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超越证书(续)

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在上一篇寄语中,小产提到了除了考取证书之外,另一种向用人单位证明自己拥有AI领域工作能力的手段: 在gitHub上托管大量代码。

对零起点的童鞋来说,在gitHub上托管足够多的代码其实未必比考一个IE需要更长的时间,而且更加务实(毕竟这些代码真的是我们敲进去的嘛),其实是一个不错的选择。

当然,像gitHub这么好的建议其实也有一个小小的漏洞,那就是对于像小产我这样的人来说,这种通过gitHub项目实践班直接搞定求职敲门砖,同时积累项目经验的方式,不需要考试就能完成学业,每个人按时上课和完成作业都可以最终达到目的,这实在有点儿太轻松了,让我这种高手根本找不到学习的动力啊。

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不可否认,热爱挑战的人虽然未必是大多数,但在我们这么多的童鞋中,还是颇有几位的。另外有一些童鞋,热爱的倒不是挑战,而是一个阶段性奋斗目标。学习结束之后,如果没有考试,总觉得虎头蛇尾,好像缺了点儿什么。

更有甚者,小产曾经听有同学说过:如果最后没有的考试,我怎么临时抱佛脚啊?

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在佩服大家脑洞的同时,小产也必须承认:参照最后时限安排复习确实是很多人学习生涯的座右铭。

好吧,如果你认为没有考试的压力就没有学习的动力;如果你患上了严重的荣誉收集癖,认为学习结束之后必须收获某些成就;如果你痴迷于自我挑战,希望每天有26个小时可以让你来超越自我,如果你符合上面任何一项条件,我都推荐你……

去咨询一下心理医生。

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除了咨询心理医生之外,其实小产还真有一种gitHub之外的方法,可以作为AI学习的一个目标。而且,和以gitHub作为目标的区别是,这种方法可以帮你在一开始就定义好一个里程碑式的截至时间、同时让你充份体会到挑战的乐趣。

当然,既然涉及挑战,那就有成功与失败之别,如果你真的挑战成功,可以收获高于认证的个人荣誉,绝对有助于日后求职。此外,和认证最大的区别是,这种方法不仅没有考试费这样的开销,挑战成功还能让你获得一笔或许相当丰厚的收入。

这种方法就是…………参加某种AI竞赛

是的,没有什么比参加比赛更能刺激大家拼搏精神的了。

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小产不知道大家听说没听说过AI竞赛。

其实AI竞赛是一种挺有意思的形式,它有点儿像一种代码、数据和设计能力方面的知识众筹。某企业存在一个需求,单独请AI专家价格太高,而且后面的工作也未必还需要AI专家的参与。万一用不着,劳动法那么严,这些专家用完了也不好处理……

于是厂商灵机一动,想起了一个方法:干脆把开发资金作为设计奖金,把项目挂到网上,让所有有兴趣有意愿的业内人士都来参与,最后企业筛选出最好的那个设计成果,颁发奖金。

所以,每次竞赛结束,都有一个收获了满意开发结果的企业,少数几个名利双收的AI专家和……一批一无所获的炮灰。

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大家会不会听我这么说之后,觉得AI竞赛更像众筹了?

其实,AI竞赛和众筹还是有一点区别的。那就是你参与众筹能够最终获得什么,在很大程度上要看运气;而你参加AI竞赛最终能够获得什么,则在很大程度上要看实力。

这么说是不是听起来就励志多了?

我估计大家可能想问,我是一个初学者,从零基础开始学习,几个月后直接参加AI竞赛,有可能获奖吗?

这个问题的答案是:当然不……不……不是完全不可能。

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大家想啊,有丰富经验的技术大咖们都在各个企业里忙得焦头烂额呢,谁会为了一个寻常项目的奖金花那么多心血啊?

所以参加比赛的,一般都是在校生这样既缺少证明自己的机会、又希望挣点钱花花、还有充足时间的人,这一点和计算机、网络大赛都是差不多的。

所以,绝大多数AI竞赛都远远算不上是华山论剑


那要照这么说,AI竞赛获奖很容易咯?

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当然绝对不是。

AI竞赛获奖仍然是一个很难、巨难、相当难的目标,具体难度取决于竞赛举办机构的知名度、奖金、赛程和具体项目

举个例子,Kaggle竞赛的参赛队伍中就有谷歌的深度学习团队,很多Kaggle参赛者都会把自己的竞赛写成论文发表出来。所以,如果你作为初学者参加重要的Kaggle竞赛而最后获得了名次,那你可能上辈子真的拯救过银河系。

不过,对于一些数学基础比较好、有过十分简单编程经历、同时非常喜欢挑战自我的童鞋来说,把目标锁定在国内一些知名度还远远达不到Kaggle这种水平,但是仍然有一定影响力和说服力的比赛,获得名次确实是一个可以畅想一下的目标。

说到这里,很多童鞋可能在想:难道你们YESLAB AI项目组要搞竞赛班?

大家看我的表情:

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熟悉不?

(THE END)

2018年9月19日 17:12
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