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时间:2018-12-06
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1、如何成为一名AI工程师? 在所有事情开始之前,要把相关的环境设置好。首先你要有OpenCV(对于视觉工程师方向),至少一个深度学习框架(TensorFlow,Kaffe,Keras等,新手推荐用Keras),Ubuntu。还要掌握C++,Python,和基本的机器学习知识。 C++在AI类工作中有怎样的重要性? C++对于你找AI视觉方向的工作是比较重要的。以下几个工作Title是要求你必须会C++的: AIEngineer/ComputerVisionEngineer/Self-drivingCarEngineer/ImageProcessingEngineer/SLA
2、MEngineerGPGPUEngineer 而这四类工作Title并不要求你一定会C++: *DataScientist(Python,Retc.) *DeepLearningScientist *NLPengineer(Python) *MachineLearningEngineer(Pyhton,Java)如何准备C++? C++11中最重要的是Smartpointer,很容易考到。其次还有STL(vector,mapetc.)添加,删除,排序。类也会考察,类里有很多前缀后缀,如const,static,override,virtual,purevirtual等
3、,这些需要清楚地记得。 然后说到刷题,LeetCode上Easy和Medium的题,起码要刷三百道。最好是能一边上现成的算法课,一边用C++刷题练习。 关于用到的资料,向大家推荐一本C++的书:EffectiveC++。这本书比较薄,三天内就能看完,可以不用看得太细,它对编程风格的讲解是比较值得一看的。比如你可以了解到面对过程的编程风格和面向对象的编程风格。 最后给大家推荐一个YouTube播主:Cppnuts。他把C++的每个知识点总结成三到五分钟的视频,讲得很不错,大家可以关注。 找AI视觉方向的工作,你需要哪些必要的图像知识? 特征点:Harris角点检测,SIF
4、T,SURF,ORB。例如,面试官可能会问你:在SLAM系统中,我们为什么要用ORB,而不用SIFT和SURF?答案是因为ORB比SIFT和SURF快,并且精度也不错。描述子和匹配,FLANN算法 相机模型:相机内参,外参数,相机标定。这部分其实是3D的概念,是视觉中的一大块,但不需要了解得太深,现在这个领域绝大部分还是基于深度学习,只需这些基本的概念了解清楚。 基本的大块概念:图像配准,运动检测,光流算法等。 OpenCV:很重要,任何一个关于图像的工程师职位都对OpenCV有要求。Mat基本操作遍历必须会,其他的东西可以根据算法推演。 CUDA:这是找工作过程中非常容
5、易赢得优势的一门技术。任何一个项目如果你说你用了CUDA,并解释得清除完整,会让面试官刮目相看。虽然CUDA有优势但学起来并不容易,内容比较多。你需要哪些深度学习的知识积累? 至少熟悉一种框架:如Caffe,Tensorflow,Pytorch,MXNet等。推荐TensorFlow和Keras。Keras适合新手,比较简单,并且和TensorFlow是一样的。对于TensorFlow,推荐《TensoFlow实战》这本书。 至少一次Kaggle项目的经历:Kaggle项目的名次最好在15%以内,这样只需写一个。如果没有名次,就可以多写几个项目。写在简历上的项目要突出两点:第
6、一,你把模型重新训练了一遍。第二,你Ensemble了Multiplemodels。DogsandCats的获奖感言中讲了一些他做Kaggle的经历,推荐大家去看,可以借鉴他的话用在面试中。历届冠军说的一些感言有很多是十分有用的。 对于这些模型,能够迅速说出其优点:GoogleNetV12345,VGG,ResNet,MobileNet,AlexNet。 模型选择方面:了解Finetune,参数训练的技巧(如何设定初值,如何调参等) 各种面试的小问题:如你平时喜欢用什么Optimizer?为什么神经网络越深越好?为什么网络要Thin呢?GradientVanish造成的原因
7、?为什么会造成Overfitting?怎样克服Overfitting?你怎么看Overfitting?BatchNormalization是什么?还有Rangeofeachhyperparameter,SVM和分类算法的对比,数据集大小和切割等。关于面试准备过程中的Tips 不要想着准备好了再面试。其实”准备好“是一个难以界定的概念,也许你永远都达不到所谓的“准备好”的状态,等你准备好时很多职位都没有了,会错失很多机会。 多面试,才知道职位究竟需要什么技能。AI的职位不像软件
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