传统的老程序员转向人工智能需要准备好这三件事情,你知道吗?

本文主要是介绍传统的老程序员转向人工智能需要准备好这三件事情,你知道吗?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言

人类文明的进步有时候快的吓人,在我们父辈上街买菜还是以一毛为计量买菜的时代,其实过去了也没有多长时间。现在买菜接近10块为准了,正常在集市上喊着怎么卖?摊主喊着三斤,包含的意思是10块钱三斤。相隔这么多年物价涨了多少倍,按照数学量级来计算通货膨胀了多少倍了,这人还杂活啊,但现在老百姓依然平平稳稳活着,时代的进步不是我等小市民发个牢骚就行阻止的。

科技发展的速度也是大的惊人,距离每家每户都用电话的固定座机,都还没有几年的时间,现在留个人电话留座机号,都会让人觉得是老古董了,也才没有几年的时间而已。作为一个做了十几年程序的老码农,辛辛苦苦掌握了正在使用的技术后发现,现在更新的技术已经出来了,而且相对之前的更加复杂需要付出更多的时间来掌握,不是活到老学到老,而是活到老,跟到老。

人工智能这个概念是很早就提出来的概念,但随着这几年基础学科的发展到位,很多突破已经出来了,处于生态链顶端的几家高科技公司都在积极布局人工智能,谷歌和微软更是直接挖走了神经网络算法的鼻祖。国内的互联网巨头也在纷纷布局,目前百度走的更加靠前一些,通过招聘网站可以看到最紧缺的是大量人工智能算法工程师,特别是大牛级别的,开出的薪水比传统的软件工程师高出一大截。

传统的老程序员转向人工智能需要准备好三件事情!!!!

一. 保持追求知识的激情,学会清空,不忘初心,从零开始

很多老程序员觉得自己做了十几年的程序了,学习新的东西总是带着原有的技术去衡量新技术,觉得知识都是大同小异,从计算机框架上来讲,还都是冯诺依曼的架构没有本质的区别但是新的技术在某些方面可能会有大的组合或者创新,要彻底的学好肯定需要付出精力,所以要学会清空自己,不忘初心,拿出自己刚开始学习编程的那份执着劲头,才能啃下新的技术。今天看到猎豹移动CEO傅盛发的头条,骑着自行车去上班,为了赶上周六总结会(迟到一分钟发100块红包)结果遭遇了封路,最后直接翻墙而过,还摔了很大一个跟头。作为猎豹移动掌门人还能有这种劲头和情怀,不能不让人钦佩,不论什么人都要学会清空自己的包袱,让自己轻装上阵,不能因为前面取得一些东西,都成为束缚自己前进的理由。

清空自己,从零开始,无论多难的新技术,学会去坦然面对,作为一个老程序员最主要的是心态的调整,特别对于人工智能而言,是一个够学一辈子的科目,所以放下自己的拥有,拿出自己的行动,学习起来。

二. 人工智能是一门对算法要求非常苛刻的学科,先基础的数学算法学习起来

很多人觉得一个算法好的学习人工智能要比算法差但是编程能力强的工程师在人工智能领域发展前景更加广阔,所以无论自己的编程能力如何,算法是一个分水岭。从来没有如此依赖数学,因为涉及到的算法都需要大量的数学基础支撑,深度的机器学习,机器学习算法依赖的学习基础,如何微积分,线性代数,概率和统计。这些东西需要很强的学习基础,而且要弥补上需要付出相当大的精力,比从零基础成为一个程序员还要费劲。

掌握了以上几项数学基础之后再去学习基本机器算法,KNN,朴素贝叶斯,K-Means,SVM,AdaBoost,EM,决策树,随机森林,GDBT等都需要强大的数学基础依赖。这点对于很多老程序员来讲很难过的坎,要想过去只有拿出当初刚入行学习程序的劲头,才会快些。

三. 学好人工智能基础编程语言python,C/C++等

对于老程序员来讲第三件事是最容易办到的,但是人工智能编程语言的学习不仅仅是局限在python编程语言的学习,python只是人工智能的入口语言,真正决定性能的还是c/c++,从另一个层面讲人工智能又让底层的语言火了一把,学习新的编程语言对于老程序员来讲还是容易的多,毕竟编程思想几乎适用于各种语言。

老程序员切换到人工智能领域最主要还是心态调整,不要总是拿着老资格来对待新事物,当你选择了一种语言,意味着你还选择了一组技术、一个社区,所以学习新东西需要让自己全身投入进去,学习基本的概念,融入到新的生态,加入新的社区。

如何快速的且系统的掌握大模型AI?

如果正在看文章的你,想要学习AI,但苦于没有方向,不知道怎么学习,这里分享一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频。这些学习资料不仅深入浅出,而且非常实用,让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型,如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型,需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳理知识,形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别:AI大模型API应用开发工程

L3级别:大模型应用架构进阶实践

L4级别:大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别,市场上大多数岗位都是可以胜任,但要还不是天花板,天花板级别要求更加严格,对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

四、AI大模型商业化落地方案

img

五、面试资料

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作,下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题,并且每道题都有详细的答案,面试前刷完这套面试题资料,小小offer,不在话下。
在这里插入图片描述

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

这篇关于传统的老程序员转向人工智能需要准备好这三件事情,你知道吗?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1037337

相关文章

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]

在本指南中,我们将全面了解有关 A/B测试 的所有内容。 我们将介绍不同类型的A/B测试,如何有效地规划和启动测试,如何评估测试是否成功,您应该关注哪些指标,多年来我们发现的常见错误等等。 什么是A/B测试? A/B测试(有时称为“分割测试”)是一种实验类型,其中您创建两种或多种内容变体——如登录页面、电子邮件或广告——并将它们显示给不同的受众群体,以查看哪一种效果最好。 本质上,A/B测

基于51单片机的自动转向修复系统的设计与实现

文章目录 前言资料获取设计介绍功能介绍设计清单具体实现截图参考文献设计获取 前言 💗博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师,一名热衷于单片机技术探索与分享的博主、专注于 精通51/STM32/MSP430/AVR等单片机设计 主要对象是咱们电子相关专业的大学生,希望您们都共创辉煌!✌💗 👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻 单片机

基于人工智能的智能家居语音控制系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 随着物联网(IoT)和人工智能技术的发展,智能家居语音控制系统已经成为现代家庭的一部分。通过语音控制设备,用户可以轻松实现对灯光、空调、门锁等家电的控制,提升生活的便捷性和舒适性。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的智能家居语音控制系统,包括环境准备

从希腊神话到好莱坞大片,人工智能的七大历史时期值得铭记

本文选自historyextra,机器之心编译出品,参与成员:Angulia、小樱、柒柒、孟婷 你可能听过「技术奇点」,即本世纪某个阶段将出现超级智能,那时,技术将会以人类难以想象的速度飞速发展。同样,黑洞也是一个奇点,在其上任何物理定律都不适用;因此,技术奇点也是超越未来理解范围的一点。 然而,在我们到达那个奇点之前(假设我们能到达),还存在另一个极大的不连续问题,我将它称之

Detectorn2预训练模型复现:数据准备、训练命令、日志分析与输出目录

Detectorn2预训练模型复现:数据准备、训练命令、日志分析与输出目录 在深度学习项目中,目标检测是一项重要的任务。本文将详细介绍如何使用Detectron2进行目标检测模型的复现训练,涵盖训练数据准备、训练命令、训练日志分析、训练指标以及训练输出目录的各个文件及其作用。特别地,我们将演示在训练过程中出现中断后,如何使用 resume 功能继续训练,并将我们复现的模型与Model Zoo中的

[Day 73] 區塊鏈與人工智能的聯動應用:理論、技術與實踐

AI在健康管理中的應用實例 1. 引言 隨著健康管理需求的提升,人工智能(AI)在該領域的應用越來越普遍。AI可以幫助醫療機構提升效率、精準診斷疾病、個性化治療方案,以及進行健康數據分析,從而改善病患的健康狀況。這篇文章將探討AI如何應用於健康管理,並通過具體代碼示例說明其技術實現。 2. AI在健康管理中的主要應用場景 個性化健康建議:通過分析用戶的健康數據,如飲食、運動、睡眠等,AI可

第十章 【后端】环境准备(10.4)——Vagrant

10.4 Vagrant Vagrant 官网 Vagrant 镜像仓库 下载 安装 直接 install。 设置环境变量 Vagrant 默认将镜像保存在用户文件夹的 .vagrant.d 目录下,若用户文件夹在C盘,下载的镜像文件会大量占用C盘空间。设置环境变量 VAGRANT_HOME 后,Vagrant 会将镜像保存到环境变量指定的文件夹下。

Vue2电商项目(二) Home模块的开发;(还需要补充js节流和防抖的回顾链接)

文章目录 一、Home模块拆分1. 三级联动组件TypeNav2. 其余组件 二、发送请求的准备工作1. axios的二次封装2. 统一管理接口API----跨域3. nprogress进度条 三、 vuex模块开发四、TypeNav三级联动组件开发1. 动态展示三级联动数据2. 三级联动 动态背景(1)、方式一:CSS样式(2)、方式二:JS 3. 控制二三级数据隐藏与显示--绑定styl