隨著技術(shù)的成熟，人工智能越來越被應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域。能夠“讀圖”識別影像，還能“認字”讀懂病歷，甚至出具診斷報告，給出治療建議。這些曾經(jīng)在想象中的畫面，逐漸變成現(xiàn)實。作為人工智能最稀缺的人才之一，深度學習工程師面臨近百萬的缺口，成為了各大企業(yè)競相爭奪的香餑餑，月薪大都在30K-80K之間。越來越多的程序員、院校學生開始學習深度學習算法。深度學習工程師的崗位職責有哪些？深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，主要通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。近些年，深度學習在語音識別與計算機視覺領(lǐng)域取得巨大成功，極大推動了人工智能的發(fā)展。越來越多的企業(yè)開始重視深度學習，招聘崗位數(shù)量也越來越多。那么深度學習工程師的主要工作內(nèi)容是什么？有哪些崗位職責呢？主要有以下幾個方面：1) 負責項目中深度學習相關(guān)算法的研究、實現(xiàn)與調(diào)試。比如自然圖像分類、人臉檢測識別、文本識別(OCR)等相關(guān)領(lǐng)域的算法和模型研發(fā)，以及優(yōu)化識別引擎、提高識別效率及成功率等。2）負責針對項目需求，選擇合適的學習框架如TensorFlow、 Caffe、Theano等進行開發(fā)和調(diào)試，完成數(shù)據(jù)獲取→數(shù)據(jù)分析→模型訓練調(diào)優(yōu)→模型上線完整流程，并對流程中的各種環(huán)節(jié)做不斷優(yōu)化。3）利用深度學習的技術(shù)進行前沿人工智能技術(shù)研發(fā)，在開放環(huán)境下、復雜場景中的探索式學習、多任務(wù)協(xié)同學習等，攻克業(yè)務(wù)中的復雜問題。如何成為一名優(yōu)秀的深度學習研發(fā)工程師隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始布局計算機視覺、圖像識別、語音識別、自動駕駛等領(lǐng)域，這方面的人才缺口也越來越大。很多剛接觸深度學習的同學，可能會有疑問，到底掌握哪些技能才能成為一名優(yōu)秀的深度學習研發(fā)工程師呢？首先是算法能力。在大多數(shù)企業(yè)里，深度學習研發(fā)工程師需要負責從算法設(shè)計到算法實現(xiàn)，再到算法上線這一個全流程的工作，所以算法能力是所有深度學習研發(fā)工程師都需要掌握的。其次是編程能力，熟練掌握python/c++編程，至少熟悉tensorflow或者pytorch一種深度學習工具,能夠進行深度學習各類模型架構(gòu)使用和設(shè)計。再次是其他人工智能技術(shù)。未來人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展越來越快，深度學習將會扮演非常重要的角色，很多時候需要深度學習與其他人工智能方法相結(jié)合才能完成。我們將會看見越來越多的混合系統(tǒng)，其中深度學習可用于處理一些棘手的感性任務(wù)，而其他的人工智能和機器學習技術(shù)可用于解決問題的其他部分。未來深度學習、人工智能有革命性的理論突破，更有可能來自交叉領(lǐng)域。深度學習架構(gòu)師成長指南目前我國的人工智能行業(yè)發(fā)展迅速，但是從事深度學習研究的工程師卻很少，尤其是深度學習架構(gòu)師方面的人才非常緊缺。我們知道，系統(tǒng)架構(gòu)師主要負責設(shè)計系統(tǒng)整體架構(gòu)，從需求到設(shè)計的每個細節(jié)都要考慮到，把握整個項目，能對常見應(yīng)用場景能給出最恰當?shù)慕鉀Q方案，使設(shè)計的項目盡量效率高、開發(fā)容易、維護方便、升級簡單等。而要成為一名深度學習架構(gòu)師，除了上面的內(nèi)容之外，還需要擅長機器學習開發(fā)技術(shù)和實踐。當業(yè)務(wù)規(guī)模和復雜度發(fā)展到一定程度的時候，機器學習一定會走向系統(tǒng)化、平臺化這個方向。這個時候就需要深度學習架構(gòu)師根據(jù)業(yè)務(wù)特點以及機器學習本身的特點來設(shè)計一套整體架構(gòu)，包括上游數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)流的架構(gòu)設(shè)計，以及模型訓練的架構(gòu)，還有線上服務(wù)的架構(gòu)，建立機器學習訓練、預(yù)測、服務(wù)穩(wěn)定高效運行的整體系統(tǒng)等等。