人工智能学博士

近日，根据第一财经记者获得的消息，现在人工智能（AI）的人才真火，且工资也很高，比如在1年前，人工智能的硕士生年薪在30万附近，博士50万附近，过了一个年，到了今年，大部分企业给这些专业的工资都提升了10%-20%；甚至有的企业上涨幅度更大，比如有的企业给应届毕业生的薪水直接涨到了80万元，并且还人才难求！随着互联网的蓬勃发展，互联网对各类人才，尤其是人工智能的人才需求更是旺盛，比如自动驾驶，机器人等时下最受关注的领域，都涉及到了人工智能，可以预计的是，在相当长的一段时期内，对人工智能的需求会越来越多……当前，我国很多高校都开设了人工智能专业，那么我国哪些高校有此专业呢？谁实力最强？下面一起来看看吧：对人工智能感兴趣的考生和家长，可以关注以上大学的相关专业，比如清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、中国科学技术大学、复旦大学、华中科技大学……高校。

全球各国具有人工智能研究方向的大学数图一：全球各国具有人工智能研究方向的大学数目全球大学共有367所高校具有人工智能研究方向，这其中，美国占有168所，占全球份额的45.7%，加拿大、中国、印度、英国分别位于二、三、四名，但与美国相差较大。具有人工智能研究方向的大学实力排名图二：具有人工智能研究方向的大学实力排名TOP1:卡内基梅隆大学(CMU)TOP2:清华大学TOP3:康奈尔大学和斯坦福大学TOP5:北京大学TOP6:佐治亚理工学院TOP7:华盛顿大学TOP8:加州大学伯克利分校TOP9:马萨诸塞大学安姆斯特分校TOP10:麻省理工学院TOP24:浙江大学TOP51:南京大学全球实力排名中国高校占2所。全球大学人工智能研究排名图三：全球大学人工智能研究排名TOP1:卡内基梅隆大学TOP2:清华大学TOP3:牛津大学TOP4:北京大学TOP5:香港科技大学TOP6:新南威尔士大学TOP7:南洋理工大学TOP8:阿尔伯塔大学TOP9:南京大学TOP10:浙江大学全球研究排名中国高校占4所。中国高校AI前60排名图四：中国高校AI前60排名如果不想去世界顶级的大学学习人工智能，舍弃了欧美，如美国、加拿大、英国，在国内就要去上面这些大学进行本科阶段的学习，硕士研究生和博时研究生阶段的学习，最好还是去美国顶级院校学习，毕竟毕业之后的工作，要比国内丰富很多。人工智能企业拥有数量前五名图五：人工智能企业拥有数量前五名TOP1:美国，1078家TOP2:中国，592家TOP3:英国，138家TOP4:以色列，74家TOP5:加拿大，70家世界人工智能强国人口数世界人工智能强国人口占比图六：世界人工智能强国人口数与占比美国占地球人口4%，加拿大0.49%，英国0.89%，以色列0.12%，而中国占地球18.93%，资源很不均衡。看到这些数据，就应该明白，去美国学习人工智能，就能享受到优越的教育资源，一流的师资，高端的设备，最前沿的学术思想，在最顶尖的平台上才能越走越远，攀登科学高峰，不至于走弯路，走错路，这也是很多一流科学家曾经最明智的选择。

在2018世界移动大会上，工作人员进行5G+人工智能技术展示。新华社记者 方 喆摄“21世纪什么最贵？人才。”中国贺岁电影《天下无贼》中这句有名的台词，在当今人工智能领域同样适用。作为一个诞生了60多年的词汇，人工智能技术正加快运用到各个传统行业中，国内外巨头纷纷布局，该领域人才也愈显紧缺。专家表示，中国人工智能产业起步比较晚，人才培养模式尚存差距。但随着互联网发展，中国磨练出一大批应用型人才，他们将在人工智能的新舞台上，加速奔跑。博士年薪高一年前，人工智能领域的应届硕士生大约能拿到30万元年薪，博士生则高达50万元。现在，企业给应届生的薪水提高了10%至20%，一些企业给博士生的年薪升至80万元。这是近日在广东深圳召开的第二十届中国国际高新技术成果交易会人才与智力交流会上了解到的情况。人工智能人才薪酬的持续攀升，源于近年来人工智能行业的火热发展。刚刚闭幕的首届中国进口博览会上，各国工业和互联网巨头都带来了人工智能技术，在中国“首秀”：服务领域，活跃在进博会新闻中心的“豹小秘”，为参会人员提供智能引领、服务接待等；工业领域，焊接、检测等工业机器人既能完成复杂的车身精细化扫描，搬运、协作等功能也不在话下……这一系列“+AI”的场景已经走到各传统行业中，解决痛点、提高效率。而推动这些人工智能技术实现落地的，正是活跃在全球各家科技公司的人工智能人才。根据职场社交平台“领英”发布的《全球人工智能领域人才报告》显示，截至2017年一季度，全球人工智能技术领域专业人才数量超过190万，这一领域的人才需求在过去3年间增长8倍，且缺口仍在扩大。全球共有367所具有人工智能研究方向的高校，每年毕业人工智能领域的学生约2万人，远远不能满足市场需求。据估计，中国人工智能学科人才需求的缺口每年接近百万。培养跟不上人工智能领域人才供需差距为何如此大？相关运用不断突破，促进各国不断部署人工智能发展战略，这是人工智能领域人才供需失衡的主要原因。得益于数据、算力和算法的集中突破，人工智能近年来开始进入落地实践阶段。以深度学习为主要代表的人工智能技术正在语音识别、数据挖掘、自然语言处理等领域展露强劲发展势头，相关应用突破还可能给医疗、交通、制造、金融、教育等领域带来巨变。正是看到其巨大潜力，全球各主要国家纷纷开始部署人工智能发展战略。美国、法国、英国、德国、日本、俄罗斯纷纷加入新一轮人工智能技术发展的“军备竞赛”。中国虽是后来者，但政策跟进速度也很快。在2017年全国两会上，“人工智能”首次被写入政府工作报告。随后，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。今年政府工作报告指出，要“加强新一代人工智能研发应用”。统计显示，目前中国人工智能企业已经超过1000家。而根据腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告，2017年中国有592家人工智能企业，员工数量为3.92万人。在人才培养模式方面，由于中国高校在较长时间内没有人工智能专业，这也导致了国内相关人才供给不足。引才出实招“中国是制造业和互联网大国，将为全球人工智能发展提供丰富的实践场景。”工业和信息化部部长苗圩曾这样说。的确，经过多年发展，中国在制造业和互联网领域磨练出一大批应用型人才，他们将在人工智能的新舞台上，加速奔跑。清华大学经济管理学院互联网发展与治理研究中心等机构最近发布的《长三角地区数字经济与人才发展研究报告》显示，中国长三角地区的数字人才达到11.8万。专家表示，数字人才是信息通信技术的专业技能和补充技能人才，他们是大数据、“互联网+”、人工智能、智能制造等多个领域发展的“主力军”。国内外知名科技企业已经发现了中国人工智能领域的这一人才红利，加快了国际融合步伐。在上海，包括阿里巴巴、腾讯、百度、华为、微软、亚马逊等国内外知名科技企业设立了人工智能科研机构，打造“广邀英才、全球交流”平台。中国地方政府也开始加快了引进人工智能人才的步伐。浙江计划用5年时间引进10万名人工智能人才，还将建立全球人工智能人才数据库，为人工智能人才提供覆盖创业全周期的金融套餐，并且支持浙江高校建设人工智能相关学科和专业，扩大人工智能方向研究生的培养规模。专家预计，伴随市场需求和应用场景的不断扩大，中国有望吸引更多人才来华从事人工智能行业。记者 彭训文

近日，国务院学位委员会正式发布了《2019年学位授权自主审核单位增列的学位授权点清单》。华中科技大学人工智能与自动化学院牵头申报的人工智能交叉学科博士学位授权点成功获批。在人工智能与自动化学院、人工智能研究院成立一周年以来，华中科技大学人工智能学科发展和人才培养再上新台阶。华中科技大学人工智能交叉学科博士学位授权点成功获批，突出体现了学校“双一流”建设中学科交叉融合、重视基础和强调特色的办学理念，是学校形成新的学科增长点和构建新的人才培养高地的重要举措。华中科技大学人工智能与自动化学院具有深厚的人工智能研究和研究生培养基础。1978年教育部和航天部共同批准在华中科技大学设立图像识别与人工智能研究所，是国内最早进行模式识别与人工智能研究的科研机构之一。学院在1998年获得“控制科学与工程”一级学科博士学位授予权，2007年控制科学与工程被评为国家重点一级学科，模式识别与智能系统被评为国家重点二级学科。华中科技大学以人工智能研究院为平台，汇合人工智能与自动化学院、计算机科学与技术学院、电子信息与通信学院、机械科学与工程学院、电气与电子工程学院、土木工程与力学学院、同济医学院等在人工智能学科建设上的力量，致力于计算机视觉与感知智能，机器学习与计算智能，认知计算与类脑智能，无人系统与群体智能，人机共融与智能控制，以及包括智慧医疗、智慧交通在内的“人工智能+X”等领域的研究。学校人工智能学科团队积极响应和对接国家重大战略需求，承担各种国家重大科技计划、型号研制与装备预研。承担我国首颗某重大卫星型号星上处理关键载荷研制、两型重大装备自动目标识别系统研制，研发了系列无人艇集群装备等。人工智能研究院也努力加强产学研合作，先后同国家电网、华为、科大讯飞、寒武纪等企业建立了长期合作机制，成立了华中科技大学-华为DigiX智慧体验联合创新中心、人工智能与自动化学院—上海新华控制技术（集团）科技有限公司本科实习基地、控制技术实践教学基地、华中科技大学-中石化销售华南智慧管道技术研究中心、华中科技大学-高德、乾阳智能科技联合实验室等一批产学研平台。下一步，学院将努力打造一个产学研政一体化的国际一流人工智能校企联合体，催生人工智能新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。教育部日前也公布了2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果。华中科技大学申请新增“人工智能”本科专业也获得批准。目前，华中科技大学已经成为全国三所拥有“人工智能”从本科，硕士到博士完整人才培养体系的高校之一。学校已在2020年本科招生计划中新增人工智能本科专业招生，也将开设人工智能创新实验班，人工智能本硕博贯通班。学院将抓住机遇，以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，深化人工智能内涵，构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系，通过科教融合、学科交叉、进一步提升华中科技大学人工智能科技创新能力和人才培养能力，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。（来源：华中科技大学新闻网）

人工智能的浪潮扑面而来，势必对社会生活的方方面面产生冲击和影响。人工智能的发展离不开人工智能人才的培养，可以预见的是，在未来的一段时间内，人工智能高端人才必将成为产业发展的重要支撑，也必然会深受市场追捧。2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，根据通知，全国共有35所高校获首批“人工智能”新专业建设资格。在新增的35所高校首批人工智能专业中，哪些高校的人工智能学科实力更强？想必是许多人心中的一个疑问。从这个问题出发，本文统计了35所高校人工智能整体学科布局，基于全球领先的科研分析平台Scival分析工具，对其中15所高校在人工智能领域的科研实力表现、科研热点研究情况进行了统计分析，并采集了15所高校相关学科的师资与人才、项目与科研经费等状况的数据，以期一窥各高校人工智能学科的总体实力，为更好地认识各高校人工智能专业建设情况提供参考。一、整体学科布局人工智能作为一个新兴细分学科，其学科布局数据采集难度较大。计算机科学与技术作为其一级学科，其发展布局状况能够在一定程度上反映人工智能学科的现状，故此部分以计算机科学与技术为映射分析对象，通过梳理计算机科学与技术的学科整体布局情况，来间接了解人工智能学科发展的基础与趋势。表1为2018年新增人工智能本科专业的35所高校计算机科学与技术学科总体状况。表 1：2018年新增人工智能本科专业高校计算机科学与技术学科列表在2018年度新增人工智能本科专业的35所高校中，除安徽工程大学以外的34所高校均设立了计算机科学与技术的一级或二级硕/博学位点（学术型）。其中设立了博士点的有8所高校，分别为哈尔滨工业大学、南京大学、吉林大学、大连理工大学、山东大学、江苏科技大学、华南师范大学、南京农业大学。35所高校中参与了全国第四轮学科评估的高校有29所，其中A+一所（浙江大学），A五所（哈尔滨工业大学、南京大学、北京航空航天大学、电子科技大学、上海交通大学），A-八所（吉林大学、北京交通大学、东北大学、北京理工大学、同济大学、西安交通大学、西安电子科技大学、西北工业大学）。能否入选“双一流”学科也是衡量我国高校学科实力的重要参考因素。统计发现，35所高校中有7所高校的计算机科学与技术入选“双一流”建设学科名单，分别为浙江大学、上海交通大学、西安电子科技大学、东南大学、哈尔滨工业大学、南京大学、北京航空航天大学。表 1 所示高校中，计算机科学与技术学科进入ESI千分之一的有四所（浙江大学、上海交通大学、西安电子科技大学、东南大学），其中，浙江大学、上海交通大学、西安电子科技大学三所高校既被评为A+、A、A-，同时又进入ESI千分之一。下文各高校人工智能专业科研状况的分析，以第四轮学科评估结果为A+、A、A-或ESI千分之一的15所高校为对象， 分别为浙江大学、哈尔滨工业大学、南京大学、北京航空航天大学、电子科技大学、上海交通大学、吉林大学、北京交通大学、东北大学、北京理工大学、同济大学、西安交通大学、西安电子科技大学、西北工业大学、东南大学。二、科研实力表现图 1：近10年15所对比高校人工智能领域发文量比较从2009-2018近十年15所对比高校在人工智能领域的发文总量来看，各个高校前后紧跟，高校与高校之间的差距并不十分明显。十年总发文量5000篇以上的高校有两所，分别是哈尔滨工业大学5629篇位列第一，北京航空航天大学5433篇位列第二。但位于第一梯队的前三名哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、上海交通大学发文量领先第4-10名较多。图 2：近十年15所对比高校人工智能领域年发文量比较从近十年各高校的年发文趋势来看，总体上人工智能领域的发文量从2009-2012年处于下降趋势，2012-2014维持平稳，2015-2018则迅速增长，期间2017年出现了暂时回落，年发文量的趋势也与人工智能热潮的兴起与发展相吻合。从各高校的表现上来看，哈尔滨工业大学在年发文量上处于明显的领先地位，不过近两年也有被东北大学和北京航空航天大学赶超的趋势，尤其是东北大学，虽然在发文总量和2015年之前的年发文量上表现一般，但2016和2018年表现迅猛，在2018年甚至超过了长期处于领先地位的哈尔滨工业大学。图 3：15所对比高校人工智能领域年被引次数比较从图3来看，各高校在人工智能领域的年被引的位次对比上，总体并不平稳，与年发文量的变化趋势相一致，这也在一定程度上反映了人工智能领域各高校之间相互赶超，总体上差距仍然不大。但较为明显的是，哈尔滨工业大学在论文被引上仍处于领头羊的地位。值得注意的是，在发文数量方面表现一般的东南大学，其论文被引却表现亮眼，2015-1017年被引量仅次于哈尔滨工业大学，并且2011年异军突起，这可能与其发表的少数几篇高被引论文相关。图 4：近十年15所高校人工智能领域国际合作、高被引论文、归一化影响因子比较从图4可以看出，在国际化方面表现较好的是南京大学，但总体上各个高校之间也差距不大。值得注意的是，东南大学在前10%高被引论文方面表现优异，这也验证了上文提到的其在年被引量上表现较好原因的猜测。在10%高被引论文方面，西安电子科技大学的表现仅次于东南大学。此外，从表示各个高校的归一化影响因子的圆圈大小来看，东南大学、南京大学、西安电子科技大学等表现较好，但各校之间差距不够明显。三、科研热点研究情况基于Scival开发的论文研究主题（Topics）以及主题的全球显示度（Prominence），以下尝试探寻15所对比高校目前在人工智能领域的研究前沿热点情况。人工智能作为计算机科学与技术的二级新兴学科，15所高校目前在人工智能领域产生过论文的Topics数量不多，且基本持平，约为32-34个。表 2：15所对比高校全球显示度排名最靠前的10个Topics表现由表2可知，目前国内人工智能领域在全球范围内，研究热度最高的关键词是“算法;计算机视觉;模型”，其次是“语义;模型;推荐系统”。哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、上海交通大学等在“算法;计算机视觉;模型”上发文数量表现较好，哈尔滨工业大学在“语义;模型;推荐系统”上表现优异。此外，在“机器人;机器人技术;操纵器”上，哈尔滨工业大学表现优异，处于领跑地位。在“多代理系统;运动规划;机器人”上，北京航空航天大学领跑，其次是哈尔滨工业大学、东南大学、北京理工大学、西南工业大学等高校。综合来看，在全球显示度最靠前的10个Topics上，哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、上海交通大学、浙江大学、北京理工大学发文数量占据前五。四、师资与人才资源师资是学科发展的动力之一，本文采集了15所对比高校人工智能专业所在学院的师资和顶尖人才师资配置的数据，可以在一定程度上反映各高校人工智能学科的师资力量。从表3可以看出，多数对比高校将人工智能专业设在计算机相关学院下，有四所高校单独设立了人工智能学院，分别是西安电子科技大学、西安交通大学、南京大学和吉林大学。相应地，单独设立人工智能学院的高校师资总数上不占优势，专任教师较多的高校有浙江大学、北京交通大学、哈尔滨工业大学、 北京理工大学、电子科技大学等。浙江大学所拥有的顶尖人才的数量最多，其次为上海交通大学、北京理工大学。表 3：15所高校师资及顶尖人才数量表*数据采集自各高校官网五、项目与经费资源各高校人工智能学科建设经费在公开渠道难以获取，本文以“计算机”为关键词筛选了2017-2019三年的自科立项的数据，以尽量反映各对比高校人工智能学科建设的经费资源情况。统计结果如表4所示。表 4：15所高校近三年计算机科学与技术领域自科立项数据图 5：近三年15所高校计算机科学与技术领域自科立项统计图由图5可知，近三年15所对比高校中，西安交通大学在计算机科学与技术领域所获得的项目金额资助最多，其次是北京航空航天大学，两所高校均超过3000万元，第三名为北京理工大学，经费总额比北京航空航天大学低了一千多万。在项目数量上，西安电子科技大学所获立项最多，为20项，其次是浙江大学、哈尔滨工业大学和电子科技大学。总结综上所述，人工智能作为新兴热门学科，近年发展态势较好。考虑到其对于国家战略和产业发展的支撑作用，人工智能在未来的发展前景也是广阔的。我国目前开设了人工智能专业的35所高校中，从各个高校的学科发展状况来看，哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、上海交通大学在科研产出总量上位于前列；东北大学发展速度迅猛；东南大学、西安电子科技大学等科研产出质量较高；国内人工智能研究前沿主要集中于“算法;计算机视觉;模型” 领域；浙江大学、北京理工大学、上海交通大学等高校师资力量较强，学科发展基础较好。可以预见，在未来几年里，高校人工智能专业的新设将迎来持续的热潮，以满足人工智能产业战略部署的巨大需求。人工智能学科也将迎来更加广泛而深入的发展，未来各个高校人工智能学科之间的力量对比将走向何方，让我们一起拭目以待。

随着人工智能的兴起，2018年许多投资人的眼光都转向的AI领域，百度，腾讯，阿里也纷纷向AI进军，布局自己未来的人工智能市场，当然一个新兴领域的诞生必然需要其专业的人才来推动和发展，AI像春笋般涌出，但是相关方面的人才招聘却成为了人们的心头痛，人工智能AI方面的人才的年薪从之前的年薪30万但现在差不多是涨了3倍，以下字就变成了80万，不禁令人感叹和唏嘘，虽然年薪很高，但是很多人只能望而却步。AI是一个相对来说门槛比较高的领域，想要成为这个领域的专业人员也不是一件简单的事情，一家从事AI研发的公司，开出的招聘待遇对于应届博士生的年薪居然高达80万，可见人工智能在未来的发展的重要性，如此之高的年薪却对于很多人来说仅仅是一个数字而已，因为能按到这样年薪的，一定是某个领域的顶尖人才了，随着制造业的转型和发展，很多流程和步骤都在想科技转型，人工智能就是其中的重要环节，对于AI领域人才的需求，在未来会越来越大。但是即便是这么高的年薪，能招到的人却是寥寥无几，一方面是因为AI需要很强的专业知识和过硬的本领，另一方面这种工作的日常对于自己身体健康压力也是很大，无论是生活还是学习，AI对我们的涉及越来越多，未来生活的的方向肯定也是会朝着智能化的方向发展，对于AI人才的需求，也是为未来的企业的发展和转型早早地做准备。大家都知道百度的无人车就是着重来发展AI的，百度本身就有很强大的AI技术人，因为踏入这个领域的门槛和困难都比较大，而且要做出一点成绩，并达到一定的高度是非常有难度的，高薪挤兑不了人才也是很正常的事情，另一发面，AI也是刚刚出来不久，对于很多人来说都是比较新的东西，需要更多的时间去探索和学习，而且在推动AI的发展道路上，更需要更多的人一起努力，百度的无人车已经是一个比较前端的尝试，这对于AI的推进和发展，也具有很重大的意义。AI博士应届生的年薪可以高达80万，但是却少有人能拿得到，人才紧缺，可遇不可求，你是怎么看待的呢？欢迎留言分享你对人工智能和AI的看法，我们一起期待未来的神生活会更美好，AI改变生活。

随着人工智能技术的火热，越来越多的年轻学者正准备投身其中，开启自己的研究之路。和所有其他学科一样，人工智能领域的新人总会遇到各种各样的难题，其中不仅有研究上的，也有生活方面的。MIT EECS 在读博士、前 Vicarious AI 员工 Tom Silver 近日的一篇文章或许对你有所帮助。我的一个朋友最近正要开始人工智能的研究，他问及我在 AI 领域近两年的研究中有哪些经验教训。本文就将介绍这两年来我所学到的经验。其内容涵盖日常生活到 AI 领域中的一些小技巧，希望这可以给你带来一些启发。开始找到一个你感觉合适的人询问「傻问题」最初，我非常害怕自己的同事，羞于向人提问，因为这可能会使我看起来非常缺乏基础知识。我花了好几个月才适应了环境，开始向同事提问，但一开始我的问题仍然非常谨慎。不过现在，我已有三四个关系较好的人了，我真希望当时能早点找到他们！我曾经淹没在谷歌搜索的条目中。现在，当我遇到一个问题后会直接询问他人，而不是自己想办法，最终陷入困惑。在不同的地方寻找研究灵感决定做哪些工作是研究过程中最困难的一部分。对此，研究人员已经存在一些一般性的策略：与不同领域的研究者交谈。问问他们对于哪些问题感兴趣，并试图用计算机专业的语言重述这些问题。询问他们是否有想要进行分析的数据集，哪些现有技术是解决问题的瓶颈。机器学习中很多最具影响力的工作都是计算机科学与生物/化学/物理学、社会科学或者纯数学之间的碰撞。例如 Matthew Johnson 等人在 NIPS 2016 的论文《Composing graphical models with neural networks for structured representations and fast inference》是受到一个小鼠行为数据集启发的结果；Justin Gilmer 等人在 ICML 2017 上的论文《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》应用于量子化学。编写一个简单的基线来获得对问题的感受。例如，尝试编写一个有关控制倒立摆的详细校准代码（https://gym.openai.com/envs/Penlum-v0/），或者试着看看能不能在自然语言数据集上推送一个词袋模型。我在编写基线时经常会遇到无法预料的情况——我的想法或代码里都有可能出现错误。在基线运行时，我通常会对问题有更深的理解，并产生出很多新的想法。扩展你喜欢的论文的实验部分。仔细阅读方法与结果，尝试找到问题的关键。首先尝试最简单的扩展，问问自己：论文中的方法是否适用，思考一下文中没有讨论的基线方法，以及它们可能会失败的原因。投资可视化工具和技能在编写研究代码时我采用的策略是从创建可视化脚本入手。在编写完其余代码后，我会运行可视化脚本，以快速验证代码是否与我的心智模型匹配。更重要的是，良好的可视化经常会使我想法或代码中的 bug 更加明显、明了。这里还有一些自我激励的话要说：当我完成这个代码时，我会做一份漂亮的数据或视频给大家看！为手头的问题寻找合适的可视化方法可能非常棘手。如果要迭代优化模型（例如深度学习），从绘制损失函数曲线着手会比较好。此外还有许多用于可视化和解释神经网络（特别是卷积神经网络）学得权重的技术，例如导向反向传播。在强化学习和规划中，智能体在其环境中的行为是显而易见的，无论是雅达利游戏、机器人任务还是简单的 grid world（如 OpenAI Gym 中的环境）。根据设置，还可以可视化价值函数及其在训练过程中的变化（如下所示），或者可视化探索状态树。在处理图形模型过程中，当一维或二维变量在推断过程中发生变化时，对其分布进行可视化可以获得丰富的信息（如下所示）。估计每次可视化分析时必须在头脑中保存的信息量可以帮助检测可视化技术的有效性。如果可视化技术非常糟糕，你需要详尽地调用你编写的代码来生成它；反之，一个良好的可视化技术可以带来一个明显的结论。Tensorboard 是可视化 TensorFlow 深度学习模型的常用 GUI。随着数据的积累绘制分布图可以大大降低 debug 图形模型的难度（来自 Wikimedia）。用 Q-learning 学习的价值函数可以在它所表示的 grid world 上可视化（作者：Andy Zeng）。确定研究人员和论文的基本动机在相同的会议上发表文章、使用相同的技术术语、自称研究领域是人工智能的研究人员可能有截然相反的研究动机。一些人甚至建议为这个领域取不同的名字，以澄清问题（就像Michael Jordan 在最近一篇优秀的博客文章中提到的那样）。他们的动机至少可分为三类：「数学」、「工程」和「认知」。「数学」动机：智能系统有何基本属性和局限性？「工程」动机：如何开发能够更好地解决实际问题的智能系统？「认知」动机：怎样才能模仿人类和其他动物的自然智能？这些动机可以和谐共存，许多人工智能领域的有趣论文都是从多个角度出发。此外，单个研究人员的研究动机往往并不单一，这有助于实现人工智能领域的聚合。然而，动机也可能并不一致。我有一些朋友和同事，他们有明显的「工程」倾向，还有一些主要对「生物学」感兴趣。一篇论文表明，现有技术的巧妙结合足以在基准上超越现有技术水平，这将激起工程师们的兴趣，但认知科学家可能对此不感兴趣，甚至嗤之以鼻。但如果一篇论文阐释了生物可解释性（biological plausibility）或认知联系，这篇论文收到的反响可能截然相反，即使其结论只是理论性的或结果非常不起眼。优秀的论文和研究人员在一开始就会说明他们的动机，但根本动机往往藏地很深。我发现在动机不明显的情况下，对论文进行各个击破将会很有帮助。从科研社区中汲取营养找论文AI 领域的论文可以在 arXiv 上找到和发布。现在的论文数量非常令人振奋。社区中的许多人降低了从噪声中分辨出信号的难度。Andrej Karpathy 开发了 arXiv sanity preserver，帮助分类、搜索和过滤特征。Miles Brundage 每晚都在推特上发布自己整理的 arXiv 论文列表。很多推特用户常常分享有趣的参考文章，我推荐大家在推特上关注自己喜欢的研究者。如果你喜欢用 Reddit，那么 r/MachineLearning（https://www.reddit.com/r/MachineLearning/）非常棒，不过文章更适合机器学习从业者而不是学界研究者。Jack Clark 发布每周社区 newsletter「Import AI (https://jack-clark.net/)」，Denny Britz 发布「The Wild Week in AI (https://www.getrevue.co/profile/wildml)」。查看会议论文集也很值得。三大会议是 NIPS、ICML、ICLR。其他会议还包括 AAAI、IJCAI、UAI。每个分支学科也有自己的会议。计算机视觉方面有 CVPR、ECCV、ICCV；自然语言方面，有 ACL、EMNLP、NAACL；机器人方面，有 CoRL（学习）、ICAPS（规划，包括但不限于机器人）、ICRA、IROS、RSS；对于更理论性的研究，有 AISTATS、COLT、KDD。会议是目前论文发表的主要渠道，但是也有一些期刊。JAIR 和 JMLR 是该领域最厉害的两种期刊。偶尔一些论文也会出现在科学期刊上，如 Nature 和 Science。寻找旧的论文同样重要，不过通常更难。那些「经典」论文通常出现在参考文献中，或者研究生课程的阅读书单。发现旧论文的另一种方式是从该领域的资深教授开始，寻找他们的早期作品，即他们的研究路径。同样也可以向这些教授发送邮件询问额外的参考（即使他们太忙没有回复也不要介意）。寻找不那么有名或被忽视的旧论文的一种持续方式是在 Google scholar 中搜索关键词。应该花费多长时间阅读论文？关于阅读论文应该用的时间我听到过两种常见建议。一，刚开始的时候，阅读所有论文！人们通常说研究生的第一学期或第一年应该只阅读论文。第二，在最初的上升期之后，不要花费太多时间阅读论文！原因在于如果研究者不被之前的方法左右，更有可能创造性地提出和解决问题。我个人同意第一条建议，不同意第二条。我认为一个人应该尽可能多地阅读论文。「如果我不熟悉别人尝试过的方法，那我就能更好地想出新颖的更好方法。」——这种想法似乎不太可能，且傲慢。是的，新视角可能是一把钥匙，业余者解决长期挑战是因为他们超出常规的想法。但是职业研究者不能完全依赖运气来探索未被考虑过的解决方案。我们的大部分时间都用来缓慢且有方法地逐步解决问题。阅读相关论文是找出我们所处位置和下一步尝试方向的更高效方式。关于尽可能多地阅读论文，有一个重要的注意事项：消化论文内容和阅读论文一样重要。用一天时间学习几篇论文、认真做笔记、认真思考每一篇的内容和思路，比不断阅读论文要好一些。尽可能多地阅读论文。对话 >> 视频 > 论文 > 会议演讲论文绝对是了解陌生研究思路的最易获取的资源。但是最高效的路径是什么呢？不同人的答案或许也不同。我认为，对话（和已经理解该思路的人对话）是目前最快、最有效的路径。如果这种方法不可行，那么相关视频也会提供很好的见解，比如论文作者受邀进行演讲。当演讲者面对的是现场观众时，他们可能更偏重清晰性而不是准确度。而在论文写作中，这种偏重是相反的，字数统计是关键，背景解释可能被当作作者不熟悉该领域的证据。最后，简短的会议演讲通常更正式，而不是合适的教育机会。当然，演讲结束后与演讲者进行对话交流是非常有价值的。小心炒作成功的人工智能研究总会引起公众的关注，让更多的人进入这一领域，从而引出更多成功的 AI 研究。这一正循环在大部分情况下都是适用的，但其也有一个副作用就是炒作效应。新闻编辑总是希望获得更多点击率，科技公司则希望获得投资者的青睐，并多多招募新人，而研究者们往往会追求高引用量和更高质量的发表。在看到一篇文章或论文的标题时，请务必注意这些问题。在 NIPS 2017 的一个论文讨论活动中，数百名听众目睹了一位有名望的教授拿着麦克风（「我谨代表炒作警察」）劝告作者不要把单词「imagination」用在论文标题中。我对于这种公众对抗总是有着复杂的感受，而且我还恰好喜欢这篇论文。但这并不意味着我无法理解这位教授的挫败感。人工智能研究中最常见，最令人厌恶的宣传表现之一，就是用新术语重新命名旧概念。所以，小心那些流行语——主要根据实验及其结果来判断一篇论文。开始科研马拉松树立可衡量的进展目标之前搜寻研究项目时，我花费了大量时间进行头脑风暴。那时对我来说，头脑风暴就是把脑袋搁在桌子上，希望一些模糊的直觉可以变成具体的见解。结束了一天的「头脑风暴」，我常常感觉疲惫、灰心丧气。这是科研吗？我很疑惑。当然，没有导向科研进展的良方，在黑暗中瞎撞是（大部分）进展的一部分。但是，现在我发现树立一个可衡量的目标，然后计划工作，更加容易且易于实现。如果我不知道接下来要做什么，那么目标可以是：写下一个模糊的想法，但要尽可能详细；如果在写的过程中，觉得这个想法不好，那就写出排除该想法的理由（而不是完全废除这个想法，这样就失去了对进展的衡量）。在没有任何想法的时候，我们可以用读论文或与同事交流的方式取得进展。一天结束时，我的工作有了一些实实在在的东西。即使这些想法永远不会用到，但是我的斗志得到提升，也不再担心以后会在相同的想法上浪费时间。学会判断死胡同，并退回来强大的研究者花费更多时间在好的想法上，因为他们在糟糕想法上所用的时间较少。能够识别好想法和坏想法似乎很大程度上是经验问题。然而，任何水平的研究者都会经常遇到下面的决策问题。我的研究思路有缺陷或无法产生结论，我应该尝试 A）继续挽救或支持这个思路，还是 B）完全抛弃这个思路呢？我个人非常后悔在本应该做 B）时却把时间浪费在 A）上。尤其是之前，我曾多次陷在死胡同中，而且时间很长。我之所以不愿意离开很大程度上是由于沉没成本误区：如果我退出这个「死胡同」，那我已经花费的时间不就白白浪费了吗？现在当我离开研究死胡同时还是会感到一些失望。不过我现在尝试使自己意识到后退也是一种进步。成本花费得值，不算沉没。如果我今天没有探索死胡同，那我可能明天还会遇到。死胡同并不是终点，它们是科研生活的一部分。希望我能坚持这种想法，如果不能，还有费曼的名言呢：我们尝试尽快证明自己是错误的，只有这样我们才能进步。（We are trying to prove ourselves wrong as quickly as possible, because only in that way can we find progress.）写！我曾经偶然咨询过一位杰出的 AI 研究者早期职业生涯忠告。他的建议非常简单：写！写博客和论文，以及更重要的，写下一天当中自己的想法。我开始注意到积极地写下想法与只是想想带来的明显差别。身心健康是科研的先决条件有一种错误的观点认为科研工作者都是废寝忘食，一心追寻科学发现。我之前以此为基准，常常为无法做到而感到内疚。现在我知道锻炼和精神放松是投资，而不是干扰。如果我每天睡 8 小时，工作 4 小时，我的效率比睡 4 小时、工作 8 小时要高得多，也就是说没有造成不好的影响。在解决一个困难的问题时中途停止是非常困难的。我仍然会一直研究一个问题，即使已经非常累了，即使没有进展也不休息。当停下来深呼吸时，我会非常高兴。我希望在科研生涯的下一个阶段能够继续内化这件事。

中商情报网讯：2016年马云提出新零售概念，新零售人才大火，百万年薪遭猎头疯抢。当前，我国大力发展人工智能的春天已至，AI人才成为香馍馍，AI应届博士年薪竟然已经涨至80万元，据悉，AI人才方面则出现了“需求远远大于供给”的状况，AI人才还未出校门，或尚未离职，就已经被企业“抢购”一空。在全球人工智能技术的发展浪潮之下，我国已将发展人工智能上升至国家战略的高度。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确了我国新一代人工智能发展的战略目标，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点。10月底，中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习，再次释放出中央层面对人工智能战略高度重视的信号。随着人工智能产业的快速发展，中国人工智能产业热度不减，行业投融资规模呈现上涨趋势，据统计数据显示，2017年中国人工智能投资事件数达到353次，与2016年的379次，下降了6.9%。在投资金额方面，2017年投资金额为582亿元，与2016年相比增长65.34%。数据来源：中商产业研究院整理2017年中国人工智能市场规模将达到152.1亿元，增长率达到51.2%。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展，预计2018年中国人工智能市场规模有望突破200亿元大关，达到238.2亿元，增长率达到56.6%。数据来源：中商产业研究院整理中国已成为人工智能发展最迅速的国家之一，2018年中国人工智能市场规模有望超过300亿 元人民币。人工智能企业数量超过1000家，位列全球第二。本次人工智能浪潮以从实验室走向商业化为特征，其发展驱动力主要来自计算力的显著提升、 多方位的政策支持、大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求。与此同时，中国处于人工智能发展初期，基础研究、芯片、人才方面的多项关键指标 与美国差距较大。更多资料请参考中商产业研究院《2018-2023年中国人工智能行业市场前景及投资机会研究报告》。

新智元报道 新智元编辑部【新智元导读】去年，AI应届博士生能拿到高达50万元的年薪，今年薪水则涨到80万元，但是仍然招不到人。AI博士年薪起步80万了？据第一财经报道，今年，AI领域应届毕业生薪水行情仍在噌噌上涨。去年，应届博士生能拿到高达50万元的年薪，今年薪水则涨到80万元。但是仍然招不到人。新智元从BAT公司中了解到的情况是，今年秋招占比最大的是硕士，人数能达到全部Headcount的93%，但博士生仅占比3%，高端人才难求的情况非常明显。一年涨30万，应届AI博士根本招不到根据第一财经的报道，深圳一家激光雷达企业的一位HR称，去年，公司给硕士应届生的年薪是30万元左右，博士生是50万元。今年，硕士生的待遇基本没怎么变，但博士生的年薪提高了，“好的能拿到80万元，比去年高了30万元。”但是，对于应届AI毕业生，企业会早早通过导师或实验室找到他们；而对那些有经验的研发人才，猎头会主动上门联系，所以想在网上挂一个招聘岗位等着AI博士自己上门，成功的概率太小了。巧合的是，第一财经去年11月也报道过一篇AI博士薪酬相关的新闻，当时应届博士生年薪也才50万。新智元去年12月发表过一篇AI人才年薪的文章，披露了某猎头发布的一份薪酬表，当时表上的BAT以及谷歌、微软等企业的博士生年薪普遍在60万上下，也与上述激光雷达公司HR的去年博士年薪50万左右的表述差别不大。投资房地产什么的弱爆了，能投资个AI博士，才是赚！另外，南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华也评论：AI人才缺口太大 …… 前几天遇到北美某AI研究院负责人，说今年给几大名校本科生进过AI实验室的开了20万美元年薪 …… 饮鸩止渴地严重打击了学生进一步深造的积极性 ……BAT今年AI校招岗位情况披露：人才依旧短缺企业方面，企业给到的薪酬与公司体量呈正相关。根据100offer发布的信息显示，BAT三家靠着巨大的体量和资金支持在市面上横扫各类人才，处在薪酬最高的第一梯队；TMD三家为代表的互联网企业给出的薪酬处在与BAT竞争的水平。而在AI细分领域兴起的各类独角兽如Face++、商汤、依图和云从，芯片领域的地平线、寒武纪和比特大陆，语音领域的科大讯飞等等，也同样受到了资本和人才的青睐，薪酬处在第三梯队。不过，今年互联网企业对人才的招聘需求确实呈现放缓的趋势，猎聘大数据“2018年1-10月互联网新增职位指数”能体现出来：虽然人才招聘仍在继续，但是可以明显感受到的是，无论是“大厂”或是“独角兽”，放出来的岗位数量在减少，门槛却在变高。另外，对于BAT今年秋招放出的AI岗位，新智元也拿到了第一手数据。百度校园招聘方面提供的信息显示，百度AI岗位招聘有几个特点：从AI岗位收到的求职简历数量来看，机器学习、数据挖掘、自然语言处理工程师以及计算机视觉算法研发工程师等几个岗位是较为火热的。百度校园招聘也对求职候选人进行了画像分析：候选人学校排名前五位：武汉大学、西安电子科技大学、华中科技大学、北京邮电大学、电子科技大学候选人学校所在地排名前三位：北京、上海、武汉候选人学历分布：本科 3.18% 硕士 93.78% 博士 3.05%从简历中可以发现百度AI岗位的趋势是：AI算法岗位处于供需失衡状态，“供远大于需”；AI工程岗位需求量较大，但却是“供远小于求”；AI工程岗与AI算法岗的HC比 2:1；AI工程岗与AI算法岗的投递比 1.5:1。对此，百度相关人士给出了一点建议：现在市场上因为算法岗火爆，所以同学们都忘算法职位上转，但其实现在互联网大厂更缺优秀的工程类人才。像软件研发工程师、移动软件研发工程师、开发测试工程师这些职位，在百度拥有很长的历史，技术团队的能力强，这些职位都拥有很好的发展前景。接下来是阿里。据新智元了解，阿里巴巴AI人才并无“收紧”迹象，反倒“短缺”！目前阿里巴巴收到的求职岗位，最多的是NLP算法工程师、计算机视觉领域的算法工程师。阿里目前AI岗位所呈现的具体趋势是高端AI人才短缺，年轻的AI领域工程师总数增长较快。在AI工程师画像分析方面，硕士及硕士以上工程师占比46%，博士及博士后占比4%，本科以上占比达到96%。可以看出，阿里巴巴在AI岗位人才招收方面也并无放缓的迹象，反之，阿里巴巴的AI人才依旧是“短缺”状态。腾讯方面目前还未披露AI岗位校招信息，不过，由于今年10月腾讯宣布调整内部构架，新成立云与智慧产业事业群（CSIG）和平台与内容事业群（PCG），其中，CSIG 整合包括腾讯云、智慧零售、安全产品、腾讯地图、优图等核心产品线，帮助各行业向智能化、数字化转型。PCG 则集聚了QQ、QQ空间以及多个流量平台和内容平台，如官方通稿所说，“腾讯在音视频等多媒体底层技术以及人脸识别、机器写作等人工智能领域突飞猛进，也将为内容产品形态的创新提供有力的技术支撑”。从描述中不难看出，机器学习、机器人和语音、视频等AI 领域仍将是人才招聘和培养的重点，相信这部分业务的岗位需求会放出来。各地成立AI研究院，AI人才稀缺情况将持续实际上，“AI人才热”这一话题，从去年众多高校纷纷成立人工智能研究院/学院便能看出端倪。就在上周，北京大学宣布要将规划的1025亩新昌平校区以人工智能为主，培养新工科人才，还有全国 33 所设立人工智能研究院的高校，这些都是从源头上补足中国 AI 人才的举措。而鉴于人工智能的学科性质，“产学研一体化培养”逐渐成为当前的主流——说白了，这就是为了挖人，公司在这些“AI苗子”刚刚播下种的时候，就伸出了触手。例如，在人工智能专业强，以及计算机和信息科学历来为优势专业的高校，比如南京大学、上海交通大学、西安电子科技大学、香港中文大学周围，我们可以看到众多“联合培养”以及AI 研究所的例子。南京：1、南京大学人工智能学院；2、南京航空航天大学-人工智能学院&人工智能研究院3、南京理工大学-人工智能学院&人工智能研究院4、南京邮电大学-人工智能学院5、京东(南京)人工智能研究院，京东聘请南京大学周志华教授出任京东集团人工智能研究院学术委员会委员；6、南京图灵人工智能研究院，南京市与清华大学共建；7、科沃斯机器人（南京）人工智能研究院；8、字节跳动在南京成立研发中心，并将开设人工智能研究院，字节跳动相关负责人介绍：未来两年内南京研发中心会逐步搭建约300人的技术研发团队；9、英特尔-南京大学人工智能联合研究中心成立；西安：1、科大讯飞西安人工智能研究院（预计成立）；2、西安人工智能与机器人产业基地暨西安交通大学智能机器人创新研究院；3、西安电子科技大学人工智能学院。深圳：1、腾讯在深圳成立“机器人实验室”；2、深圳大学腾讯云人工智能学院，广东省内首个人工智能学院；3、商汤科技在深圳落地人工智能教育试点学校，深圳华侨城中学成为商汤教育在深圳市的首家合作学校；4、云天励飞—深圳信息职业技术学院人工智能联合实验室。上海：1、上海交通大学-人工智能研究院2、亚马逊AWS上海人工智能研究院；3、微软上海研究院暨微软-仪电人工智能创新院；4、科大讯飞（上海）人工智能及脑科学研究院；5、腾讯人工智能创新平台；6、华为人工智能云平台；7、阿里巴巴（上海）研发中心；8、百度（上海）创新中心；根据国外招聘平台Paysa的一项研究，所有行业的美国公司都投入了13.5亿美元来招聘AI人才。该研究强调，亚马逊在人工智能和机器学习招聘上的年均投资额为2.278亿美元，下一个主要竞争对手是谷歌，在此方面的年投资额约为1.3亿美元。结果发现，前20名科技公司在招聘AI人员方面每年总共花费6.5亿美元。除了天价工资外之外，在美国，AI人才还可以获得公司提供的所有其他的设施和特权。例如，依据他们重新安置的要求，谷歌、微软、亚马逊等美国科技巨头正在为AI人才建立全新的办公室和研究实验室。毫无疑问，人才是最宝贵的人力资源。有多少的人才，才能有多好的AI。人工智能研究人员为机器赋予了视觉、语音、听觉和移动性方面的功能，他们的目标是将AI彻底普及。二十一世纪什么最贵？AI人才。新智元 AI 技术 + 产业社群招募中，欢迎对 AI 技术 + 产业落地感兴趣的同学，加小助手_2 入群；通过审核后我们将邀请进群，加入社群后务必修改群备注（姓名 - 公司 - 职位；专业群审核较严，敬请谅解）。