十架方舟
如果你已经是一个人工智能工程师，那么恭喜你，成功的走在许多人工智能求职者的前列。现在有多少人认为跟人工智能最亲密接触的人，很让你羡慕呢?知道人工智能是如此具体进行操作的，自己亲自参与一项大型的人工智能创造，感觉就很与众不同，但是人工智能工程师也会遇到问题的。
人工智能工程师如何提升效率?这让很多的人工智能工程师有点困恼，看看自己的效率，在看看其他同行的效率，感觉自己分分钟被碾压了，感觉自己的效率真的是太低了。自己想提升工作效率有没有什么比较好的办法呢?今天就跟北大青鸟小编一起来想想招吧。
很多的人，第一步提议的就是培训对人工智能的兴趣，为什么是这个建议，因为人刚开始工作的时候，兴趣是会比较浓厚的，但是兴趣是会慢慢的下降的，兴趣一低，那么你的工作效率就会大大的下降，所以要重视你对人工智能的兴趣。
人工智能工程师如何提升效率?北大青鸟建议坚持，如果你真的想提升效率，那么就增进自己的能力，顶尖人工智能人才的话，一定要积累不但的训练和经验，才能够养成的，你人工智能技术越顶尖，那么你的工作效率就会相应的更高。
麦麦咔咔
我在学校也打了python，做了一个履带式演示或类似的东西，因为时间不长，我把它放在一旁。明确的目标，例如，如果您想进行NLP，则需要知道NLP的应用程序具有智能的问题解答，机器翻译，搜索引擎等。然后，如果要进行智能问题解答，则必须知道最先进的技术是深度学习，并且使用的算法是RNN/LSTM/Seq2Seq /等。我明确的目标是在实习期间给我任务。当任务清晰时，所需的语言就清晰了，要学习的算法也就清晰了，并且很多事情都是合乎逻辑的。从金融到技术人工智能的应用非常广泛，每个研究方向都是无限的。由于金融公司很少与图像处理和诸如NLP之类的技术进行交互，因此我强烈的好奇心使我决定去纯粹的技术公司进行调查。致力于智能家居，目标是Javis人工智能/机器学习/深度学习我经常在公交车的广告牌上看到这些字眼，好像没有该技术的公司会落后一样。还有各种学习，例如强化学习，迁移学习，增量学习。这些话之间是什么关系机器学习是人工智能的一种，而深度学习是机器学习的一种。在学习机器学习之前先学习AI。计算机“算法”与数学“算法”之间的区别理论知识对于AI算法工程师来说非常重要。敲代码只是想法的实现过程。这里的“算法”与计算机CS的“算法”不同。 AI算法是从数学上推导的，因此仍然需要学习数学基础。学习越深入，要求越高。在面试期间，极少允许使用手写代码，并且90%的人要求模型挑选算法细节。在学校里，我是一个不喜欢做笔记的人，甚至是一个不喜欢上课的人。但是自从我进入机器学习之路以来，笔记就开始腾飞了〜
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