Premièrement, certains malentendus
Parlons de quelques malentendus avec vous et certaines choses peuvent ne pas être identiques.

1, l'algorithme n'est pas égal à l'intelligence artificielle

intelligence artificielle Ce mot est très chaud, quelle que soit sa taille connue comme des entreprises intelligentes humaines, les techniques de Divers bovins x souffle une respiration. Des milliers de personnes, ce qui est automatiquement reconnu, ce qui conduit automatiquement, de nombreuses entreprises ont changé de noms pour modifier le natif de la précédente période de données.

J'ai toujours une idée, c'est que l'intelligence artificielle est une pseudo-intelligence et l'algorithme n'a aucune conscience de soi. C'est la même chose que les paramètres du programme. Ce n'est que le processus de cette exécution très compliqué, afin que les gens ne puissent pas savoir directement au milieu des étapes d'exécution à travers les résultats de l'exécution. Beaucoup de gens soulèvent la barre. J'ai dit, selon la définition du test de tuling, celles-ci sont toujours appelées intelligence. Mettons ce débat, même si ces algorithmes sont bien intelligents, ce n'est pas beaucoup plus technique technique et des entreprises qui peuvent être appelées intelligence manuelle.

Qu'est-ce qu'une reconnaissance de visage, une reconnaissance vocale, ces technologies et entreprises ne peuvent être totalement intelligentes artificielles. Étant donné que la reconnaissance vocale et la reconnaissance du visage sont des algorithmes spécifiques, il n'ya aucun moyen d'interagir avec les gens. Comme nous le recommandons dans les grandes entreprises, la recherche, la publicité et les ingénieurs NLP ne sont pas plus d'intelligence artificielle et le sommet est un algorithme plus intelligent. Neitant ni avec l'interaction de l'utilisateur, nous n'allons pas à la direction de SMART, tout est pour les indicateurs d'entreprise.

2, le pilote technologique est une pseudo-proportion

Ma société précédente est un jour appelé pilote technique, pilote de données. Mais vous êtes les bienvenus, ce mot est presque une pseudo-proposition en Chine. Parce que la technologie est difficile, cela ne gagne pas d'argent.
Même l'agence comme le célèbre conseil de Dharma, il est nécessaire de supporter la pression de la rentabilité et même les institutions de recherche en vertu de l'ALI, d'autres institutions sont plus susceptibles de savoir. Maintenant, l'intelligence soi-disant artificielle et la technologie de divers algorithmes intelligents, il est difficile de atterrir, c'est-à-dire qu'il est difficile de trouver la scène de l'application. Aucun scénario d'application, cette technologie est un autre taureau, à cause de la société et des entreprises, sa mission est de gagner de l'argent, plutôt que de promouvoir le développement social ou technologique, ceux-ci viennent d'apporter le même effet.

Est-ce comme une reconnaissance de visage, une pièce d'identité d'image ou d'autres algorithmes, est-il spécial pour gagner des scénarios d'application de l'argent? On ne peut pas dire que cela ne peut être dit que de nombreux effets pouvant atteindre la technologie actuelle.

Par exemple, comme ce que l'AI va voir un médecin, un diagnostic AI. La précision de la machine peut-elle vraiment vraiment dépasser le médecin? Algorithme actuelCapacité, la confiance n'a aucun moyen d'atteindre un taux très élevé et précis peut être de 95%, même s'il s'agit de l'effet supérieur. Mais pour le médecin, 5% du taux de diagnostic erroné est une chose terrible, ce qui signifie combien d'accidents médicaux. Dix mille pas, même si l'AI a atteint un niveau élevé, les patients peuvent-ils croire au jugement d'AI? Je pense que la plupart des gens sont certainement toujours un médecin professionnel pour juger plus pratique. De plus, les données dans le domaine médical sont très privées. L'hôpital général est également impossible de le sortir et la société partageait donc que le traitement médical sur Internet n'a pas eu une grosse action.
3, le contenu du travail n'est pas intéressant haut de gamme

faisant des algorithmes ou une intelligence artificielle, est-ce une très grande scène de travail, chaque jour, les dernières technologies lisent les derniers papiers, parlent à Hongru, il n'y a pas de Butang Blanc?

La réalité peut être des données, des données, des données, des indicateurs, des indicateurs, des indicateurs tous les jours. Comme mentionné précédemment, presque toutes les technologies sont pour les services aux entreprises. Si vous ne pouvez pas apporter votre entreprise, ce département est supprimé. Dans ce cas, nous utilisons l'algorithme vers l'algorithme et le but est de conduire la croissance de l'entreprise, qui est la promotion des indicateurs d'entreprise. Donc, ce que nous devons faire, c'est essayer d'apporter des améliorations. Si vous souhaitez mettre à niveau, vous avez un bon modèle, vous souhaitez avoir un bon modèle indissociable de données.

Ne remplace pas une variété de papiers, clés d'or, seules les données sont le noyau. Les données détermine la limite supérieure de l'effet, le modèle s'approche simplement de cette limite supérieure. Quels modèles utilisés pour les données ne seront pas utiles. Dans ce cas, nous devons ensuite faire quotidiennement pour traiter divers numéros ennuyeux, une grande quantité de temps consacrée à analyser les données, aux données de nettoyage et à la fabrication de données. En outre, il peut y avoir une autre vie sale, qui n'est pas plus détendue que le développement général.

De plus, pour le développement, ce qu'ils font est de voir et les résultats peuvent être attendus. J'ai fait une fonctionnalité, s'il n'y a pas de bogue, c'est cette fonctionnalité. Mais l'algorithme est différent, tout notre travail est basé sur notre inférence, nous estimons que ce modèle ou cette fonctionnalité peut être utile, mais la situation réelle n'est pas prévue. Il est très probable que beaucoup d'énergie arrive à la tête, de sorte que la pression n'est pas un peu de plus en plus.
Deuxièmement, le statu quo du lieu de travail

Maintenant que la position d'algorithme est maintenant la plus facile à penser du volume. Bien que je n'aime personnellement pas le mot volume intérieur, j'ai toujours le sentiment que c'est abusé, mais je dois admettre que cette ligne de pression concurrentielle n'est pas petite. Parlons de la situation de l'école, s'il s'agit d'une inscription, il n'y a pas de bon contexte académique et un papier relativement excellent, et les compétences de base dans ce domaine sont solides, il est très difficile d'entrer dans la grande entreprise.

parce qu'il y a trop de personnes dans cette ligneIl n'est pas difficile de dire que la vérité est dans l'algorithme. D'autres ne disent pas que je n'ai pas lu les papiers patriarcaux trimestriels que j'ai lus, et certains d'entre eux sont toujours un célèbre école ou un institut de recherche. La situation d'autres différences est plus susceptible de savoir. Et maintenant, il y a aussi beaucoup de gens, la plupart de ces personnes ont choisi des immigrants, mais en raison de la relation entre l'épidémie et le développement intérieur, de plus en plus de personnes choisiront de retourner en Chine, ce qui conduit à la concurrence très intense, un peu de financement que saveur.

Le résultat de la bonté est que la Société mettra à jour les exigences de curriculum vitae, telles que le dépistage direct des qualifications, telles que l'absence de bons papiers, également tamisés. Cela manquera certainement beaucoup de talents, mais peut économiser beaucoup de curriculum vitae et du coût temporel de l'entretien. C'est également le cas où l'eau est recrutée aussi élevée que le bateau.

Si c'est une communauté, la Société souhaite généralement que les candidats ont une expérience de travail connexe, même la grande entreprise est disposée à recruter des candidats potentiels à fort potentiel mais expérimenté. Mais l'exigence de principe est également académique et arrière-plan, solide et poty.

Solid ce mot, je suis une simple traduction, il est probablement de stabiliser et la capacité d'apprendre est forte. Je sais ce que je veux et peut continuer à travailler dur et jeune. Oui, c'est essentiellement que je n'ai pas été là. C'est aussi la raison pour laquelle je veux persuader ces 30 personnes qui souhaitent aller au travail, il y a beaucoup de choses dans le monde et il n'est pas nécessaire d'être fort.

Troisièmement, l'analyse de la foule

J'ai observé une analyse simple de mes collègues que j'ai rencontrés, tout le monde peut y référer. Parmi mes collègues, plus de 90% du diplôme est excellent. Il n'est pas à dire à Singapour, maîtrise de Singapour à Singapour, en plus de ces deux autres écoles célèbres d'outre-mer. La même chose est vraie dans Ali, 90% est un maître de 985 bien connu, au moins au moins au moins 211 maître. Dans la poussée inversée, si le maître est diplômé d'un 985 bien connu ou bien connu 211, le premier cycle est également une bobecue ou pas de premier cycle de premier cycle.

Je suis un premier cycle majeur, des qualifications académiques, fondamentalement le gardien de but dans cette industrie. J'ai presque vu le diplôme, donc si vous avez beaucoup de problèmes, il est encore de problème, il est recommandé d'être prudent.
Dans le document, car la maîtrise nationale disposera essentiellement des exigences, la Société peut se référer à la capacité de cette personne en fonction du niveau du document sur le CV. À moins que vous soyez une maîtrise à l'étranger, car nombre des cours étrangers ne sont pas délivrés, ce n'est pas très bon. Cependant, si vous avez des éléments supplémentaires, vous pouvez déduire des points, en particulier une maîtrise en Chine. Au moins deux beaux nouveaux arrivants que je sais avoir un papiers de bonne qualité, alorsJe juge que les composants du papier devraient être assez lourds.

De l'expérience de la concurrence d'algorithme, il n'ya pas beaucoup de fond d'ACM, peut être de 10% de moins. Il s'agit donc d'un bon point d'addition. En fait, les coéquipiers ACM au cours de mon premier cycle sont vraiment beaucoup dans la direction de l'algorithme, et il y a beaucoup de façons pour moi. Je n'ai pas continué à étudier. Du marché actuel, il existe en effet une concurrence d'algorithme de plus en plus haute qualité, telle que des titres, quatrième paradigmes, etc donc si vous en avez un grand, je le recommande toujours d'essayer la compétition ACM.

Nous sommes donc simples de résumer que le premier Echelon devrait avoir une expérience primée d'ACM de premier cycle, et la maîtrise est une bonne école et il y a une bonne performance à l'école et les camarades de classe du papier . Cependant, ces personnes ne sont pas beaucoup. Les prix d'argent ACM au-dessus du pays seront d'environ mille personnes, ainsi que le taux d'élimination, peuvent compter, des centaines de personnes, très très petites. Le deuxième échelon est un diplôme scolaire célèbre + d'excellents papiers, qui est également très rare. J'estime que c'est 30% chez les pratiquants. Le troisième Echelon est un excellent étudiant de premier cycle avec la concurrence. L'étudiant de premier cycle exceptionnel et le degré d'éducation ont une bonne passion ou l'apérité du papier, qui constitue la grande tête du praticien de l'algorithme et la force. Cependant, le nombre de personnes dans le troisième échelon est la plus grande et la concurrence devrait être la plus grande. Lorsque tout le monde est presque, ils examinent essentiellement des capacités personnelles. Si votre situation actuelle est encore loin du troisième échelon, je conseille essentiellement l'attitude.

Quatrièmement, certaines suggestions

Bien que cela soit conseillée, je sais que beaucoup de gens vont toujours écouter, en particulier les jeunes ont tendance à se rebeller, je comprends aussi. J'ai donc préparé quelques suggestions pour ceux qui n'écoutent pas. Que ce soit un accident vasculaire cérébral, c'est encore plus que beaucoup d'accumulation, il n'est pas facile de prendre une ligne, ce doit être un effort énorme, cette préparation psychologique doit avoir. Il n'y a aucun moyen ou aucune classe d'entraînement, vous pouvez vous faire atteindre cet effet sans lutte. Par conséquent, le reste du problème est de savoir comment travailler dur et nous allons travailler dur.
1, portant sur la base
je donne la recommandation de jeter la base + faire un point brillant, la base de base de l'industrie des algorithmes n'est rien de plus que l'algorithme + Structure de données + Apprentissage automatique + Apprentissage profond. Chaque pièce n'est pas petite, et il est très difficile de descendre à partir de zéro. C'est aussi la raison pour laquelle l'ACM est né, car ils ont maîtrisé les algorithmes et les structures de données, non seulement plus petits, mais contribuent également à continuer à apprendre l'apprentissage ultérieur et l'apprentissage en profondeur.
Ma suggestion personnelle est un grand nombre de questions de brossage rapidement, la plupart des algorithmes d'apprentissage humain et des structures de données sont pour faire face aux entretiens. Dans ce cas, il vaut mieux apprendre sans apprendre, directement à brosse et à apprendre dans le processus de brossage des questions. Prenez le temps d'apprendre à mettre lLes 300 premières questions de EetCode brossée 4 fois et tous les algorithmes impliqués connaissaient bien. Ce sont des opérations mécaniques, le test est la persévérance et l'amertume, il n'ya pas de contenu technique trop technique et les étudiants étrangers recherchent du travail.

La difficulté de l'apprentissage et de l'apprentissage profond est que, lorsque je viens de commencer, je n'ai pas compris quand j'ai été introduit et quel concept était frais, en particulier dans de nombreuses dérivations de la formule. Cependant, en fait, la formule n'a tiré que la simple algèbre linéaire et les opérations matricielles, vient de regarder les gens. Il n'ya pas de nombreux sites techniques spécifiques dans l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, en particulier dans l'apprentissage profond, est une variété de compétences merveilleuses déployées autour du réseau de neurones. La principale difficulté est les premiers mois qui vient de commencer, et ce sera beaucoup mieux dans le passé.

Enfin, parlons du point culminant, disant que beaucoup de gens penseront à Kaggle ou à d'autres jeux. Personnellement, je pense que ces jeux participent à une ou deux familiarités, comprennent comment l'algorithme fonctionne, il n'est pas nécessaire de faire un score. Parce que la technologie et la capacité et les travaux pratiques utilisés dans ce jeu, il est également très différent de ces compétitions. Il s'agit essentiellement d'une petite entreprise intelligente artificielle qui est un employé à temps plein pour brosser le jeu et utiliser ces jeux pour prouver la capacité de la société. Je veux donc qu'un seul pistolet gagne ces entreprises très difficiles, mais aussi beaucoup de temps, alors je ne le recommande personnellement pas.
2, Thèse de lecture
, je pense qu'une meilleure façon est de lire les papiers du papier, de lire les papiers de l'industrie concernée, d'accumuler un peu de réalisation. Pour les camarades de classe qui vient d'entrer dans la ligne, le papier est une chose plus douloureuse. La première chose difficile est de lire quoi lire. Il est également nécessaire de le lire. Tout n'est évidemment pas énergique. Heureusement, Internet est très développé. Nous trouvons un blog et des directives de taureau sur Internet. Vous pouvez trouver un tas de liste de lecture. La deuxième difficulté est la difficulté de se lire. Après tout, il est complet anglais, plus une variété de formules, et elle sera affirmative. Personnellement suggère quelques pièces d'abord, puis enregistrez l'endroit que vous ne comprenez pas, puis trouvez un blog et une analyse des chinois en ligne. Dix articles regardent vers le bas, vous constaterez que cette chose deviendra moins difficile.

Ici, il convient de noter que nous lisons l'ASIS consiste à toucher la routine dans ce champ, plutôt que la méthode de la date limite ou de la technique. Lorsque vous trouvez votre propre méthodologie, vous constaterez que les papiers de lecture deviennent très rapides. Regardez un résumé, regardez la légende, lisez des descriptions essentiellement. À ce stade, c'est déjà un expert en théorie. Il peut également être nécessaire d'accumuler une certaine expérience, mais au moins le problème de la recherche de l'entretien n'est pas grand.

5, un petit sentiment

Tout le monde parle de l'algorithme, l'intelligence artificielle est forte, en fait, c'est toujours un travail acharné et d'autres procédures ordinaires, il n'y a pas de score élevé.

Même si une réalité provient de revenus, il n'ya pas plus que l'avant, le backend et les programmeurs purement développés du client.Et cette ligne n'est pas bien juste, en plus de maintenir l'apprentissage continu, il existe également une très large gamme de chasse, en plus de l'algorithme lui-même nécessite une compréhension et une implication, une difficulté et un stress pour le backend, les grandes données, la conception distribuée et la conception du système non petit.Donc, si cela a été fabriqué dans l'industrie Internet, il n'est vraiment pas nécessaire de changer la direction et c'est un peu d'effort.Cela peut être facilement, pourquoi doit-il être attrapé?