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| 本文作者： 孔令雙 | 2018-06-01 03:52 |
雷鋒網(wǎng) AI 研習社按，如果你瀏覽 AI 相關的新聞，不難發(fā)現(xiàn)「高薪」、「百萬年薪」等極具誘惑力的詞匯的出現(xiàn)頻率非常高。同樣，在知乎中搜索「如何轉(zhuǎn)型 AI？」、「AI 領域需要怎樣的人才？」、「普通程序員如何學習 AI 知識？」等問題，也總會發(fā)現(xiàn)各種各樣的答案和衍生的話題。在人工智能浪潮的助推下，不少科技公司開高薪求良才，更有不少開發(fā)者前赴后繼地投身進 AI 的風口中。
在剛剛結(jié)束的第二季百度 AI 開發(fā)者實戰(zhàn)營深度學習公開課上，百度針對北京站、深圳站、杭州站、成都站四地參與公開課的學員做了課后調(diào)研。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，參與百度深度學習公開的學員有 79% 已經(jīng)參加工作，剩余 21% 的學員為在校生。另外，所有學員里有 2 年及以上深度學習開發(fā)經(jīng)驗的為 10%，2 年及以內(nèi)的深度學習開發(fā)經(jīng)驗的占 61%，有 29% 的學員沒有深度學習相關的開發(fā)經(jīng)歷。可以看出，報名參加百度深度學習公開課的學員以 AI 領域入門級選手為主；此外，學生也占到不小的比例，說明在校生群體對 AI 的熱情很高，也正在通過各種渠道學習 AI 知識，而這在某種程度上也能看出高校在開設人工智能課程方面還不夠完善，百度深度學習公開課恰好滿足了上述兩類群體學習 AI 的需求。
一份課后調(diào)研報告也許不能完整反映出國內(nèi)深度學習開發(fā)者的整體現(xiàn)狀，但是能在一定程度上體現(xiàn)深度學習開發(fā)者和渴望轉(zhuǎn)型 AI 的開發(fā)者的趨勢，大家都想在 AI 時代來臨之際搭上這趟 AI 列車。不少企業(yè)花高薪聘請 AI 人才，然而大部分求職者的能力與雇主的期望相差甚遠，尤其是在部分核心崗位，比如語音識別、圖像識別工程師等，更是供不應求，整個市場面臨有價無市的尷尬局面，尤其中小企業(yè)招聘更加困難。并且，培養(yǎng) AI 人才所需要的成本和時間遠高于一般的 IT 人才，所以 AI 人才的缺口很難在短時間內(nèi)彌補。
AI 的確是一個門檻很高的領域。從學歷上看，有超過一半的 AI 求職者學歷在碩士及以上，高學歷人士的錄取率明顯較高。而很多求職者要么學歷較低，要么是初級程序員，只對基礎編程略知一二，要么缺乏實際的 AI 技能。
除了學歷，AI 行業(yè)也十分重視求職者的技能掌握情況。通過查看招聘網(wǎng)站相關職位的招聘啟事可知，企業(yè)不僅希望 AI 工程師掌握深度學習技術，而且還需要求職者精通 Spark、Hadoop、機器人控制理論等技能。
那么，對于國內(nèi)眾多有志于 AI 的程序員來講，如何彌補自己的短板成功轉(zhuǎn)型 AI？或者說如何讓自己的 AI 技能得到快速的成長呢？雷鋒網(wǎng) AI 研習社認為，選擇合適的深度學習框架可能是第一步。
對于一個深度學習項目來說，選擇一個合適的框架非常重要，所以說，AI 工程師首先應該了解各種主流深度學習框架的特點和應用場景。
一般來講，AI 工程師應該根據(jù)公司或者團隊的需求來選擇合適的框架。但重要的是，工程師們應該把自己培養(yǎng)成「T 型人才」，在專精某個框架的同時，對其他平臺也要有所了解，不能把自己綁定在某一個框架或者平臺上，這樣才能綜合比較各個框架，并從中選擇最適合的那一個。
不論是掌握各種編程語言或開發(fā)工具，還是深入了解業(yè)務場景，最終都是為了運用深度學習框架解決特定的問題。如今深度學習領域還處于百家爭鳴的階段，主流的深度學習框架有以下幾個：
相對高階的 TensorFlow。自推出以來，TensorFlow 在開發(fā)者社區(qū)享有盛譽，目前已經(jīng)成為開發(fā)者最常用的深度學習框架，它的功能全，社區(qū)活躍，因此使用率也一直保持領先。但 TensorFlow 也因為文檔和接口混亂，使用繁瑣等缺點廣受詬病。
適合中國國情的 PaddlePaddle。PaddlePaddle 前身是百度在 2013 年自主設計和研發(fā)的內(nèi)部開發(fā)工具，目前已經(jīng)100%開源。PaddlePaddle EDL 通過擴展類似 Kubernetes這樣的集群管理系統(tǒng)可以實現(xiàn)計算資源的彈性調(diào)度，這使得 PaddlePaddle 能以更小的顯存和更快的速度完成任務。PaddlePaddle提供的一手中文文檔和中文社區(qū)，對于國內(nèi)的 AI 開發(fā)者來說有天然的優(yōu)勢。
Facebook 的 PyTorch。Facebook 曾表示，「PyTorch 有望輔助、或在一定程度上替代現(xiàn)有的 Python 數(shù)學庫（比如 NumPy）。」借助 Python 生態(tài)圈，PyTorch 可快速接入 Python 的庫和軟件，另外 PyTorch 不需要從頭重新構(gòu)建整個網(wǎng)絡，它為改進現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡提供了更快速的方法 —— 采用動態(tài)計算圖（dynamic computational graph）結(jié)構(gòu)。
「無心插柳」的 MXNet。MXNet 作者李沐表示，MXNet 最早就是幾個人抱著純粹對技術和開發(fā)的熱情做起來的興趣項目，既沒有指望靠它畢業(yè)，也沒想著用它賺錢。MXNet 主要有以下優(yōu)勢：高效，計算資源利用率高；快速，可以隨著機器和 GPU 的擴展呈線性增長；易用，支持命令式編程（imperative programming）和聲明式編程。
極簡的 Keras。Keras 是一個崇尚極簡、高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡庫，于 2015 年 3 月發(fā)布。Keras 能夠讓用戶快速實驗原型，將開發(fā)者的想法變成現(xiàn)實。近期，MXNet 還宣布支持 Keras 2，可更加方便快捷地實現(xiàn) CNN 及 RNN 分布式訓練。
極易上手的 Caffe。Caffe 也是一個被廣泛使用的深度學習框架，優(yōu)勢包括：容易上手，用配置文件形式定義網(wǎng)絡，而不用代碼設計網(wǎng)絡；訓練速度快，能夠訓練先進模型和大規(guī)模數(shù)據(jù)；組件容易模塊化，方便擴展。
面對各具特色的深度學習框架，AI 工程師該如何選擇？具體來講，AI 工程師可以從以下角度來選擇深度學習框架：
1.與現(xiàn)有平臺和技能整合的難易程度。
在開始使用深度學習框架時，AI 工程師最好選擇一個支持你已經(jīng)掌握的編程語言的框架，比如你使用 Python，就可以選擇 PyTorch，如果你熟悉 C++，則可以考慮使用 Caffe。如果你選擇的框架需要你重新學習一門語言或者要修改數(shù)據(jù)的儲存形式，那使用該框架的學習成本就太大。
從整體上看，Python 已經(jīng)成為深度學習的基本語言，能夠和大多數(shù)平臺無縫對接。
2.相關機器學習工具鏈完整度。
深度學習項目需要做各種數(shù)據(jù)處理、可視化、統(tǒng)計推斷等，所以在選擇框架之前工程師要考慮好該框架是否有相應的預處理工具或者輔助軟件。
比如，百度發(fā)布了深度學習可視化平臺 Visual DL，該平臺通過可視化的方法將模型訓練過程中的各個參數(shù)以及計算數(shù)據(jù)流圖實時地展示出來，幫助開發(fā)者更好地理解、調(diào)試、優(yōu)化模型。另外，百度還推出了 EasyDL、ECharts GL、ZRender、WebGL 框架 ClayGL 等工具來幫助開發(fā)者快速開發(fā)原型。
3.對數(shù)據(jù)量和硬件的支持
深度學習在不同應用場景的數(shù)據(jù)量是不一樣的，工程師需要考慮如何使系統(tǒng)計算得更快，這就涉及分布式計算、多 GPU 計算等。開發(fā)者需要極高的工程素養(yǎng)才能很好地平衡性能、成本、效率、穩(wěn)定性等問題。
4.深度學習平臺的成熟度。
一個成熟的深度學習平臺，文檔、教程、社區(qū)等生態(tài)因素必不可少，而且在很大程度上決定了該平臺是否易用，是否能為開發(fā)者提供實際的幫助。就目前的發(fā)展情況來看，TensorFlow、MXNet 等框架有很詳盡的文檔和活躍的社區(qū)，新手可以通過這些資源快速上手開發(fā)原型。
值得一提的是，百度在近期正式開放運營了 PaddlePaddle 中文社區(qū)，旨在打造國內(nèi)最高效、最方便的深度學習社區(qū)，方便開發(fā)者交流技術問題，結(jié)識更多的工程師。AI 開發(fā)者遇到無法解決的問題時，在論壇上發(fā)帖 24 小時之內(nèi)會有響應，迅速獲得資深工程師的講解和指點。
AI 工程師必須要有極強的編程能力，那除此之外，一名合格的 AI 工程師還需要哪些技能？
首先，毫無疑問的是，AI 工程師要有過硬的數(shù)學基礎和技術能力。線性代數(shù)、概率與統(tǒng)計、微積分、信息論等數(shù)理知識是 AI 的基礎，要得心應手地處理這些數(shù)學概念需要花費大量的時間去學習。另外，熟練地使用 Python、R 等語言，知道特定的算法工具包，明白如何在線上部署機器學習模型也是必不可少的能力。
對于在校學生來說，找準方向進入科研領域、繼續(xù)深造或者去 AI 公司實習了解主流框架的特點和用法，都是很好的學習機會。對于已經(jīng)工作的開發(fā)者，回學校重新鍍金是個不錯的選擇，如果無法重新回校讀書，那么應該結(jié)合公司業(yè)務學習相應的基礎知識，查漏補缺，這樣會更有目的性且耗時更低。
第二，很多公司要求機器學習工程師不僅要有高超的技術能力，了解各個模型和算法的優(yōu)缺點，同時還要有一定的業(yè)務能力。具體來講，AI 工程師應該明白用機器學習的方法看待商業(yè)問題，理解問題的痛點，能夠從數(shù)據(jù)中獲取必要的信息，然后通過模型產(chǎn)生商業(yè)價值，使 AI 技術真正為用戶服務。
總結(jié)起來，AI 工程師不僅要有技術，而且會被賦予更多產(chǎn)品、市場甚至是運營的職能，這樣的轉(zhuǎn)型是挑戰(zhàn)開發(fā)者價值觀的。天下沒有免費的午餐，要做出更好的產(chǎn)品和軟件， AI 工程師要付出更多的努力和更多的代價，重新審視自身與技術的關系，技術和產(chǎn)品的關系。
實際上，國內(nèi)很多科技公司為開發(fā)者提供了大量的技術、資金、市場等資源的支持，幫助他們提升技術水平，磨練 AI 產(chǎn)品。
比如，百度舉辦多場深度學習公開課活動，邀請業(yè)內(nèi)大咖現(xiàn)場講解深度學習和 PaddlePaddle，手把手教學并答疑解惑。同時，百度也在線上開放了一套完整的深度學習教育課程。
另外，百度跟行業(yè)內(nèi)的合作伙伴發(fā)起了各項 AI 賽事，在深度學習領域有一定經(jīng)驗的開發(fā)者可以通過這些賽事將自身的技術與實際應用結(jié)合，幫助企業(yè)解決行業(yè)難題。
百度正在建立這樣一種機制，讓開發(fā)者用一種最適合中國國情的方式更快更好轉(zhuǎn)型 AI。
知乎大 V，普華永道數(shù)據(jù)科學家阿薩姆在接受雷鋒網(wǎng) AI 研習社采訪時曾表示：「不要迷信機器學習，不要急于全盤接受，也不要因為不對胃口而全盤否定，慢下來，制定適合自己的計劃。」
如今市面上各種各樣的機器學習資料層出不窮，人工智能各類算法也在不斷更新迭代，政府和企業(yè)也為 AI 開發(fā)者和創(chuàng)業(yè)者發(fā)放了大量的福利，比如國家頒布各項利好政策，企業(yè)也相繼開放技術和課程支持，甚至發(fā)布 AI 人才培養(yǎng)計劃，幫扶開發(fā)者入門或轉(zhuǎn)型 AI。
不過，對于想轉(zhuǎn)型進入 AI 領域的開發(fā)者來說，除了學會把握機會，借助外力。還需要保持獨立思考的能力，從海量的資料里去蕪存菁，結(jié)合自身的行業(yè)優(yōu)勢找到與 AI 技術的交叉點。或許，這才是有志于 AI 行業(yè)的開發(fā)者應有的態(tài)度。
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