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前端開發(fā)工程師在人工智能浪潮里的改變

jzzlee / 2878人閱讀

摘要：前言作為一名在本科期間做過前端，研究生期間研究了深度學習，目前是一名前端開發(fā)工程師的我，應該說一下我作為前端開發(fā)工程師在人工智能浪潮里該做些什么。

前言

作為一名在本科期間做過前端，研究生期間研究了深度學習，目前是一名前端開發(fā)工程師的我，應該說一下我作為前端開發(fā)工程師在人工智能浪潮里該做些什么。

如何看待人工智能

本人是深度學習方向探索過三年的研究生，在老師的洗腦下對深度學習和整個人工智能方向是非常看好的。我認為深度學習有能力實現(xiàn)真正的強人工智能，產(chǎn)生一次新的技術(shù)革命，我稱之為智能化革命。未來會有大量的崗位被人工智能所取代。當然也可能包括軟件工程師。

深度學習給前端的挑戰(zhàn)與機遇

相信很多人都知道了pix2code這個研究成果，lstm曾在自然語言處理上有很大的成功，現(xiàn)在開始了對編程語言的挑戰(zhàn)。對于很多前端開發(fā)工程師來說可以說是百感交集，未來有了機器人幫自己工作，似乎可以擺脫一些繁瑣的頁面樣式工作，但也可能會為自己的未來感到擔憂。

這里我大膽的猜想一下，三年后類似pix2code的東西在科研層面將會非常成熟，具體的就是識別速度大大加快，識別率大大提升。為什么這么說呢，是基于一個經(jīng)驗和一個事實。經(jīng)驗就是，在深度學習領(lǐng)域如此轟動的成果必然會有很多科研人員加入這個方向的研究，另一個事實就是目前識別率不高的很大問題在于訓練樣本集太小。

假設幾年后前端開發(fā)工程師已經(jīng)是可以在深度學習產(chǎn)出后的代碼上直接工作了，那么很多前端工程師的職能一定會有很大的變化。深度學習的大發(fā)展也讓前端工程師有了新的分支——數(shù)據(jù)可視化工程師。百度的Echarts就是一個很好的例子。

學習深度

人工智能算是一個大坑，所以在這塊的認知可以根據(jù)實際情況對應學習。

基礎(chǔ)認知

作為一名工程師了解深度學習，機器學習究竟是什么，他們可以處理什么樣的問題是很有必要的，就算在長時間內(nèi)可能不會去處理類似的問題。另外可以關(guān)注一下深度學習的一些突破性進展。

實踐探索

這里如果是對python沒有基礎(chǔ)也不想學習的，可以去使用js的一些庫，推薦keras.js。這個庫可以將keras的訓練后的模型直接在瀏覽器端做一個識別也可以進行網(wǎng)絡可視化。
谷歌推出的瀏覽器端的機器學習庫deeplearn.js.
node的machine_learn
python黨例如tensorflow，keras都是很好的庫。
如果需要實踐可以在github上找一些小項目理解一下運行的流程，網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)即可。一開始如果就嘗試啃公式和論文會很痛苦。

深入原理
首先先申明一點，學習算法的到深處都是滿滿的數(shù)學公式，所以如果有需要可以對例如svm，梯度下降，神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學模型進行學習，甚至推導。基礎(chǔ)的知識我推薦http://ufldl.stanford.edu/wik...。
其他知名算法的數(shù)學模型網(wǎng)上也比較多。

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