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中新网太原9月4日电 题:台湾建筑师深耕大陆“美丽乡村” 共建共享乡村振兴

太行山的秋景别样美。身处台湾的谢英俊,盼着疫情过去,再赴太行山深处,看看当地乡村的变化。

民众正在选购物品。陈超 摄

例如,你首先需要在概念上理解批归一化的好处,但要在竞争中脱颖而出,还得学会使用Jupyter notebook或GitHub repo,并有一定的作品量,附带作品集是展示技术、创意和解决问题能力的好方法。

而招聘公司想要的理想候选人,不仅要了解机器学习理论,而且可以实际应用概念、技术和思想。

通过简历审查这一关后,接下来是面试。在两个面试阶段,都会涉及机器学习相关的问题。面试官可能会让你解释梯度下降变体之间的差异;或描述新型神经网络架构的独特特征。

机器学习研究工作要求个人至少已经掌握平均水平的编程技能。

如何找到机器学习工作

完成学位论文并开始职业生涯后的AI领域知识

3、实际应用理论知识的能力

传统意义上,大陆的村民建房子是靠邻里互相帮忙。谢英俊说,希望借助快速发展的装配式建筑产业,推动村民建房合作社。“技术门槛降低,村民带着自己的创意去亲手建房子,这是蛮有意义的实践,也是理想的状态。”

AI涵盖了很多子领域,例如机器学习、自然语言处理、语音识别、神经网络、计算机视觉、图像处理等等。

“帮助村民自己动手建设家园,创造幸福的生活。”谢英俊说,这是作为一个建筑师的理想。(完)

成功的AI从业者模式

“大陆‘美丽乡村’建设的发展潜力巨大,尤其是像山西这样的省份,人文历史丰富,底蕴深厚,每个村子都有自己的历史脉络和故事,村落保存完整。”谢英俊告诉中新网记者,在做乡村振兴规划时,尤其要尊重当地的历史脉络,尽量保持原貌,去做适当的设计,让乡村活起来。

民众正在选购物品。陈超 摄

项目 开源贡献 研究 合作

完成大学之后的AI领域知识

计算机视觉工程师Richmond Alake曾经将吴恩达CS230深度学习课程中关于如何阅读论文的建议整理成文章,发表在Medium上,非常受欢迎。本文是他从吴恩达的多个斯坦福大学讲座取材写成的文章,AI科技评论对文章进行了编译。

中国西部消费扶贫中心吸引不少民众前来购物。陈超 摄

在山西省大同市灵丘县红石塄乡上沿河村,石头铺就的街道干净整洁,两旁种满了花草。村民的院门上悬挂着“星级文明户”的标志。在保持乡土本色的前提下,突出田园特色,让每个乡村都成为一道美丽的风景线。这是谢英俊及团队设计打造“美丽乡村”的理念。

通常情况下,招聘公告上职位描述并不反映实际工作所需的职能和责任的性质。

招聘公司希望员工不满足当前的职位,不停追求成长。机器学习从业人员通常在AI行业中处于新兴技术的最前沿。

机器学习工作竞争激烈,但是招聘公司心目中的理想候选人是什么呢?

吴恩达认为,专业知识的构成如下:

4、机器学习生涯需要避免的误区

民众排队品尝麻辣鸡块。陈超 摄

大陆乡村振兴方兴未艾,对来自台湾的建筑师谢英俊而言,也面临着新的机遇。目前,谢英俊的山西团队有两组共十余人,奔跑在大陆乡村振兴的一线。

不过塞尔电台的最新报道表示,梅西的父亲否认自己说梅西留队。他表示自己没对梅西考虑留在巴萨一年的问题给出肯定回答,他当时说的是‘不知道’。

谢英俊希望借助快速发展的装配式建筑产业,推动村民建房合作社。受访者供图

程序员平均需要了解两到三种编程语言,并且都达到中级水平。

以下是吴恩达给出的关于如何选择工作、如何拥有快乐而有意义职业的建议。

在决定接受职位之前,请确保你了解这份工作。

但是,机器学习从业人员应该怎么规划职业?造就成功的机器学习职业生涯有哪些关键因素?

1、如何找到机器学习工作

在面试之前,你可能已经在学术机构中度过了几年,并且习惯了大学的基于理论的考核方式。

红石塄乡党委书记赵斌介绍,谢英俊及其团队对红石塄乡的乡村提升工程进行设计、规划,打造出“健康、有机、绿色”的乡村典范。

这使得拥有机器学习知识技能的人在求职时有更多的选择,但也难免做出错误的决定。

山西省大同市灵丘县红石塄乡。杨杰英 摄

作为曾在多个著名企业和学术机构担任实验室负责人的“老司机”,吴恩达可谓经验丰富,他就以上问题给出了出色的建议,带你稳步上车。

我们首先了解如何找到工作。

再提醒一次,在特定的领域从事个人项目会加深你的知识和专业技能,让你成为成功的人工智能从业人员,甚至担任更加实战型的职位。

谢英俊认为,建设美丽乡村,专业建筑师应该是有限地介入,让村民有更多自己发挥的空间。“带村民盖自己的房子”是谢英俊团队的特色。

也就是说,广泛地学习AI的大部分子领域的基础知识,然后深入学习某些领域的专业知识。

近年来,谢英俊的团队帮助山西的大同、长治及临汾等地推动“美丽乡村”建设。在谢英俊看来,山西发展乡村振兴,安养产业是一个不错的方向。“这里的气候环境非常好,政府在改善公共设施方面的投入也比较大,优势明显。”

机器学习从业人员需要具备编程技能,并且能够理解一系列常用的编程语言,例如Python、Java、JavaScript和R。

“带村民盖自己的房子”是谢英俊团队的特色。受访者供图

本文包含四部分内容:

吴恩达提到,无论朝哪个方向走,都必须确保自己从事的是重要且有意义的工作。

就我个人而言,要想成为深度学习和计算机视觉方面的专家,还有很长的路要走,下图是我目前成就的几个“T形”。

团队中的个人往往是你大部分时间都会与之共度的人。根据行为科学研究,你的能力最终是与你相处时间最多的五个人中的平均值。

学校会在机器学习的教学中介绍各个子领域的基础知识,而学生要通过选修课程、论文和课程学习获得深入理解。

吴恩达拥有多年AI团队工作的经验,他曾经担任谷歌大脑团队的负责人,斯坦福人工智能实验室的负责人,以及百度约1200人的AI团队的总负责人。

谈及大陆的脱贫攻坚和乡村振兴战略,谢英俊说:“这是硬骨头,是项非常艰巨的工作。面对这样的课题,不论是扶贫,还是乡村振兴,外界力量的帮扶是一方面,最重要的还是要激发村民共建共享的自主性。”

“村民才是主角,通过他们的双手,打造自己的家园。”谢英俊坦言,村民自发力量的调动是从事这项工作以来遇到的最大挑战。

近年来,谢英俊的团队帮助山西的大同、长治及临汾等地推动“美丽乡村”建设。图为谢英俊在施工现场。受访者供图

吴恩达认为,选择一个卓越的团队是非常重要的。

以下是我完成大学课程之后,从事项目并开始工作的“T”形知识路径的示例。我已经走在“T形”方法的学习之路上,我的专业是深度学习,这是计算机视觉的一个子领域。

根据吴恩达的说法,成功的AI从业者学习AI子领域时都采用“T”形方法。

注:本文适用于大多数处于不同职业阶段的机器学习从业者。

他给公司就招聘AI人才提出了以下建议,这同时也是我们在求职前需要具备的能力。

为什么需要拥有多种语言的实践经验呢?

通常,有两种类型的公司会招聘AI相关人才,大型科技公司(例如Facebook,Google)或创业公司。

1954年出生的谢英俊,毕业于台湾淡江大学建筑系,2005年入围联合国最佳人居环境奖,2011年获柯里史东设计奖首奖。多年来,谢英俊与团队致力于乡村建造设计,深耕大陆“美丽乡村”,推动共建共享乡村振兴。

红石塄乡党委书记赵斌介绍,谢英俊及其团队对红石塄乡的乡村提升工程进行设计、规划,打造出“健康、有机、绿色”的乡村典范。杨杰英 摄

他特别提到了编程技能、实践应用、持续学习和深入某个领域的重要性,此外,他认为团队比公司更重要,要在职业生涯中“从事一份你不会厌倦的工作”,最后他还指出了在职业生涯中需要避免的几个误区。

在深度学习领域,经常会出现新的神经网络,在特定计算机视觉任务上实现SOTA性能。

入行机器学习,你需要拥有持续学习的能力。

吴恩达说,具备机器学习专业知识的个人是被市场所需的。

谢英俊与团队在推动大陆的乡村建设方面有着丰富的经验。2004年,谢英俊带领团队开始进入大陆农村。结合农村社会、经济条件,他们先后于河北、河南、安徽推动农村生态农房协力造屋,还完成四川偏远山区灾民重建农舍、西藏牧民定居房等多项工作。

2、成功的AI从业者模式

以我自己为例,我通过学习获得了AI主要子领域的基础知识。然后我通过写论文、做个人项目和发展职业道路,专注于三个主要领域,分别是计算机视觉、自然语言处理和深度学习。

机器学习系的学生在完成学术研究后,通常会从事相关工作,或继续读博。我在获得机器学习理学硕士学位后,几乎立即找到了相关工作。

以我为例,我目前担任计算机视觉工程师,需要使用三种不同的编程语言。我用Python实现模型(TensorFlow)和编写脚本;也用javascript实现模型(tfjs);最后,为了将模型和计算机视觉技术集成到iOS应用程序中,还需要将Swift语言用于iOS应用程序开发。

由于子领域的重叠,你在深入学习的时候可以在神经网络、机器学习、NLP和图像处理等其它子领域获得更多的知识。

在完成了机器学习、计算机视觉和机器人学的学位课程的所有必修课程后,我获得了AI主要子领域的基础知识。

在选择团队时,需要考虑以下因素:

10月31日,中国西部消费扶贫中心和重庆市消费扶贫馆正式开馆。中国西部消费扶贫中心和重庆市消费扶贫馆位于重庆市江北区北滨一路渔人湾码头,占地面积约1.5万平方米。该中心采用统一设计、规范化装修和标准化物业管理,内设中国西部11个省(自治区)省级馆、重庆市33个区县馆,以及会议中心、公共展贸区、活动区、消费扶贫数字直播中心等,同时布局扶贫产品展销中心、消费扶贫活动中心、乡村旅游扶贫推广中心、消费扶贫集采配送中心、消费扶贫金融服务中心、智慧总仓(物流仓储)、消费扶贫(产业扶贫)智库论坛等配套设施。

2、技术问题理解能力

吴恩达建议,应该在一个可以轻松与团队成员互动的团队中工作。一般来说,这样的团队包含10-30人。他建议关注团队的努力程度,以及团队成员的个性和职业道德是否能对你产生积极影响。

在机器学习领域,每天都会有新技术出现,新的工具和库层出不穷,并且每月都会有大量研究论文发表。

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