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想做AI?看看Facebook专家的逆天神技!

育投汇订阅号2018-02-24 23:29:12

共计 790 字 ?| 建议阅读时间 2 分钟

近日,Facebook人工智能实验室负责人Yann LeCun和应用机器学习小组组长Joaquin Qui?onero Candela接受外媒采访,向对人工智能感兴趣的学生提出了一些建议。

他们的建议的主旨可以概括为:数学,数学,还是数学

一般的科技公司都提倡STEM学科(科学、技术、工程和数学),但这两位的建议特别有针对性。他们认为学生们应该尽早学习微积分、线性代数、概率和统计。

在这些课程里,概率和统计也许是最有趣的了。但在美国高中,这两个学科常常被残忍无视,因为它们属于AP统计学,但在美国顶尖高校最吃香的却是AP微积分。

如果说微分方程是给机器学习提供能量的电,那么统计就是机器的齿轮。统计的重要性可见一斑。

LeCun和Candela的建议比较针对大学生群体,但对于各个学习阶段的人来说都有一定的参考价值。简单地说,毕竟,我们生活中到处都可能用到统计。


除了数学之外,两位还谈到了工程学、计算机科学、经济学和神经科学都对现在的经济有重要意义。比如说,作为一个机器学习方面的菜鸟学生,你要学会这些,才能利用神经经济学和认知偏差来精准投放广告。

除此之外,他们还指出哲学也是理解知识和学习必备的先决条件。在所有对于信息流偏差的言论中,我们必须记住的一点是,每个机器学习的应用背后都有一个活人。目前我们?#20849;?#30693;道如何逃避黑箱问题,但可以肯定的是,最终解决这个问题的一定是人类。而且,如果试图解决这个问题的人能在开始操作数据之前先弄明白学习是如何起作用的,那一定会更有帮助。

最后,Facebook的两位专家谈到了更现实的如何在机器学习领域找到工作的问题。这些建议大部分都是不言自明的:找个教授一起合作,跟有更多时间的博士学生合作,尽量找一份行业聚焦的实习——虽然你未来的目标可能是理解人工智能在现实世界是如何运作的。

当说到申请博?#32943;?#30446;时,两位说到,能够找到一个你愿意为他工作的教授?#35748;?#30446;排名更重要的多。一旦申请成功,学生应?#27605;?#25552;出一个特定的课题,并抢在别人之前试着发布自己的开源代码。

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