如何成为一个深度学习算法工程师

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随着技术的成熟，人工智能越来越被应用到医疗领域。能够“读图”识别影像，还能“认字”读懂病历，甚至出具诊断报告，给出治疗建议。这些曾经在想象中的画面，逐渐变成现实。
作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，月薪大都在30K-80K之间。越来越多的程序员、院校学生开始学习深度学习算法。
深度学习工程师的岗位职责有哪些？
深度学习的概念源于人工神经网络的研究，主要通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
近些年，深度学习在语音识别与计算机视觉领域取得巨大成功，极大推动了人工智能的发展。越来越多的企业开始重视深度学习，招聘岗位数量也越来越多。
那么深度学习工程师的主要工作内容是什么？有哪些岗位职责呢？主要有以下几个方面：
1) 负责项目中深度学习相关算法的研究、实现与调试。比如自然图像分类、人脸检测识别、文本识别(OCR)等相关领域的算法和模型研发，以及优化识别引擎、提高识别效率及成功率等。
2）负责针对项目需求，选择合适的学习框架如TensorFlow、 Caffe、Theano等进行开发和调试，完成数据获取→数据分析→模型训练调优→模型上线完整流程，并对流程中的各种环节做不断优化。
3）利用深度学习的技术进行前沿人工智能技术研发，在开放环境下、复杂场景中的探索式学习、多任务协同学习等，攻克业务中的复杂问题。
如何成为一名优秀的深度学习研发工程师
随着深度学习技术的发展，越来越多的企业开始布局计算机视觉、图像识别、语音识别、自动驾驶等领域，这方面的人才缺口也越来越大。很多刚接触深度学习的同学，可能会有疑问，到底掌握哪些技能才能成为一名优秀的深度学习研发工程师呢？
首先是算法能力。在大多数企业里，深度学习研发工程师需要负责从算法设计到算法实现，再到算法上线这一个全流程的工作，所以算法能力是所有深度学习研发工程师都需要掌握的。
其次是编程能力，熟练掌握python/c++编程，至少熟悉tensorflow或者pytorch一种深度学习工具,能够进行深度学习各类模型架构使用和设计。
再次是其他人工智能技术。未来人工智能产业发展越来越快，深度学习将会扮演非常重要的角色，很多时候需要深度学习与其他人工智能方法相结合才能完成。我们将会看见越来越多的混合系统，其中深度学习可用于处理一些棘手的感性任务，而其他的人工智能和机器学习技术可用于解决问题的其他部分。未来深度学习、人工智能有革命性的理论突破，更有可能来自交叉领域。
深度学习架构师成长指南
目前我国的人工智能行业发展迅速，但是从事深度学习研究的工程师却很少，尤其是深度学习架构师方面的人才非常紧缺。
我们知道，系统架构师主要负责设计系统整体架构，从需求到设计的每个细节都要考虑到，把握整个项目，能对常见应用场景能给出最恰当的解决方案，使设计的项目尽量效率高、开发容易、维护方便、升级简单等。
而要成为一名深度学习架构师，除了上面的内容之外，还需要擅长机器学习开发技术和实践。
当业务规模和复杂度发展到一定程度的时候，机器学习一定会走向系统化、平台化这个方向。
这个时候就需要深度学习架构师根据业务特点以及机器学习本身的特点来设计一套整体架构，包括上游数据仓库和数据流的架构设计，以及模型训练的架构，还有线上服务的架构，建立机器学习训练、预测、服务稳定高效运行的整体系统等等。

Answer 2

在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别？
深度学习是什么
深度学习是机器学习领域中对模式（声音：例如，人们可能认为；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型

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《智能问答与深度学习》ChatoperaCEO王海良著，对学习AI的朋友很有用！强烈推荐！