陷入|毕业陷入迷茫吴恩达教你如何成为AI业界大佬( 二 ) 高薪|吴恩达|大佬|业界|机器学

下图显示了我在大学毕业、完成 pwn 项目并开始工作之后构建的「T」形知识路径长什么样。
在研究生阶段学完 ML、CV 和机器人学相关课程之后，我获得了 AI 主要子领域的基本知识。

文章插图
大学毕业后的人工智能领域知识。在我完成论文并开启自己的职业生涯时，我的学习路径是 T 型的。我专注于深度学习的子领域计算机视觉。由于关联度较高，在研究过程中我也获得了神经网络、机器学习、自然语言处理（图像标注方面）和图像处理等临近领域的知识。当然，对于一个研究者而言，要想成为深度学习和计算机视觉方面的专家还有很长的路要走。

文章插图
在完成硕士毕业论文并开始职业生涯之后我所获得的 AI 领域知识。深度知识
深度知识我们提到了很多遍，但深度意味着什么？在吴恩达看来，深度知识由以下几个方面定义：
项目
开源贡献
研究
实习
同样，在特定子领域里做个人项目可以让你的专业知识更加深入。这不仅可以让你成为成功的 AI 从业人员，而且会让你有更多参与面向实践任务的机会。
如何选择一份工作

文章插图
吴恩达意识到，拥有机器学习专长的人很受欢迎。对于一些人来说，选择多是一件好事，但对于另一部分人来说，选择多了反而容易出错。以下是吴恩达写给学生的工作选择建议：
选择一个优秀的团队
在吴恩达看来，团队的选择非常重要。在选择团队时要注意以下几个因素：
互动
沟通
成长
吴恩达建议，你所在的团队应该很容易实现组员之间的互动，通常这样的团队包含 10-30 人。此外，你还要留意团队成员的努力程度，以及他们的个性、职业道德理念能否对你产生积极影响。
为什么这点如此重要？因为行为研究表明，和你相处时间最长的五个人的平均值就是你的各方面行为得分。
找准自己的定位
在决定接受一份 offer 之前，一定要弄清楚你要从事的工作是什么。
通常情况下，招聘广告中给出的职位描述并不能反映真实的工作内容。有时候，某个职位的职责范围会被夸大，这很容易令人失望。还有时候，招聘广告会淡化某个职位的工作量，这会导致你入职不久就陷入倦怠。
避免失望和倦怠的最好方法就是直接和你的上司对话，了解任务的内容和交付时间。
此外，你还可以与类似岗位上的组员交流，了解一下他们的日常工作。
忽略公司品牌形象
公司都有自己的品牌形象和外部认可，但这往往只是他们想让你看到的东西，而且通常是最好的一面，会让你在选择时产生先入为主的偏见。
吴恩达表示，从一般经验来看，公司的品牌形象和你在这家公司的个人经历关系不大。
在选择一份 AI 方面的工作时，团队比公司更应该考虑，选择行业时也是如此。
简单来讲，对于一家石油公司和一家医疗机构的图像分类机器学习项目来说，二者的区别其实只在于他们用来训练 ML 模型的数据集以及模型的应用。机器学习技能可以在行业之间迁移。
选择一份感兴趣的工作，考虑长期目标
人类是一种受到内部和外部因素激励的生物，如果内外激励都不具备，我们就会陷入懊悔、不安甚至是失望，
对此，吴恩达给出的建议非常直白：
「选择一个你不会觉得无聊的工作」。
我还喜欢吴恩达的另一个观点：迫不及待地进入某个角色并不是什么好主意。
在找工作期间，我拒绝了很多 offer。这些 offer 表面看起来都很不错，但都需要我做出一些我不想做的个人牺牲。
还有一些 offer 短期来看非常不错，但如果考虑未来十年的职业生涯，我并不觉得它们是最佳选择。
我想要成为一家成功公司的 AI 领导，因此我要以比平时更快的速度深入这家公司。在这种情况下，一个大的团队会让我成为小透明，因此不是我的最佳选择。相反，在一家创业公司工作可以让我获得更多的自主权和学习的环境，加速我的职业发展和成长。
因此，一定要选择一份适合你个人目标和长期发展的工作。
机器学习职业生涯的误区
做一个万事通
在人工智能这个领域，做一个「万事通」不一定有什么好处，反而意味着你在每个分支领域知识浅薄。这不是确保你在人工智能或者机器学习之路上拥有长远发展的最佳路径。