節後想去做 AI？這裡有一些 AI 轉型和面試文章值得一看

春節假期結束了，又到了跳槽升職加薪走上人生巔峰的時候了。每天關注 AI 領域的你們看著 AI 工程師拿著遠遠比你高的工資是否也會有些羨慕嫉妒恨呢？臨淵羨魚不如退而結網，如果你對 AI 有著強烈的熱愛，為什麼不在跳槽季投一波簡歷試試看呢？AI 研習社自運營以來收集了不少 AI 行業的轉型和面試文章，現將這些文章打包奉上，助力開發者的 AI 轉型和求職。

轉型

想要轉型人工智慧，除了擁有編程技能之外，掌握一些數學技能必不可少。AI 研習社針對「程序員想轉型 CV 方向，請問該重點關注那幾個數學方向？」諮詢了社區里不少 AI 開發者，並且獲得了不少的反饋，想要轉型 CV 的開發者們可以參考以下文章，查漏補缺，提升自己的數學技能。

深度學習是人工智慧發展最為迅速的領域之一，Google、Facebook、Microsoft 等巨頭都圍繞深度學習重點投資了一系列新興項目，他們也一直在支持一些開源深度學習框架。目前研究人員使用的深度學習框架有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j 等，而 Deeplearning4j 是為數不多以 Java/JVM 為基礎，能與 Apache Spark 無縫結合，支持 CPU/GPU 集群分散式計算的開源框架。本文就來為大家詳細介紹一下深度學習框架 Deeplearning4j 的重要組件，不同環境下的操作用法及實例分享。

眼下，人工智慧已經成為越來越火的一個方向。擁有編程基礎、具備數學思維的普通程序員在這波AI浪潮中佔據了得天獨厚的轉行優勢，相比其他基礎薄弱的轉行人員，程序員只需花更多精力聚焦"如何轉向人工智慧方向"便可以輕鬆駛向AI工程師的賽道。

本文作者劉若澤，南京大學計算機在讀博士，EasyPR作者，他剛轉入AI領域，所以結合自身經驗來回答這個問題。他的回答有以下特色：較為簡單，介紹學習資源不多，但有主次之分。

面試

求職面試是跳槽必不可少的一項環節。機器學習、CV 等 AI 領域的新興職位和傳統IT開發職位有哪些異同，開發者們應該如何準備面試呢？這裡有兩份面試指南供各位讀者參考。

本文給到的是相關具體可能會被問及的問題 (編程、基礎演算法、機器學習演算法)。從本次關於演算法工程師常見的九十個問題大多是各類網站的問題匯總，希望你能從中分析出一些端倪，文末附了部分參考的答案。

做機器學習方向很多，有些公司更偏重於數據挖掘，而有些更傾向於深度學習。同理，相對應的崗位有些偏重理論也有些偏重實踐。這些因素疊加造成了機器學習相關的崗位分布廣，如數據分析師，演算法工程師，機器學習科學家等，很難一概而論。

本文作者是知乎大V阿薩姆，他從實習生的時候就開始根著老闆招聘面試機器學習方向的候選人，到現在前前後後大概參與了20個左右機器學習求職者的技術面試。其中有在讀的研究生(實習生崗位)，也有已經工作了多年或者學術背景深厚的名校博士(相對高級的「科學家」崗位)。他會在本文中以實際的面試經驗告訴開發者，面試官會如何判斷面試者的機器學習水平。

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