用AI算法帮上海大妈垃圾分类，这个岗位年薪40万来不来？
从7月1日起，上海市将正式实施《上海市生活垃圾管理条例》。条例规定，个人混合投放垃圾今后可最高罚200元，单位混装混运，最高可罚至5万元，而且违规还将会列入征信，堪称“史上最严垃圾分类措施”。
面对志愿者的大妈的灵魂拷问，一时间“你是什么垃圾”成为年轻人之间最流行的日常用语。
其实，在我国垃圾分类的举措要从2000年开始，但效果并不理想，我国每年的生活垃圾仍然以5%增长。上海邀请志愿者大妈帮忙监督也是无奈之举。
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怎么帮助大妈们解决
“你是什么垃圾”的问题呢？
在物联网、人工智能快速发展的这几年，市面上已经出现了多种以AI视觉为主的智能设备，比如帮助人们分辨垃圾类别的智能垃圾桶，以及工厂帮助可回收进一步分类的机器人。据说这些垃圾80%都能得到循环利用。
以芬兰ZenRobotics的机器人的垃圾分拣系统Zen Robotics Recycler(ZRR)为例，这套系统中的机器人利用图像识别与深度学习来处理垃圾图像，以每小时3000件的速度全自动分离各种垃圾，可以识别金属、木材、石膏、石块、混凝土、硬塑料、纸板等20余种可回收垃圾，一天就可以处理2000吨垃圾，相当于48个人的工作量。
除了垃圾分类外，人工智能已经无孔不入地入侵到包括交通、安防、医疗、金融、教育等等各个领域。
人工智能能做的太多了，据普华永道分析，未来20年人工共智能将代替20%的工作岗位，同时又创造出额外的20%的AI岗位。而人工智能岗位动辄2万+的月薪，也让不少行业的人才趋之若鹜。
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转行AI，现在来得及吗？
2018年，我们都经历了互联网的低谷期，一方面，裁员、降薪不断触动人们的神经，但另一方面人工智能人才市场进入高关注、高需求、高发展的阶段，人才需求同比2017年增长3.6倍。报告显示，2017年ABC人才需求同比2016 年激增4.7 倍。
以人工智能最火的算法岗位说起，2018年算法岗位供需比为3.18:1，也就是说1个算法人才至少有3家公司争抢。
本数据来源：AI猎头平台——猎萝卜
另外，据业内人士估计，我国整个人工智能领域的人才数量缺口在百万级别，各高校培养输送的人才只占市场所需人才的30%至40%。
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AI那么难，我该怎么学？
我们都知道AI是一门融合数学、计算机、凸优化、算法原理、神经网络等的复杂学科，这也导致AI人才的跨界特性。不少后端/前端技术人员，python开发者、数学/统计等理工科学生等不同行业人群开始积极寻求转行。
很多人觉得机器学习难学，其实是把问题想复杂了。据我所知，人工智能的开源框架层出不穷，使得算法门槛逐渐降低，很多 AI 新人可以在短时间内熟悉标准化的开源工具进行实战。随着市场的成熟与人才需求的驱动下，高校人工智能专业都已经开始对本科学生开放了。
从就业的角度角度来看，我们分析可以发现：
①从岗位来讲：与学术界不同，AI工业界需求的是业务型人才，在这个领域，偏向基础的机器学习工程师岗位非常适合入门，发展前景广阔。
②从学历上讲：对于很多应用型企业来说，学历是加分项并非必选。据报告，2018年人工智能行业从业人员本科仍占据37.9%，硕士49.5%，博士12.5%。
▲数据来源：2018年中国人工智能发展报告
而对于跨行从业者来说，跨界是一种优势，特别是如果你作为本身是一个其他行业（互联网、电商、工程，医学，农业，卫星地图识别，网络安全领域，社会科学等等）的普通程序员。我们在计算机科学领域中的经验能很好的帮助我们理解算法原理和应用场景，学习起来事半功倍。
另外，程序员本身如果在本行业有比较深的理论和实验背景，能接触到海量数据，那么你完全可以做一些创新性和交叉性的工作，轻松可以转型为人工智能+的人才。
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马士兵教育出了一门业界最好好的人工智能课程
我们有过工程经验的都知道，学术研究和工程应用之间隔着巨大的鸿沟，比如你搜集的资料不会告诉你，“好的数据要比好的算法更重要”，“从业第一年数据清洗和调API可能占据了你大部分时间”，“开会的时间多的让你觉得自己是一个运营”。
所以很多自学者的问题不仅仅在于数学或者算法基础，而是没有一个AI学习环境，也因为学科复杂性不知道从哪里学，学到哪个地步，导致80%的AI爱好者都没能坚持下去。
但是学习人工智能条件还是特别的苛刻的，首先你得搞定自己的学历，其次还得会数学会算法，会机器学习和大数据知识的学习，你觉得你都会吗？
不会的，就抓紧时间来学习吧~~~
我手里有马士兵教育的机器学习、大数据、算法资料，大家抓紧时间获取吧！
