捷通国际货运待遇如何

大家好 ，今天小编关注到一个比较有意思的话题
，就是关于捷通货运司机薪资待遇如何的问题，于是小编就整理了1个相关介绍捷通货运司机薪资待遇如何的解答 ，让我们一起看看吧 。

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软件工程师如何转行做人工智能？

谢谢邀请！

软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择
，但是要根据自身的知识结构进行相应的准备
。对于研发级软件工程师（研发级程序员）来说，转行做人工智能是相对比较容易的 ，因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础。对于应用级软件工程师（应用级程序员）来说
，转行做人工智能需要一个系统的准备（学习）过程 。

人工智能目前的研究方向比较多，比如自然语言处理 、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向 ，下面就以机器学习为例，说一下作为应用级软件工程师来说
，都应该做好哪些准备
。

首先，需要系统的学习一下算法知识。机器学习的研发是以算法为核心进行展开的 ，所以要有一个扎实的算法基础 。这个过程需要了解一些比较经典的算法设计过程
，逐步培养起解决问题的思路
。这部分的学习内容包括随机算法
、堆排序算法、快排 、计数排序
、贪心算法、核算法 、势能法
、图算法、多线程算法 、数论算法和近似算法等，在学习算法的过程中也会连带着把数据结构一并学习一下 ，因为算法和数据结构本就不分家。

其次
，了解机器学习的实现步骤 。机器学习的流程包括数据收集、数据整理
、算法设计、算法实现 、验证算法和应用算法，数据收集是机器学习的第一步 ，目前可以用于机器学习的公共数据集并不少
，对于实验来说已经够用了。接下来就是了解常见的机器学习算法，目前比较常见的机器学习算法包括NB
、k-mean、kNN 、SVM
、Apriori、EM 、PageRank
、CART等算法 ，对于有算法基础的人来说
，这些算法的学习并不困难
。

最后，选择一门编程语言来实现这些算法并对其进行验证。对于软件工程师来说 ，这个步骤还是相对比较轻松的，目前使用Python做机器学习的算法实现是一个比较常见的做法 。

人工智能是我的主要研究方向之一
，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章 ，感兴趣的朋友可以关注我
，相信一定会有所收获
。

如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我 ，谢谢！

说说我的个人经历

我亲身经历了从非AI软件开发到AI的转变。

我一直对AI感兴趣
，也知道这是技术发展的一个大趋势 。所以在2016年以前，陆陆续续地关注一些AI博客 ，断断续续地学习
，但一直没有系统学习过
。

在2016年，因为工作的变动 ，就开始系统地学习了AI。买了一些AI的书来读
，在coursera在线学习网站上，参加了业界有名的Andrew Ng（吴恩达）的《机器学习》课程 。

这是我是在2016年5月份获得的《机器学习》结业证书
。

《机器学习》结业 ，只是入门。而AI分成好几个领域，比如图像识别、NLP等等
，每一门的水都挺深 。我选择进入NLP，因为其它领域都被大公司吃完了 ，而NLP相对不太成熟
，小公司更有机会
。

我学习了NLP的实用技术，并用来做产品。后来还是因为AI更是大公司的菜 ，加上其它的一些事情
，就转向聚焦在区块链上了 。

所以，我觉得我有资格来回答这个问题。

对于软件工程师 ，这种转变
，不叫转行，而叫学习新技能
。

首先 ，还是需要有扎实的数学知识

对于很多软件工程师
，数学知识平时用得少，软件功能都是调用这个库 、那个API来实现的。这在AI之前 ，在很多公司还算是合格的，毕竟能完成工作 。

但到AI领域后
，你就会发现没有数学知识，碰到一些问题就懵了 ，很吃亏
，效率会很低
。

我的《微积分》是很多年钱学的，早就丢掉了。到了AI领域 ，发现有很多微积分内容
，又得捡回来 。

你至少需要准备这些数学知识：

• 线性代数
  。将会碰到有很多向量和矩阵，所有计算的基础 ，重要性不言而喻
  

• 概率与统计
  

• 微积分
  

其次
，系统地参加人工智能的通用课程

刚开始入门，要推荐吴恩达的《机器学习》 ，这是一堂有名的课
，评分高达4.9分。

这门课程难度为中等偏低，每期都有习题练习 ，习题需要一般的编程能力，全部通过才能获得结业证书 。

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

然后再深入一点
，就是目前业界广泛使用的神经网络中的深度学习
。

深度学习在Coursera上，是有一个专项课程。专项课程是几个相关课程的集合 。深度学习专项内部包含了4个课程
。如果有条件 ，最好把所有的课程学一遍：

https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

如果没时间学完专项
，那么其中的《神经网络和深度学习》是必学的：

https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning?specialization=deep-learning

再次，根据具体的业务领域 ，选择适合的框架和语言
，边学边做

到了这一步，你就要开始实战了。

这里要看你从事的领域的需求 ，学习更具体的算法 。比如公司搞图像识别
，那CNN必须要精通；如果是NLP，要学word2vec
、RNN等。

然后选择编程语言和AI框架
。

如果公司没有硬性要求语言和框架。在语言方面 ，而你是新手
，或者编程经验不多，最好就直接用Python；对于老手 ，存在存量绑架，也因为对某语言用得熟练
，那要选择支持你的编程语言的框架 。

一般来说，选择谷歌的TensorFlow更好 ，公司有技术实力保障
，对语言支持能力强，连JavaScript都支持
。

给码农的话

最后 ，对于软件工程师
，再过几年，AI将是所有公司所必备一项能力 ，那么的AI技能
，也就是码农必备的技能，那就快点学起来 ，用起来。

和其它行业一样
，码农要保持自己的职业竞争力，需要活到老 ，学到老 。在软件技术这块，迭代周期别其它行业要快很多
，就更需要坚持不断学习
。

谢谢邀请！

首先人工智能肯定是未来的一个方向，无论是否想转行 ，都有必要去了解人工智能技术。

其次我认为学习人工智能主要有四种境界
，你需要确定自己需要达到哪种境界，才好确定你的努力方向和策略 。

1.科学家境界
2.工程师境界
3.应用者境界
4.知其然境界

科学家境界

科学家境界是很少很少一部分人能达到的境界 ，主要是那些从事人工智能研究的科学家
，他们能原创出很多的算法和理论，解决一些最前沿的难题
。比如深度学习的鼻祖Hinton,生成对抗网络发明人 Ian goodfellow,Xgboost发明人陈天奇等等。

工程师境界

工程师境界也是很难的一种境界 ，需要用很强的理论背景和工程实现能力
，能独立复现最新的论文，深刻理解论文的实现原理 ，并能在上面做一些小创新 。

应用者境界

应用者境界是大部分人工智能算法工程师所在的境界
，主要就是明白算法原理，知道如何实现 ，核心在于知道如何把他应用在一个实际的业务场景之中
。

知其然境界

最后一个是知其然，也知其所以然境界
，知道当下的人工智能到底是什么，知道机器学习和深度学习大概是个什么东西 ，不会过分的去神话AI
，知道目前AI的优势，更知道目前AI的局限。

不同的境界对应不同的要求 ，简单点概括就是：

工程能力决定你的下界
，理论能力与业务理解决定你的天花板 。

PS：本号作者目前是某大厂机器学习算法工程师，致力于全栈AI算法和业务场景落地 ，非常乐于在网上分享最新的AI知识
，也经常开直播教同学AI算法和编程。感兴趣的同学可以关注本头条号，获得最新的干货！

到此 ，以上就是小编对于捷通货运司机薪资待遇如何的问题就介绍到这了
，希望介绍关于捷通货运司机薪资待遇如何的1点解答对大家有用
。