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创业公司招不到人工智能工程师,看看这本书什么都有了(福利)

2019-09-07来源:贵州都市


2018年,资本寒冬这个词已经见怪不怪,募资难似乎已经成为行业共识。据行业媒体发表的公开数据显示,2018年1-9月新增创业公司数量为1245家,相比2015年20895家、2016年12012家、2017年6672家,有明显下降。

 

这也表明中国的创业公司正在面临又一轮的严峻挑战。特别是IT初创企业,如何用高薪吸引到比一般IT人才更为紧缺的人工智能工程师更是难上加难。不仅仅是因为初创企业出不起BAT的高工资,更为关键的是这类人工智能高端技术人才的缺口在我国是巨大的。

 

人工智能工程师岗位紧缺

 

据《2017年全球人工智能白皮书》报告显示,仅中国人工智能人才缺口,就至少在100万以上。预计到2020年,新一代信息技术人才缺口将达750万

 

据一家职业社交平台发布的信息表明,人工智能职位数量在2014年至2016年期间增长了近8倍。以深受人工智能工程师欢迎的深度学习框架PyTorch为例,该框架是以Python为开发语言。在智联招聘上,每天约有21245个Python工程师岗位在招聘;在前程无忧上,每天约有27849个Python工程师岗位在招聘。

 

对于广大技术创业公司来说,特别是涉及深度学习领域的创业公司。是很难用薪资来和互联网巨头争抢人工智能人才的。

 

对于初创企业来说,在初级技术人才当中培养适合自己的工程师,不失为一种好的方式;或者在原有其它领域的IT工程师中,通过一本很好的入门到实战的深度学习领域书籍,来实现人才跨界转型成为人工智能专家,也并不是没有成功的先例。

 

PyTorch是目前开源最晚的深度学习框架——于2017年1月28日开源,到现在为止不足两年时间。由Facebook主力开发和维护,它的前身是基于Lua的Torch框架, 著名的AlphaGo的第一版就是使用Torch来开发的。PyTorch框架简洁优雅,适合调试,是入门深度学习的最佳利器。因为开源得较晚,国内目前几乎没有一本优秀的PyTorch的书,能够较好的通过理论和实践相结合,让所有有志于学习机器学习的中国青年能够迅速学习掌握。

 

为了让大家较好的掌握,校宝在线CTO孙琳(剑桥大学计算机科学专业博士,人工智能专家),与校宝研究院技术专家项斌、蒋阳波、汪建成共同撰写的国内首部介绍PyTorch 深度学习框架在教育信息化领域实战操作书籍《PyTorch 机器学习从入门到实战》正式出版了。作为国内最早介入PyTorch 深度学习框架研究的技术团队之一,该书向想要学习PyTorch 深度学习框架学习者,提供从基础入门到项目实操的全部经验。对于想要从该领域的技术创业者,培养组建自己的技术人才库,将会有一定的帮助。

 

如何入门深度学习

 

想要学习一种深度学习框架,第一步需要明白什么是深度学习。以深度神经网络为例,深度神经网络跟人脑的模型有相似性,,人脑中神经元之间都是分层连接的,而深度神经网络中,神经元往往被分为了很多层,从而有了深度。

 

拿识别猫来举例子,图像可以被裁剪成很多小块,然后输入到神经网络的第一层,接着第一层再往后面的层传导,每层做不同的任务,然后最后一层完成预测。每个神经元都有对于输入都有权重,这些权重被用来计算最后的输出。例如图像识别的例子,有些神经元被用来识别颜色,有些被用来识别形状,最后一层的神经元对于所有权重进行总结,最后做出预测。

 

识别猫是深度神经网络最早的成功事例之一

 

深度学习在所有人工智能领域当中都取得了成功。以ImageNet图像分类任务举例子,深度学习自2012年以来早已远远超过了传统的机器学习算法,在2014年之后甚至超过了人类的正确率。

 

为什么深度学习能获得成功呢?主要由于三个因素:  第一,深度学习神经网络增加了学习能力。例如传统的规则系统,100%依赖于人工规则。而机器学习模型,往往要依赖于少量人工设计的特征,深度学习模型则几乎不依赖任何人工定义的特征和规则。

 

另外两个因素是深度神经网络以外的因素,也不可忽视。一个是由于互联网时代的积累,我们有了更多的数据来训练模型。最后一个因素是硬件的飞速发展,特别是GPU的出现,让深度学习所需要的高带宽的超大规模计算变成了可能。拿图像识别任务做个对比,拿2012年跟1998年对比,神经网络的复杂程度增加了几十倍,训练数据的数量又了千万倍的飞跃,同时所用的计算能力也增大了千倍。

 

为什么选择PyTorch?

 

PyTorch是一个年轻的深度学习框架。2017年1月28日,PyTorch 0.1 版本正式发布,这是Facebook 公司在机器学习和科学计算工具Torch 的基础上,针对Python 语言发布的全新的深度学习工具包。PyTorch 类似NumPy ,并且支持GPU,有着更高级而又易用的功能,可以用来快捷地构建和训练深度神经网络。但发布后,它便受到深度学习和开发者们广泛关注和讨论。

 

经过一年多的发展,目前PyTorch 已经成为机器学习和深度学习者重要的研究和开发工具之一。跟其他几个深度学习框架比较: 

 

Theano从大学实验室研发出来,现在已经停止更新;

 

CNTK虽然是久负盛名的微软提出,但只在语音识别领域有影响力;

 

 Caffe目前只在图像识别领域实力不凡;

 

Tensorflow由Google提出,占有先机,又部署灵活,是目前排名第一的深度学习框架。但是Tensorflow的学习曲线太陡,不方便调试。

 

这时,PyTorch以简洁易学,容易调试而异军突起。

 

   

使用PyTorch的公司和研究机构

 

如何成为PyTorch高手

 

《PyTorch机器学习从入门到实战》从深度学习原理入手,由浅入深,阐述深度学习中神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、自编码器、循环神经网络等,同时穿插学习PyTorch框架的各个知识点和基于知识点的实例。最后,综合运用PyTorch和深度学习知识,来解决实践中的具体问题,比如图像识别、文本分类和命令词识别等。

 


可以说,本书是深度学习和PyTorch的入门教程,同时也引领读者登堂入室,进入机会和挑战的人工智能领域。如果你想成为个中高手,从本书开始是一个不错的选择。

 

目前,《PyTorch机器学习从入门到实践》现已正式开售啦,在机械工业出版社、当当、亚马逊或京东等平台上搜索书名均可进行购买。


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