摘要：
大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于捷通貨運司機薪資待遇如何的問題，于是小編就整理了1個相關介紹捷通貨運司機薪資待遇如何的解答，讓我們一起看看吧。軟件工程師如何轉行... 大家好 ，今天小編關注到一個比較有意思的話題 ，就是關于捷通貨運司機薪資待遇如何的問題，于是小編就整理了1個相關介紹捷通貨運司機薪資待遇如何的解答 ，讓我們一起看看吧 。
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軟件工程師如何轉行做人工智能？
謝謝邀請！
軟件工程師轉行做人工智能是一個不錯的選擇 ，但是要根據自身的知識結構進行相應的準備 。對于研發級軟件工程師（研發級程序員）來說，轉行做人工智能是相對比較容易的 ，因為研發級工程師往往都有扎實的算法基礎。對于應用級軟件工程師（應用級程序員）來說 ，轉行做人工智能需要一個系統的準備（學習）過程 。
人工智能目前的研究方向比較多，比如自然語言處理 、機器學習以及計算機視覺都是不錯的研究方向 ，下面就以機器學習為例 ，說一下作為應用級軟件工程師來說，都應該做好哪些準備 。
首先，需要系統的學習一下算法知識。機器學習的研發是以算法為核心進行展開的 ，所以要有一個扎實的算法基礎 。這個過程需要了解一些比較經典的算法設計過程 ，逐步培養起解決問題的思路 。這部分的學習內容包括隨機算法 、堆排序算法、快排 、計數排序 、貪心算法、核算法 、勢能法 、圖算法、多線程算法 、數論算法和近似算法等，在學習算法的過程中也會連帶著把數據結構一并學習一下 ，因為算法和數據結構本就不分家。
其次 ，了解機器學習的實現步驟 。機器學習的流程包括數據收集 、數據整理、算法設計、算法實現 、驗證算法和應用算法，數據收集是機器學習的第一步 ，目前可以用于機器學習的公共數據集并不少 ，對于實驗來說已經夠用了 。接下來就是了解常見的機器學習算法，目前比較常見的機器學習算法包括NB 、k-mean、kNN 、SVM 、Apriori、EM 、PageRank 、CART等算法 ，對于有算法基礎的人來說 ，這些算法的學習并不困難。
最后，選擇一門編程語言來實現這些算法并對其進行驗證。對于軟件工程師來說 ，這個步驟還是相對比較輕松的 ，目前使用Python做機器學習的算法實現是一個比較常見的做法 。
人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在帶相關方向的研究生，我會陸續在頭條寫一些關于人工智能方面的文章 ，感興趣的朋友可以關注我 ，相信一定會有所收獲 。
如果有人工智能方面的問題，也可以咨詢我 ，謝謝！
說說我的個人經歷
我親身經歷了從非AI軟件開發到AI的轉變。
我一直對AI感興趣 ，也知道這是技術發展的一個大趨勢 。所以在2016年以前，陸陸續續地關注一些AI博客 ，斷斷續續地學習 ，但一直沒有系統學習過 。
在2016年，因為工作的變動 ，就開始系統地學習了AI。買了一些AI的書來讀 ，在coursera在線學習網站上，參加了業界有名的Andrew Ng（吳恩達）的《機器學習》課程 。
這是我是在2016年5月份獲得的《機器學習》結業證書 。
《機器學習》結業 ，只是入門。而AI分成好幾個領域 ，比如圖像識別、NLP等等，每一門的水都挺深 。我選擇進入NLP，因為其它領域都被大公司吃完了 ，而NLP相對不太成熟 ，小公司更有機會 。
我學習了NLP的實用技術，并用來做產品。后來還是因為AI更是大公司的菜 ，加上其它的一些事情 ，就轉向聚焦在區塊鏈上了 。
所以，我覺得我有資格來回答這個問題 。
對于軟件工程師 ，這種轉變 ，不叫轉行，而叫學習新技能。
首先 ，還是需要有扎實的數學知識
對于很多軟件工程師 ，數學知識平時用得少，軟件功能都是調用這個庫 、那個API來實現的。這在AI之前 ，在很多公司還算是合格的 ，畢竟能完成工作 。
但到AI領域后，你就會發現沒有數學知識，碰到一些問題就懵了 ，很吃虧 ，效率會很低 。
我的《微積分》是很多年錢學的，早就丟掉了。到了AI領域 ，發現有很多微積分內容 ，又得撿回來 。
你至少需要準備這些數學知識：
線性代數 。將會碰到有很多向量和矩陣，所有計算的基礎 ，重要性不言而喻
概率與統計
微積分
其次 ，系統地參加人工智能的通用課程
剛開始入門，要推薦吳恩達的《機器學習》 ，這是一堂有名的課 ，評分高達4.9分。
這門課程難度為中等偏低，每期都有習題練習 ，習題需要一般的編程能力 ，全部通過才能獲得結業證書 。
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
然后再深入一點，就是目前業界廣泛使用的神經網絡中的深度學習 。
深度學習在Coursera上，是有一個專項課程。專項課程是幾個相關課程的集合 。深度學習專項內部包含了4個課程 。如果有條件 ，最好把所有的課程學一遍：
https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
如果沒時間學完專項 ，那么其中的《神經網絡和深度學習》是必學的：
https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning?specialization=deep-learning
再次，根據具體的業務領域 ，選擇適合的框架和語言 ，邊學邊做
到了這一步，你就要開始實戰了。
這里要看你從事的領域的需求 ，學習更具體的算法 。比如公司搞圖像識別 ，那CNN必須要精通；如果是NLP，要學word2vec 、RNN等 。
然后選擇編程語言和AI框架。
如果公司沒有硬性要求語言和框架。在語言方面 ，而你是新手 ，或者編程經驗不多，最好就直接用Python；對于老手 ，存在存量綁架 ，也因為對某語言用得熟練，那要選擇支持你的編程語言的框架 。
一般來說，選擇谷歌的TensorFlow更好 ，公司有技術實力保障 ，對語言支持能力強，連JavaScript都支持 。
給碼農的話
最后 ，對于軟件工程師 ，再過幾年，AI將是所有公司所必備一項能力 ，那么的AI技能 ，也就是碼農必備的技能，那就快點學起來 ，用起來。
和其它行業一樣 ，碼農要保持自己的職業競爭力，需要活到老 ，學到老 。在軟件技術這塊 ，迭代周期別其它行業要快很多，就更需要堅持不斷學習 。
謝謝邀請！
首先人工智能肯定是未來的一個方向，無論是否想轉行 ，都有必要去了解人工智能技術。
其次我認為學習人工智能主要有四種境界 ，你需要確定自己需要達到哪種境界，才好確定你的努力方向和策略 。
1.科學家境界
2.工程師境界
3.應用者境界
4.知其然境界
科學家境界
科學家境界是很少很少一部分人能達到的境界 ，主要是那些從事人工智能研究的科學家 ，他們能原創出很多的算法和理論，解決一些最前沿的難題 。比如深度學習的鼻祖Hinton,生成對抗網絡發明人 Ian goodfellow,Xgboost發明人陳天奇等等。
工程師境界
工程師境界也是很難的一種境界 ，需要用很強的理論背景和工程實現能力 ，能獨立復現最新的論文，深刻理解論文的實現原理 ，并能在上面做一些小創新 。
應用者境界
應用者境界是大部分人工智能算法工程師所在的境界 ，主要就是明白算法原理，知道如何實現 ，核心在于知道如何把他應用在一個實際的業務場景之中 。
知其然境界
最后一個是知其然 ，也知其所以然境界，知道當下的人工智能到底是什么，知道機器學習和深度學習大概是個什么東西 ，不會過分的去神話AI ，知道目前AI的優勢，更知道目前AI的局限。
不同的境界對應不同的要求 ，簡單點概括就是：
工程能力決定你的下界 ，理論能力與業務理解決定你的天花板 。
PS：本號作者目前是某大廠機器學習算法工程師，致力于全棧AI算法和業務場景落地 ，非常樂于在網上分享最新的AI知識 ，也經常開直播教同學AI算法和編程 。感興趣的同學可以關注本頭條號，獲得最新的干貨！
到此 ，以上就是小編對于捷通貨運司機薪資待遇如何的問題就介紹到這了 ，希望介紹關于捷通貨運司機薪資待遇如何的1點解答對大家有用。