应届生年薪80万!现在转行做AI来得及吗...
日期:2018-11-23

前几天,一条关于人工智能(AI)的微博,火了。

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  应届、年薪80万、薪水拔高20%...即使是AI领域的应届硕士、博士毕业生,也完全不用去招聘会,不用投简历,企业自然会通过导师、猎头各种渠道找到他们,名副其实“人在家中坐,钱从天上来”啊!

为什么今年AI如此火爆?

 

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  造成今年AI领域火爆的原因主要有三点:一是得益于“深度学习”的出现,人工智能开始大爆发;二是2015年之后Pascal架构GPU运算能力的大幅提升(2018年图灵Turing架构运算能力再升级);第三点就是政府和高校的推动。

  2017年全国“两会”上,“人工智能”首次正式被写入政府工作报告。

  2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》。

  继2017年中国科学院大学、西安电子科技大学等高校设立人工智能学院之后,2018年,清华大学、南京大学等一批高校也纷纷设立人工智能学院或研究院。

 

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  AI井喷式的发展构建出庞大的产业群, 这就需要足够多的技术人才,但是据Linkedln领英发布的一份报告显示,截止2017年全球AI技术人才总数大约190万,其中美国约85万,中国只有大约5万人,但是AI行业的缺口却有500万之大,所以才会出现2018年AI人才急需的场面。

AI包含哪些?

  人工智能(AI)其实是一个很大的类,随着技术的进步又细分出“机器学习”以及目前最流行的“深度学习”。

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  NVIDIA官方给出的AI技术发展历程图很好的解释了这一点。简单来说,人工智能的实现需要“机器学习”,而“深度学习”则是实现“机器学习”的技术。

如何系统学习AI

  要说学习AI技术,目前除了高校开设的课程,NVIDIA英伟达的“GTC”大会和“DLI深度学习学院”在线课程,是目前相对最成熟和完善的AI培训系统。

 

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  其实AI和深度学习的相关课程还有很多,但是NVIDIA作为GPU行业的龙头,所开设的课程更加全面,包括AWS、谷歌、IBM、微软等全球技术领先的企业都会参与培训。

 

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  另外,学习AI技术最重要的是实践,而NVIDIA的课程正是针对具体行业具体应用的,比如在医疗课程中就又细分了影像分析、染色体状态分析、基因组分析等。

搭建个人AI主机

  作为一个转行AI的初学者,除了理论知识的储备,还需要一台合适的主机进行实践。因为“个人云服务器”价格太高不具备普适性,所以一台“高配”的个人电脑是初学AI最合适的设备了。

 

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  只需要像以往组装一台普通的电脑一样,选择CPU、GPU、内存条、固态硬盘、电源、主板就可以了,至于各个配件如何选择才最优,这里给出一些建议仅供参考。

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  显卡:GPU可以利用多个线程来进行高速的矩阵运算,而深度学习中会涉及到很多的矩阵运算,因此选择一个优秀的GPU至关重要。专业显卡因为价格很高,一般消费者很难承受,这里建议选择Pascal、Turing架构的显卡。

 

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  根据lambdalabs针对两代显卡的运算能力测试,我们总结了以下几点可参考:

  总体来说最好的GPU是:RTX 2080 Ti

  成本效益高,但价格稍贵:RTX 2080、GTX 1080Ti

  成本效益高,且价格实惠:GTX 1080、GTX 1070 Ti

  我很穷:GTX 1060(6GB)

  CPU:对于深度学习来说CPU的要求不是很高,只要秉承“选择优等的GPU 选择较好的CPU”,选择主频较高、支持更多PCI-E通道的CPU即可。

  主板:就单路CPU来说,一块显卡就占用了其中的16条PCI-E通道,如果后续还想增加显卡的话,最好是选择具备PCI-E拓展能力的主板。

 

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  内存:内存频率根据主板和CPU选择就好,容量当然是越大越好,建议16G起步,我自用的四根影驰HOF II DDR4-3600的内存。

  硬盘:在深度学习中,硬盘可以用来“保存代码”“保存Model”“保存中间结果”“保存数据集”等,建议选择大容量的SATA 3.0 SSD(容量越大越好),当然,如果只是用来做系统盘的话一般240~512G就可以。

电源:电源千万不要省钱,你的主机可能会连续运行超过24小时。单卡建议1000W起步,双卡及以上可以选择1200/1600W的电源。

 

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至此,拿到80万年薪的理论方法和技术实践都已经传授给你们了,能不能拿到就看各位的造化啦。

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