AI工程化（序章1）--未來企業核心應用的必由之路，中級以上程序員必看

dadong 發布于2019-06-26 18:40 / 1302人閱讀

摘要：而平心而論，多數程序員是沒有時間和精力再去拿起數學概率，再去看全英文的業界論文，然后研究三五年，出一個成果，因為產出比不劃算，但有不能對身邊的變革充耳不聞，不去關注和跟隨變化與趨勢。

AI工程化

AI Engineering，定義如下：不涉及AI、算法、前沿分支的深入研究和探索，而是基于業界成熟算法，結合行業產業需求，形成可落地的可實施的工程方案，稱為AI工程化

當下最熱的是AI，機器學習，深度學習，神經網絡等等，當然，未來可能有部分會被取代，但AI，確實是未來的趨勢之一，正如當下已經進行的信息化、網絡化、互聯網化、移動互聯網化，給所有的社會產業、行業，帶來了巨大的機會和變革，不再贅述。

而平心而論，多數程序員是沒有時間和精力再去拿起數學、概率，再去看全英文的業界論文，然后研究三五年，出一個成果，因為產出比不劃算，但有不能對身邊的變革充耳不聞，不去關注和跟隨變化與趨勢。

因此有了本文章（后面計劃集冊成書，看寫了多少），期待在社區內引起討論，有參與，有實驗，有文檔，有路徑，幫助程序員和企業，找到一個模糊的路徑方向（不敢說清晰）

研究范圍

AI業界趨勢，關鍵新算法，新技術，核心論文

Python，TensorFlow，其他

Docker

可應用行業和經典案例分析

統計學，計量經濟學，相關數學

其他：項目管理，社區分工等

期待結果

階段性產出：代碼，工程筆記，框架圖

關鍵性產出：行業可落地的，初步驗證過的方案

其他階段總結

訂閱和參與

半年前，投資了好多錢，買了機器，說要做量化交易，寫了一點點，大跌，放棄了

一年前，誓言旦旦要進軍金融，花了400多小時學習CFA，8門掛了兩門，放棄了

很慚愧，兩年前開始翻譯一本Machine Learning的書，做了不到3章，太忙，放棄了

三年前研究OCR，做到了85%識別率，后來，也放棄了（不找理由了*_^）

過往有太多的放棄，都是因為功利，想獲得非常快速的效果和金錢，或許是焦慮所致？

今天決定不設期望值，全憑興趣，來研究，學習，交流，產出

只要能幫到你們，只要你們贊一個？

哈哈，這個你們，指的是30以上的程序員，或者未來想創業的同學，或者企業家們

序章2

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Rocture 2019-06-28 16:53 評論0 收藏0
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