每天的新聞千千萬,天天追熱點都有點累了,今天只想講故事,故事的主人公是田松君。他是計算機專業(yè)研究生畢業(yè),工齡 8 年。
十年前,計算機專業(yè)是當(dāng)時的高薪職業(yè),圈內(nèi)一直流轉(zhuǎn)有“程序員工資領(lǐng)跑同齡人”的傳說,幸運的是田松君趕上了第一波程序員熱潮。
近兩年,隨著人工智能的興起,人工智能工程師變成搶手的人才。通過一份獵聘數(shù)據(jù)的報告顯示,同樣是敲代碼,人工智能工程師卻比普通程序員多 5 萬年薪,這讓田松君下定決心改變,接下來是田松君講給我們的故事。
我是田松君。
一個年過 35 歲的理工科老臘肉!
我在 2018 年轉(zhuǎn)型人工智能,進(jìn)場談不上早。
下定決心轉(zhuǎn)型人工智能并不是一時頭腦發(fā)熱,在經(jīng)歷了 2017 年的人工智能的風(fēng)口之后,我注意到今年的政府工作報告再次提到了有關(guān)于人工智能的內(nèi)容,篇幅更多,政策更好,讓我真正看到了發(fā)展的方向和機會。
和我一起的同齡人并沒有因此而心動,因為本身程序員的發(fā)展也是挺好的,很多人都覺得沒必要再折騰一下,這就像剛從學(xué)校畢業(yè)后,有人選擇留在大城市打拼一番事業(yè),有人喜歡回到小城鎮(zhèn)生活一樣,選擇不同,沒有對錯之分。
在不熟悉的領(lǐng)域,很多時候轉(zhuǎn)行就意味著降職降薪,沒有相關(guān)工作經(jīng)驗,自然需要一段時間的過渡期。在轉(zhuǎn)型前,我是一個小部門的技術(shù)經(jīng)理,年薪 40 萬;轉(zhuǎn)型后,我的職位是推薦算法工程師,年薪是 50.4 萬。
我看好的是人工智能未來發(fā)展的潛力,隨著科技的進(jìn)步,人們都想要追求更高品質(zhì)的生活,人工智能在未來的落地應(yīng)用將會越來越多,所以前期的過渡是非常有必要的,另外前期扎實的基礎(chǔ),對未來的發(fā)展也會非常的有利。
這在后續(xù)發(fā)展上,一定會是從量變到質(zhì)變的過程!
下決心轉(zhuǎn)型后,開始逐步了解這方面的內(nèi)容,當(dāng)然也有逛社區(qū)貼吧,最開始考慮過自學(xué)的方式,但因為自學(xué)積極性差,又無從下手,加上我身邊也沒有出現(xiàn)自學(xué)成功轉(zhuǎn)型人工智能的例子,所以不得不放棄。
到目前為止,我認(rèn)為參加培訓(xùn)班仍然是轉(zhuǎn)型人工智能的唯一途徑!
參加 CSDN 學(xué)院的課程的機緣是因為本校的老師授課,CSDN 學(xué)院卿來云老師是中國科學(xué)院大學(xué)計算機與控制學(xué)院副教授,智亮老師是 Google Tensorflow 框架的 Contributor ,我非常認(rèn)可課程師資的力量。
兩位老師各有擅長之處,卿來云老師在公式的推導(dǎo)、算法等方面非常熟練;智亮老師的優(yōu)勢主要是偏工程實踐、編碼方面。這就能保證我們學(xué)員的全方面的發(fā)展,無論是在算法推導(dǎo)方面還是工程實踐方面都學(xué)到很多東西。
因為工作的原因,我學(xué)習(xí)的時候是在職的,當(dāng)時的職位是技術(shù)經(jīng)理,每天把任務(wù)分配給其他同事就可以了,所以自己有比較多的時間可以用在學(xué)習(xí)上。那段時間我每天都保持 11 個小時的學(xué)習(xí)時間,印象最深的是 1 月 20 號報名,4 月 20 號結(jié)業(yè),不到 3 個月我就完成了全部課程的學(xué)習(xí)。
這和我投入的精力是密不可分的,所以大家如果有想要轉(zhuǎn)型人工智能,至少也要保證每天 6 個小時的學(xué)習(xí)時間。參加過課程之后,有兩點經(jīng)驗在這兒分享給大家:
第一、在學(xué)習(xí)課程之前,我用一個半月學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)。因為工作時間比較長了,數(shù)學(xué)忘的差不多了,又從零開始把大學(xué)微積分上冊下冊、概率論、線性代數(shù)、這幾門課都從新學(xué)習(xí)了一遍。
第二、人工智能在實際工作中涉及到的數(shù)據(jù)量是非常大的,像 Python 這種傳統(tǒng)的語言不太適合處理大數(shù)據(jù),所以還是需要自學(xué)一些大數(shù)據(jù)的課程,例如:Hadoop 、Spark ,還有 Spark 機器學(xué)習(xí)的 MLlib 庫的調(diào)用等,這些都是大數(shù)據(jù)并行計算和并行存儲的。
將我的故事分享給大家,希望對大家的轉(zhuǎn)型有所幫助。
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