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2019-06-17 中新经纬

   

怎样跑位如何选择合适的深度框架?1.与现有平台和技能整合的难易程度。在刚刚结束的第二季百度AI开发者实战营深度学习公开课上,百度针对北京站、深圳站、杭州站、成都站四地参与公开课的学员做了课后调研。调研数据显示,参与百度深度学习公开的学员有79%已经参加工作,剩余21%的学员为在校生。另外,所有学员里有2年及以上深度学习开发经验的为10%,2年及以内的深度学习开发经验的占61%,有29%的学员没有深度学习相关的开发经历。可以看出,报名参加百度深度学习公开课的学员以AI领域入门级选手为主;此外,学生也占到不小的比例,说明在校生群体对AI的热情很高,也正在通过各种渠道学习AI知识,而这在某种程度上也能看出高校在开设人工智能课程方面还不够完善,百度深度学习公开课恰好满足了上述两类群体学习AI的需求。AI工程师必须要有极强的编程能力,那除此之外,一名合格的AI工程师还需要哪些技能?

林园个人资料第二,很多公司要求机器学习工程师不仅要有高超的技术能力,了解各个模型和算法的优缺点,同时还要有一定的业务能力。具体来讲,AI工程师应该明白用机器学习的方法看待商业问题,理解问题的痛点,能够从数据中获取必要的信息,然后通过模型产生商业价值,使AI技术真正为用户服务。极简的Keras。Keras是一个崇尚极简、高度模块化的神经网络库,于2015年3月发布。Keras能够让用户快速实验原型,将开发者的想法变成现实。近期,MXNet还宣布支持Keras2,可更加方便快捷地实现CNN及RNN分布式训练。深度学习在不同应用场景的数据量是不一样的,工程师需要考虑如何使系统计算得更快,这就涉及分布式计算、多GPU计算等。开发者需要极高的工程素养才能很好地平衡性能、成本、效率、稳定性等问题。第二,很多公司要求机器学习工程师不仅要有高超的技术能力,了解各个模型和算法的优缺点,同时还要有一定的业务能力。具体来讲,AI工程师应该明白用机器学习的方法看待商业问题,理解问题的痛点,能够从数据中获取必要的信息,然后通过模型产生商业价值,使AI技术真正为用户服务。

马景涛资料相对高阶的TensorFlow。自推出以来,TensorFlow在开发者社区享有盛誉,目前已经成为开发者最常用的深度学习框架,它的功能全,社区活跃,因此使用率也一直保持领先。但TensorFlow也因为文档和接口混乱,使用繁琐等缺点广受诟病。AI的确是一个门槛很高的领域。从学历上看,有超过一半的AI求职者学历在硕士及以上,高学历人士的录取率明显较高。而很多求职者要么学历较低,要么是初级程序员,只对基础编程略知一二,要么缺乏实际的AI技能。面对各具特色的深度学习框架,AI工程师该如何选择?具体来讲,AI工程师可以从以下角度来选择深度学习框架:4.深度学习平台的成熟度。

面霜乳液值得一提的是,百度在近期正式开放运营了PaddlePaddle中文社区,旨在打造国内最高效、最方便的深度学习社区,方便开发者交流技术问题,结识更多的工程师。AI开发者遇到无法解决的问题时,在论坛上发帖24小时之内会有响应,迅速获得资深工程师的讲解和指点。那么,对于国内众多有志于AI的程序员来讲,如何弥补自己的短板成功转型AI?或者说如何让自己的AI技能得到快速的成长呢?雷锋网AI研习社认为,选择合适的深度学习框架可能是第一步。从整体上看,Python已经成为深度学习的基本语言,能够和大多数平台无缝对接。一个成熟的深度学习平台,文档、教程、社区等生态因素必不可少,而且在很大程度上决定了该平台是否易用,是否能为开发者提供实际的帮助。就目前的发展情况来看,TensorFlow、MXNet等框架有很详尽的文档和活跃的社区,新手可以通过这些资源快速上手开发原型。

(编辑:董文博)
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