天呀！人工智慧會像Android和iOS一樣，歸於平淡嗎？

2017年~2018年人工智慧大火，你會發現，跟朋友聊天不談人工智慧，聊天的bigger都上不去。

從行業本身來說，隨著人工智慧科技逐漸的融入到我們的生活裡，無論是無人超市，刷臉識別等AI已成為現在熱門的話題之一，同時人工智慧領域的高薪水也頻頻吸引著我們的眼球。

但是目前火爆的AI，會不會像Android和iOS一樣，五年後歸於平淡？轉型AI真的有必要嗎？

人工智慧學習圖譜，領取學習：

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一、CSDN三倍速定律：透過技術社群看未來趨勢

技術人員是行業創新的原動力，他們是最早掌握技術動態的那群人。為什麼AI變得這麼熱門？大家看Gartner報告就會發現，很多熱門技術最終都是曇花一現。什麼技術才是真正的革命？其實我們可以透過開發者社群的動態來進行預測，這也是我提出來的“三倍速定律”。

比如未來20年是AI改變世界的20年，這是大家的共識，但實際上AI已經60多年的歷史了。2012 年深度學習在ImageNet比賽上取得重大突破之後，2013年CSDN上機器學習和深度學習的文章數量就出現了大幅增長，雖然大眾媒體沒有太多感知，但開發者已經感知到了這點。2016年大眾媒體開始感知到AI，使得AI的關注度迅速提高，CSDN上深度學習的文章又漲了3倍。

從投資和創業的角度來說，投資人應該在2013年進場，創業者應該也在2013年開始去做，像Face++、今日頭條等都是在那個時間點出現的。為什麼人工智慧的技術突破可以通過技術社群來預先感知？因為只有開發者真正掌握這門技術，大眾才能有體驗到更多的應用，然後才會有感知。

人工智慧趨勢解讀：

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二、AI工程師需要具備怎樣的技術能力

01：基礎開發能力

所謂演算法工程師，首先需要是一名工程師，那麼就要掌握所有開發工程師都需要掌握的一些能力。

02：概率和統計基礎

概率和統計可以說是機器學習領域的基石之一，從某個角度來看，機器學習可以看做是：建立在概率思維之上的，一種對不確定世界的系統性思考和認知方式。

03：開發語言和開發工具

近年來， Python 可以說是資料科學和演算法領域比較火的語言，主要原因是它使用門檻低，上手容易，具有著完備的工具生態圈，同時各種平臺對其支援也比較好。但是在模型訓練方面，有一些更加專注的工具可以給出更好的訓練精度和效能。

04：機器學習理論

雖然現在開箱即用的開源工具包越來越多，但並不意味著演算法工程師就可以忽略機器學習基礎理論的學習和掌握。

AI人才需求結構：

來源：《AI 技術人才成長路線圖V1.0》

基於此背景，CSDN學院也緊隨CSDN-AI背景，開設了《人工智慧工程師》4個月學習計劃。內容包含：數學/機器學習/深度學習/工業級專案。

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CSDN學院人工智慧實訓營，瞭解學習：

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CSDN學院AI實訓營注重培養紮實的基礎理論和專案實戰，AI工程師實訓營課程目錄摘取：

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三、為什麼選擇CSDN學院？

相比於其他學習班，CSDN學院有著自己的服務體系和課程質量管理，因為學習任何一種程式語言，都需要專業的導師、系統的課程、實戰演練專案和學習輔導，這不僅能節省大量時間，還能保證不會半途而廢：

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人工智慧實訓營，一對一強化訓練：

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