深度学习工程师报名条件

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。

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需要以下技能：1、熟练掌握C/C++和python语言编程，熟悉linux开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底；2、熟悉推荐业务常用理论和算法，在多个领域（如排序模型，召回模型，用户画像，深度学习等）有三年以上实际工作经验；3、有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题；良好的沟通能力与团队协作能力；4、有推荐系统，广告系统，搜索引擎等开发经验；熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理任务中有实际应用经验者优先；5、熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），或者熟悉spark、hadoop分布式计算编程者优先。硬技能：1. 数学：包括概率论与数理统计、矩阵论、随机过程。2. 计算机基础：包括操作系统、组成原理、数据结构。3. 算法能力：包括对领域内主流模型进行优缺点对比、在设定的场景中选择合适的方案等。想要了解更多关于算法工程师的问题可以咨询一下CDA认证机构，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

如今越来越多的在职人员选择就读在职研究生来提升自己的能力了，于是就有不少考生想知道人工智能与深度学习在职研究生考哪些科目。在职研究生目前有两种学习方式，不管选择哪种方式进行学习，不同形式的考试形式有所不同，考生可以提前有所了解。人工智能与深度学习在职研究生属于管理科学与工程在职研究生，培养集经济学、管理学和计算机等多科性知识于一体，能够从事经济信息管理系统的开发、研制、维护工作，也具有对经济活动进行分析、预测与决策的实际工作能力的高层次人才。人工智能与深度学习在职研究生属于同等学力申硕学习方式，免试入学，入学不需要考试，但是申请硕士学位要参加申硕考试，在职研究生考试科目是外语和专业课综合，申硕考试时间是每年5月进行的全国联考，3月在中国学位与研究生教育信息网进行网上报名，考生要在规定年限内通过考试达到及格线才行。在职研究生报名条件是：获得大专及本科以上学历者，硕士或博士学位，相关行业背景人员可免试入学。在职研究生学习方式是：周末上课，每月1次(2天)课程学习；设有周末假期面授与网络远程班。学习内容有IT项目管理、管理信息系统、高级运筹学、企业资源计划、信息经济学、大数据分析、数据仓库与数据挖掘、人工智能与深度学习、智能决策与数据挖掘等。考研政策不清晰？同等学力在职申硕有困惑？院校专业不好选？点击底部官网，有专业老师为你答疑解惑，211/985名校研究生硕士/博士开放网申报名中：