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AI工程化（序章1）--未來企業(yè)核心應(yīng)用的必由之路，中級以上程序員必看

Ocean / 334人閱讀

摘要：而平心而論，多數(shù)程序員是沒有時間和精力再去拿起數(shù)學(xué)概率，再去看全英文的業(yè)界論文，然后研究三五年，出一個成果，因為產(chǎn)出比不劃算，但有不能對身邊的變革充耳不聞，不去關(guān)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(yè)界成熟算法，結(jié)合行業(yè)產(chǎn)業(yè)需求，形成可落地的可實施的工程方案，稱為AI工程化

當(dāng)下最熱的是AI，機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等，當(dāng)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(dāng)下已經(jīng)進行的信息化、網(wǎng)絡(luò)化、互聯(lián)網(wǎng)化、移動互聯(lián)網(wǎng)化，給所有的社會產(chǎn)業(yè)、行業(yè)，帶來了巨大的機會和變革，不再贅述。

而平心而論，多數(shù)程序員是沒有時間和精力再去拿起數(shù)學(xué)、概率，再去看全英文的業(yè)界論文，然后研究三五年，出一個成果，因為產(chǎn)出比不劃算，但有不能對身邊的變革充耳不聞，不去關(guān)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(qū)內(nèi)引起討論，有參與，有實驗，有文檔，有路徑，幫助程序員和企業(yè)，找到一個模糊的路徑方向（不敢說清晰）

研究范圍

AI業(yè)界趨勢，關(guān)鍵新算法，新技術(shù)，核心論文

Python，TensorFlow，其他

Docker

可應(yīng)用行業(yè)和經(jīng)典案例分析

統(tǒng)計學(xué)，計量經(jīng)濟學(xué)，相關(guān)數(shù)學(xué)

其他：項目管理，社區(qū)分工等

期待結(jié)果

階段性產(chǎn)出：代碼，工程筆記，框架圖

關(guān)鍵性產(chǎn)出：行業(yè)可落地的，初步驗證過的方案

其他階段總結(jié)

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(xué)習(xí)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(shè)期望值，全憑興趣，來研究，學(xué)習(xí)，交流，產(chǎn)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(chuàng)業(yè)的同學(xué)，或者企業(yè)家們

序章2

https://segmentfault.com/a/11...

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    Rocture 評論0 收藏0

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