驗室中拿出來、賣出去；更好更快地將模型交付到業務場景，真正產生實際的價值，讓客戶滿意，誰才能活得更久。
對於Scientist/Researcher而言，技術可以是一篇論文、一項 ImageNet 競賽的冠軍、也可以是一個重要數值（比如人臉識別准確率）的突破；但在商務側來說，論文與冠軍並不實用，如果技術無法融進安防、汽車、金融等行業，變成切切實實的產品，客戶與合作夥伴就會拒絕買單。
對於AI企業來說，能否深入了解各行業的業務流程、業務規則、知識經驗，進而將技術能力轉化為業務解決方案創造價值，是發展的保障。
那麼對於我們個人來說，應該如何發展呢？
0x02 AI研發AI工程化
在《ML/DL科普向：從sklearn到tensorflow》一文中，我們談到：
…… 那麼對於我們這些非演算法崗位的人來說，就沒有辦法涉及這一領域了么？其實我認為，對於企業來說，對於AI人才的需求分為兩種：一種是學術界的牛人，發過大paper，有學術界比賽的結果的。公司需要他們去做演算法研究，保持技術的領先性，在業內贏得口碑，這樣才能在領域內保持頭部領域。另一方面，人工智慧早已不是一個概念了，企業需要把業務部門的演算法落地的人，能夠快速、穩定、高效地把實驗室中的演算法落實到生產環境中，解決實際問題的人。這就需要那些工程底子扎實、能夠實打實地寫代碼，並且對演算法模型理解深刻，能夠快速將AI項目工程化、落地有產出的復合型人才。
還是基於這個觀點，我決定將自身的技能樹偏向企業需要的第二種人，也就是標題所提出的「AI研發工程師」。從實際的工程應用角度出來，focus人工智慧項目落地的全流程以及解決方法，提高自己的AI工程化能力，以此作為個人核心競爭力。
AI項目全流程
網路上很多文章描述的所謂「機器學習項目全流程」，例如：數據收集處理、特徵工程、訓練模型、模型測試等等。這套流程對不對？對。但是遠遠不能滿足企業的需求。
AI項目是團隊創造出的具有商業價值的產品、服務以及交付產物。有著明確的需求、計劃、周期、成本、交付流程以及驗收標准。
以下以toB業務為例，對AI項目全流程進行簡單梳理。toC業務大體如此，只是將客戶替換成公司業務方即可。
初步需求溝通確認 該環節主要是由銷售、售前完成。了解客戶的基本情況，輔助客戶根據自身業務挖掘AI應用場景。根據實際的業務需求、數據質量、硬體資源、期望產物來評估具體的方案以及建模思路。 POC階段 Proof of Concept。在完成初步的評估之後，團隊需要針對客戶具體應用進行驗證性測試，包括確定業務場景邊界、業務評判指標、數據調研、資源需求、硬體/平台部署等。 場景方案確認 該環節需要售前、科學家、工程師等多角色與客戶進行細致的場景溝通，明確需求、確定驗收標准、評估工作量。因為該階段結束後即輸出SOW方案，因此需要反復溝通商榷。 建模開發階段 4.1項目詳細規劃 項目經理根據前期資料提供詳細的方案設計、功能清單、資源投入、里程碑安排等內容，召開項目啟動會，明確項目內容及分工職責。 4.2數據處理 科學家在明確業務場景及需求後，對數據處理。其內容包括：數據質量檢查、ETL處理（工作量較大）。還要對清洗後的數據進行探索性數據分析（Exploratory Data Analysis）以及可視化展示。EDA能夠幫助我們在探索階段初步了解數據的結構及特徵，甚至發現一些模式和模型 4.3特徵工程 根據探索性分析得到的輸出，結合對具體業務的理解，對分散的數據拼表並進行特徵工程。 4.4建模 形成初版建模，並對根據業務需求評估標准進行效果驗證。後續需要不斷進行模型迭代，直到滿足需求，並做模型效果匯報。 4.5系統研發 將訓練好的模型發布服務、部署上線，開發外圍對接系統以及部分定製化功能的開發。輸出可運行的系統。 測試上線 對系統進行流程測試、性能測試，滿足需求後對項目進行交付&驗收。 0x03 核心競爭力&技能樹核心競爭力
通過對AI項目全流程的介紹，我們將目光瞄準到「建模開發階段」的「系統研發」部分。雖然在上面只是一句話帶過，但是其中的工作量和技術含量不小。
提起機器學習，尤其是深度學習，大家可能會對諸如Tensorflow，Pytorch，Caffee的工具耳熟能詳。但其實在實際的機器學習的生命周期中，訓練模型（上述工具主要解決的問題）只是整個機器學習生命周期的很小一部分。
數據如何准備？如何保證線上線下一致性？模型訓練好了如何分布式部署？如何構建HA？需要批量處理還是實時處理？實時數據如何拼接？如何對模型服務進行監控、告警？做成PaaS還是MLaaS？
機器學習具有天然的Pipline特性，在企業需求中，大大小小的業務場景有眾多的模型，這些模型如何進行打包、處理、發布？離線訓練、批量預估、實施預估、自學習等任務類型交錯，不同建模工具Sklearn、Tensorflow，Pytorch構造的模型如何進行整合？開發框架Spark ML、Flink ML等如何協同、對接。生產環境如何進行擴展和伸縮？如何支持AB Test？
為了解決這些問題，新生的開源框架層出不窮：Google自研的對接Kubernets和Tensorflow的開源平台Kubeflow；Spark團隊打造的ML pipelines輔助工具MLflow；雅虎提供的機器學習及服務平台BigML；阿里巴巴推出的分布式機器學習平台SQLflow等等。眾多廠商紛紛發力，目的就是解決AI工程化應用的痛點。
這些工作都是需要一大批工程師去完成。因此，我認為了解AI工程化場景、解決方案；熟悉AI項目流程、機器學習Pipline；掌握AI系統研發、服務部署上線能力的工程師將會逐漸成為AI團隊的中堅力量。
技能樹
之前鋪墊了那麼多，既是梳理思路，也是為接下來的系列做一個開篇。按照我的初步計劃，技能樹大概包括（不分先後）：
工程能力： 身為工程師首先要有工程能力，springboot/Netty/Thrift/等相關工具框架一定要掌握，微服務是機器學習平台的基礎。 Spark SQL、Spark ML等更是大數據工程師用來做機器學習的利器，不但要掌握、更要從中抽象出流程和處理方法。 容器化： docker和k8s現在幾乎是機器學習部署的必備技能，也是眾多平台的基礎。 是重要的前置技能。 機器學習&深度學習： 不要求能夠手推演算法、模型優化，但要能夠了解含義、上手使用，起碼要成為一名優秀的調包俠（也便於吹水）。 開源框架： 其實我最近打算學習kubeflow，並輸出學習筆記及總結實踐。 本文其實是這個系列的開篇。 當然，後續還有有調整。 0xFF 後記其實這種類型的文章，比單純的學習筆記、技術文章難寫多了。一方面，拖延症迫使我把難寫的文章放在後面寫，另一方面，強迫症又迫使我一定要在系列前出一個開篇。其實寫到最後，總覺得核心部分還差點兒意思，沒有搔到癢處，這是因為目前我還沒有能力站在一個全局的角度對職業技術體系進行劃分，只能梳理出目前的規劃和看法。後續要還需和朋友們進行交流。
有些事情是一定要做的，縱觀一些大牛前輩，無一不是在正確的時候做了正確的事。明確自己的目標，在前進的道路上不斷微調自己的方向，這樣才能在這個競爭激烈的職業中生存下去。
接下來會有系列的技術學習筆記，考慮到學習的連貫性，前期可能是一些基礎的docker/k8s等系列，後期會研究一些開源框架。技術文章可能會枯燥乏味，知識點也缺乏新意，但是經過自己的整理和實踐，再加上自身的理解感悟，相信會不斷完善自己的知識體系。
⑸ 成為一名 AI 演算法工程師，你需要具備哪些能力
這是一篇關於如何成為一名 AI 演算法工程師的長文~經常有朋友私信問，如何學 python 呀，如何敲代碼呀，如何進入 AI 行業呀?這里總結了成為AI演算法工程師所需要掌握的一些要點，看看你距離成為一名 AI 工程師還有多遠吧~
一、程序編寫
如同大部分應用軟體程序流程的開發設計一樣，開發者也在應用多語種來撰寫人工智慧技術新項目，可是如今都還沒一切一種極致的計算機語言是能夠 徹底大聖配人工智慧技術新項目的。計算機語言的挑選通常在於對人工智慧技術程序流程的期待作用。
因為其英語的語法，簡易性和多功能化，Python變成開發者最愛的人工智慧技術開發設計計算機語言。Python最觸動內心的地區之一就是說攜帶型，它能夠 在Linux、Windows、MacOS和UNIX等服務平台上應用。容許客戶建立互動式的、表述的、模塊化設計的、動態性的、可移植的和高級的編碼。
此外，Python是一種多現代性計算機語言，適用面向對象編程，全過程式和作用式程序編寫設計風格。因為其簡易的函數庫和理想化的構造，Python適用神經元網路和NLP解決方法的開發設計。
變成一個達標的AI數據工程師必須靈活運用python基本英語的語法、python句子和表述句、python中的涵數與控制模塊、python面向對象編程及其python文字實際操作。把握面向對象編程數據信息編程技術，都是為中後期的AI學習培訓奠定扎扎實實的程序編寫工作能力。
二、數學課
要學習培訓人工智慧技術，最基礎的高數、線代、摡率論務必把握，最少也得會高斯函數、矩陣求導，搞清楚梯度下降是什麼原因，不然針對實體模型的基本概念徹底不可以了解，實體模型調參加訓煉也就無從說起了。
高數
高數必須把握的有關內容包含涵數、數列、極限、最後、極值與最值、威廉姆斯指數值和系數。
線性代數
線性代數的內容包含行列式、引流矩陣、最小二乘法、矢量的線性相關性、引流矩陣的初等變換和秩、線性方程組的解和矩陣特徵值
概率統計
概率統計里的惡性事件、幾率、貝葉斯定理、概率分布、期待與方差與參數估計
了解數學思維訓練管理體系在深度神經網路中的運用，能夠 了解深度神經網路中常見的數學函數公式，可以用python程序編寫保持常見的數學課優化演算法。
三、深度神經網路
深度神經網路一部分包含MLP實體模型、CNN卷積神經網路、RNN循環系統神經元網路、GAN生成式抵抗神經元網路等。
MLP實體模型
必須具有了解雙層感知機的運作全過程和基本原理，並可以構建雙層感知機實體模型。
CNN卷積神經網路
把握怎麼使用CNN互聯網解決室內空間難題，如照片、視頻等數據信息。了解卷積、池化，及其反卷積、反池化的全過程和基本原理。而且可以構建有關的卷積互聯網實體模型。
RNN循環系統神經元網路
把握怎麼使用RNN解決時間序列難題，如智能化回復、智能翻譯等。了解循環系統神經元網路RNN和LSTM、GRU的運作全過程和基本原理。可以構建有關的循環系統神經網路模型訓煉與提升。
GAN生成式抵抗神經元網路
讓神經元網路具有造就工作能力，了解生成式抵抗神經元網路和其變異互聯網的基本原理，並可以構建變分自編號的互聯網實體模型訓煉和提升，可保持圖象轉化成、視頻語音轉化成等。
四、新項目實戰演練
開展一些新項目實戰演練針對你的工作經驗累積是十分有利的。
人工智慧技術圖象/視覺行業數據工程師應當具有的新項目實踐經驗：YOLOV3多物塊跟蹤/CenterLoss圖像識別技術/Mask-RCNN圖像分割。
可以解決多總體目標跟蹤，圖像識別技術、圖象隔開、圖象核對等應用領域新項目。而且根據新項目能學得許多 工程項目方法，具體新項目中訓煉實體模型的方式 和調參的工作經驗。掌握了這些，你的AI演算法工程師之路就能更近一步啦~
⑹ ai演算法工程師是干什麼的
ai演算法工程師主要是用來做計算機視覺，自然語言處理的