人工智能技术人员使用人工智能-人工智能技术人员使用人工智能吗

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术人员使用人工智能的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术人员使用人工智能的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能时代需要怎样的技能人才？
2. 为什么人工智能工程师被戏称为“调参侠”？
3. 学完Python能不能做人工智能的业务，能做到什么程度？

人工智能时代需要怎样的技能人才？

科技人工时代，我从自动化领域来理解，在机械制造行业，生产机器的自动化程度越来越高，像绕电机，水泵轴的加工，许多工厂都实现了自动生厂，伴随自动化程度提高，产品的质量和产量以及效率也在提升，这些大数据又可以通过物联网来沟通，将车间产品的数据通过物联网平台送到数据庫，数据库软件做提取分析，将一手数据送给公司，在遥远的城市远端也能读取，现在就要求的电气工程师，需要在电气方面有好的功底，在计算机网络方面也要有基础，综合的去应对这个大数据时代

如果从技能人才说，人工智能需要硬件和软件结合的技能人才。

从信息技术的发展看，今天的物联网技术已经让人类从获取信息向通过信息控制万物发展了，也就是说各行各业还有家庭都在物联网的范畴之下。比如工业的发展是在工业机器人(工业自动化)互联的基础下发展的，对工人来说，他不但要掌握机电的技能，还要掌握信息控制也就是编程的技能。

从现在工业自动化的发展看，不是机器人换人，而是人控制自动化生产线(也可以说成是工业机器人)去生产。那如果出现故障呢？就需要有硬软结合技能背景的人才了，而这样的人才在今后是大量需要的。

与其说人工智能时代是换掉人，不如说人工智能是让人才升级的时代。

再看智能无人驾驶，其实也需要人的，只是把人放在后台了。而且从机器学习的角度说，无人驾驶是需要大量的技能人才去教机器的，更何况无人驾驶就算进入社会，也是有相当一段时间在后台是需要大量技能人才的。

今天的物联网时代，控制万物是需要大量硬软结合的技能人才。

人工智能时代的合格技能技术人才必须实现从态度到实践、从理念到行为、从内在到外在的全面跃迁，在理念层面、专业层面和实践层面掌握与机器竞争、对话、合作的能力。

人工智能时代的到来已经产生了一些之前没听说过的新职位如“自然语言处理”“语音识别工程师”以及人工智能、机器人产品经理等，甚至有人断言，未来还将可能出现“机器人道德评估师”“机器人暴力评估师”等职位。做互联网报道的媒体人等“旧职位”在“人工智能化”升级后，需转型做人工智能领域的垂直媒体等。对于人工智能时代的技能人才而言，专业是第一位的，不仅要有过硬的专业知识，更要有能够把自己所掌握的理论、知识和先进做法推而广之的能力。

面对大数据、人工智能、区块链等提出的知识化挑战以及我们冲击高精尖技术的现实需求，我们必须培养一批具有真才实学的执行者，即能“揽瓷器活”的“金刚钻”。需要注意的是，技能型人才队伍的建设应该是有等级层次、分门别类的。针对那些我国当前处于零起点、空白状态的领域的基础攻关，应该能够沉下心、耐得住寂寞，从零开始培养特定人才；与此同时，对于那些当前急需的大数据分析、人工智能、[_a***_]***等方面的人才建设与培养，也应该加大力度，从而打造一支能够匹配我国全门类制造的人才队伍。

复杂规则下的工作不容易被人工智能取代。

象棋、围棋、即时战略电子游戏，在这三个领域人工智能已经称王。但这三个领域是有限规则下的领域，算法可以穷尽可能出现的情景。

在开放的复杂规则环境下，人工智能还没有成功的案例。比如自动驾驶领域，没有公司宣布完全不需要人工干预。比如人工智能问答领域，人工智能经常被人类调戏和鄙视。

简单重复有限规则的工作，会被自动化(人工智能是自动化之一）取代。

开放复杂规则的工作，仍然靠人。

1.人工智能相关“新行业”带来的“新职位”。

2.其它行业“旧职位”的“人工智能化”（升级/细分）。

3.人工智能激发出人性角度的更多需求，导致某些“旧职位”的需求量变大。

人工智能时代对人才的需求：

1.专才+创造力

无论上述三类需求来源的哪一种，浮于行业表面的人，都会被AI替代。只有具备深度的专业能力和创造力，才能有立足之地。

2.需求极强的多领悟理解力+沟通合作能力

在实际工作中，一定会需要和其他背景的牛人共同协作。这时，一方面需要更多领域的知识储备，另一方面，沟通合作能力尤其重要。

3.还需要极高的人文素养和灵魂境界

真正的机器人产品，需要超越纯逻辑性的思维和内涵。

为什么人工智能工程师被戏称为“调参侠”？

调参并不可耻，好的调参侠，非常厉害

算法工程师技术上讲，基本上只和数据和模型打交道。模型就是一个黑***法盒，而这个黑盒子就是通过数据和调参而来。

模型中有两类参数，一类我们叫权重，可学习的参数；一类叫超参，需要不停地实验，来确定下来。所谓调参就是***的后者。当然这些实验，需要专业的设计技巧，不在本文范围之内，感兴趣的可以找吴恩达老师的书看看。

很多人说算法工程师是调参侠，没技术含量。同样都是xgb,为什么有人能拿冠军有人只能很弱？或许你会说特征工程做的好。但换到图像和文本领域，模型的基本就是搭积木，这种搭积木也算是超参，模型的层数，模型的维度。

一项超分辨率比赛，韩国某支队伍获冠军，把大家都认为理所当然的批标准化去掉，意外获得了冠军。

实践很重要，调参不可耻。调的好，可以拿冠军。甚至可以将调参经验写成一篇论文。谷歌当时就有一篇论文，暴力的将各种函数尝试了一遍，发表一篇论文。

有时候是先走实践，再猜测或推测出来的理论。对不对？别管黑猫白猫，能抓耗子就是好猫。目标为导向。

并不是所有的调音师能超出美妙的音乐。虽然就那么几个音符。调参技巧弄得好，可以***文，可以提升业务指标，带来利润。

做人工智能的人，基本都和数据模型打交道，数据模型除了数据外，还有一个就是模型参数，参数是可调节的，我们通常说的超参数就是要进行调节，去适应数据，当然调参也需要数学功底，对算法的理解，所以，简单的说人家是调参也不太礼貌，人家能做的，你未必能做到。

确实，现在做人工智能方向的工程师，有不少被称为“调参侠”，但也并不全是。

以我自己为例，我做cv方向（计算机视觉）的， 调参在我日常工作中占的比例并不大。

在CV这块，除了超参数外，影响模型效果的主要还是要网络结构、数据和损失函数，这三方面确定下来后，调参基本花不了多少时间。

回归正题！

在人工智能里面，参数大致可分为2大类：

参数(parameters)/模型参数：由模型通过学习得到的变量，比如权重w和偏置b，这个多半是不能调节的，它是由神经网络自己学习出来的。

超参数：在机器学习中，超参数是在神经网络训练之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。常见的有学习率、迭代次数、隐藏层的层数、每层神经元的个数等。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。这一般是根据经验进行设定，影响到权重w和偏置b大小的数值。

调参侠其实和写程序所说的码农差不多的意味，是对从事这个行业人员的调侃。比如写程序的，刚开始都会接触增删改查的业务，做多了都会说curd一样。从事人工智能还有许多的其他名称，比如调包侠，指标奴。

人工智能的技术和知识还是很广泛的，并不只是调参。还有数据和特征工程，数学算法知识等。

对一般的机器学习模型而言，都有一个或多个参数需要选定。这里面既有离散型的超参数，也有连续型的超参数，甚至还有条件型的超参数。

离散型的超参数是指那些取值个数有限的超参数，连续型的超参数是指那些取值连续的超参数，而条件型超参数则是指那些需要在设定其他某个超参数为某个特定值后才可以进行设定的超参数。

例如，决策树的超参数不纯度就是一个离散型超参数，它可以是gini指数、熵或者方差中的一种。而逻辑回归的超参数学习率则是连续型，因为其取值范围是大于0.0的任意数值。相比之下，条件型超参数不那么常见，只在少数模型中存在，例如sklearn的SVC里，超参数degree仅在kernel为poly时起作用，而在其他时候无效。

如果将深度学习考虑进来，那么条件型超参数就不那么特别了。例如，对于一个深度神经网络来说，第4层隐藏层上所对应的所有超参数（比如神经元个数和激活函数类型）都有一个存在的前提，那就是隐藏层的数量大于等于4。

正因为有这么多的超参数需要调整，而且某些超参数可能会对最终结果产生巨大的影响，所以初级的机器学习从业人员也被戏称（或自称）为“调参侠”，可见调参的重要性及其所需的巨大时间消耗。

学完Python能不能做人工智能的业务，能做到什么程度？

Python是一门编程语言。你学好了Python再去学人工智能会比较快上手，因为目前比较流行的人工智能开源框架（Tensorflow，pytorch）等都是默认用Python来编程的。不过人工智能还需要学不少数学方面的知识点，例如线性代数，概率论，数理统计，微积分，等等。Python在做这些方面也是有优势的，比如numpy，pandas，matplotlib，等等优秀的Python库。

首先必须明确一点，Python和人工智能是完全不同的两个概念，Python只是一种编程语言，而人工智能是一种方法论，是一种用来实现类似人类智能的科学理论与工程实践。

人工智能是一个交叉学科，使用到的知识体系包含认知心理学、神经科学、计算平台、数据分析、控制工程、软件实现等诸多领域。

软件实现只是人工智能的一部分，机器学习又是人工智能的一部分，而软件的设计与开发又可以使用多种不同的编程语言，比如现在广泛使用的语言有：Python、Matlab、Prolog、Lisp、C/C++等，Python只是其中之一。随着近年来以深度神经网络为基础的机器学习的流行，Python因为有以Google为首推动的TensorFlow，以Facebook为首推动的PyTorch，以及其它一些机器学习开发库，如Theano、Keras、MXnet等的支持而被广泛使用。所以导致很多对人工智能领域了解不够深的人将Python与人工智能等同起来，这其实是一种误解。

当然Python与机器学习也有交集，那就是Python可以作为编程语言来开发机器学习软件，因为Python简单易学，功能强大，所以受到很多新手的欢迎。

有了这些认识，再来回答题主的问题，学完Python之后能不能做人工智能的业务？我的答案是可以做，但是如果你不懂人工智能，特别是机器学习的原理，对你来说会非常困难，你只能用Python来实现别人设计好的模型，而无法自己设计模型，最多只能做一些应用层面的东西，能达到的深度会非常有限。

此外，想要做人工智能，也不一定非要学Python，其它编程语言也是可以的，关键是你得学习并理解人工智能本身，而这个难度要比学习编程语言大很多。

到此，以上就是小编对于人工智能技术人员使用人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术人员使用人工智能的3点解答对大家有用。

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