人工智慧作為當下熱門行業中的熱門，釋放出了大量的工作機會，而由於人工智慧核心人才的缺乏，使得相關崗位的薪資日益水漲船高，特別是ai演算法工程師崗，在北京、上海、廣州、深圳、杭州等一線城市的月薪平均高達23k以上。人才缺口大、薪資待遇高，自帶buff的ai演算法工程師崗激發了許多計算機、軟體工程、自動化控制等相關專業的同學的「鬥志」。那麼究竟具備哪些知識和技能才能成為一名合格的ai演算法工程師呢？
/ 數學基礎 /
要學習人工智慧，最基本的高數、線代、概率論必須掌握，至少也得會高斯函式、矩陣求導，明白梯度下降是怎麼回事，否則對於模型的基本原理完全不能理解，模型調參與訓練也就無從談起了。
/ 程式設計基礎 /
對於做演算法引擎開發或是應用開發的工程師來說，**實現的能力高低直接決定了工作產出的質量與效率。因此，想做ai工程師的你需要熟練掌握至少一種程式語言（最好是python或c++），並掌握配套的工具、常用庫等。
/ 演算法能力 /
ai演算法工程師需要掌握模型的優缺點、適用場景、模型選擇、引數調優等技術，這就需要你對機器學習和深度學習的理論知識有系統、深度的學習。同學們可以多寫**、blog，通過刷leetcode、acm題庫提高演算法能力。了解大量的演算法和演算法思想之後，在讀其他人**的時候就能很快區分出來是否是優質**，不足在**，如何優化，而求職考演算法主要是檢驗你的思維能力。
/ 工程能力 /
工程能力可以保證演算法工程師的想法快速落地。同學們最好掌握一種指令碼語言，面試時通常會要求手寫**，對於**實現中可能出現的問題及優化方法有起碼的應對之策。這需要同學們具備一定的程式設計經驗和研發經驗。提高這方面可以是多找一些專案，或者聯合同學組團打kaggle、天池等比賽作為訓練途徑，通過不斷的演算法實現和引數調節來提公升工程能力。
/ 業務能力 /
業務能力是指ai工程師們需要對公司具體的業務內容、業務流程有充分的認知，能夠清晰把握所處理的資料來自哪些業務環節，主要考察同學們在ai某一垂直應用領域的能力如何。這需要同學們在學習ai的過程中要選擇好垂直應用領域深入學下去，而且能盡早到企業級專案中去訓練自己——因為具體的應用場景產生的資料結構之複雜、之動態，遠非開源專案的公開資料集所能比擬。
由此可見，人工智慧是一項極富挑戰性的學科，知識體系複雜、專業技能艱深，需要演算法工程師十八般武藝樣樣精通。而由於目前大多數「211」「985」高校未開設人工智慧專業，即使開設了相關專業，師資供給和培養體系也不夠成熟。所以無論本科生還是研究生，除了掌握基本的數學、程式設計知識外，他們學習人工智慧專業技能的途徑大多是自學，在這過程中，二者也展現出了各自不同的優勢和劣勢。
許多本科生都被一種觀點誤導即：演算法工程師崗只招研究生及以上學歷。其實不然，除了bat、華為、大疆等大廠的核心演算法工程師崗大多要求研究生及以上學歷，至少有一半的中小型、創業型網際網路科技公司招聘演算法工程師崗只要求本科學歷。而且，若本科生在畢業前就對機器學習、深度學習基礎知識掌握紮實，並做過一些人工智慧相關專案，通過內推和校園招聘能夠找到演算法崗的實習或工作，將比研究生多出2——3年的工作經驗。
但實際情況是：大多數本科生在學校沒有接觸過機器學習、深度學習的課程，他們一般通過看西瓜書、李航《統計學習方法》、吳恩達ml入門課程等資料人工智慧相關的基礎理論，但遇到問題不知該向誰請教，專業課老師也不是研究人工智慧方向的，導致經常遇到坑又無法及時填平；某幾行**看不懂或一次**報錯可能需要花上好幾周；現有的ai知識和技術儲備也達不到打kaggle、天池這模擬賽的水平，更沒有機會做人工智慧相關專案，演算法能力和工程能力無從談起，找到演算法類的實習工作都很困難。因此，這類本科生要想去大廠找到高薪ai演算法崗，就必須尋找一條合適的學習路徑，加快學習人工智慧的速度，絕不能等到研究生畢業後，再拿學歷上的短板與之硬碰硬。
而相對於研究生來說，會比本科生多出三年的在校學習時間，接觸到的學習資源相對更充足，在學習人工智慧相關知識遇到問題時，可以更方便與水平高的同學、導師交流討論。如果所選專業是人工智慧研究方向，還有一些機會在實驗室做相關專案，而且其學歷本身就比本科生多乙個優勢。
但是，大多數研究生為了完成實驗室的工作沒有精力系統地學習機器學習或深度學習，而對於tensorflow框架、dnn、cnn、rnn等經典神經網路模型的掌握大多還停留在理論層面，好一點的也許還能簡單地**復現，但這仍然滿足不了企業的用人需求；此外，也有的同學學習人工智慧是為**文服務，理論性遠大於實踐性，實驗室**不能代表工程**，而企業更願意招聘有實際專案經驗的應屆生；還有一點，若導師對研究生要求較嚴格，研究生在校期間很難得有時間去企業進行演算法崗的實習，真實業務經歷較少。
顯然，無論是本科生還是研究生，在面對複雜、艱深的人工智慧知識和技能時，可能都會遇到諸多困難從而牽絆住學習的腳步。
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