什么是深度学习？ 它是如何工作的，职业机会，薪水 [2022]

人工智能和机器学习技术正在推动和塑造下一代计算。 尽管“智能”机器围绕着我们，但它们仍然需要人类专业知识才能有效运行。 这就是为什么软件工程师，特别是那些具有深度学习和神经网络高级知识的工程师，在各个行业都有很高的需求。 在本博客中，我们将揭示这些技术的基本原理，并阐明一些有利可图的职业道路。

如果您已经拥有计算机科学、IT 工程、数学、统计学和相关领域的学位，请继续阅读以了解如何在深度学习领域取得成功。 但在开始之前，让我们先带您了解深度学习的定义和构建模块。

什么是深度学习？

人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习是经常互换使用的技术流行语。 以下是它们的确切含义的摘要：

• 人工智能允许机器在面对特定问题时像人类一样推理、分析和行动。
• ML 是 AI 的一部分，它研究计算机算法并使用数据使机器能够从经验中学习。
• 深度学习是基于 ML 的子集，可与人工神经网络（旨在模仿人类行为）一起使用。 它允许计算机模型直接从文本、图像或声音中对数据进行分类，并自行改进。

如今，深度学习和神经网络非常准确，以至于它们可以在人类水平上表现出色。 一些例子包括：

• 无人驾驶汽车技术可以将行人与灯柱区分开来，并检测停车标志和交通信号灯。
• 先进的显微镜产生高维数据集，用于训练识别癌细胞的深度学习应用。
• 工厂中的自动检测机制确保人员和物体与重型设备保持安全距离。
• 由深度学习应用程序驱动的家庭辅助设备，可自动听到、翻译和响应您的声音。
• 基于人工智能的移动应用程序能够识别图像并为其生成智能字幕。

如您所见，深度学习有一系列应用，从医疗诊断到消费设备。 现在让我们看看幕后发生了什么。

深度学习是如何工作的？

就像人脑有相互连接的神经元来收集信号一样，智能机器也有接收外部输入的神经网络（节点层）。 随着层数的增加，网络不断变深。 随着大数据分析等领域的出现，更大、更复杂的神经网络脱颖而出。

深度学习技术根据这种先进的网络检查计算机算法，帮助计算机比人类更快地观察、学习和反应。 这涉及以下任务：

• 图像分类
• 翻译语言
• 识别语音和
• 识别模式。

深度学习系统需要强大的硬件来处理大量数据并执行复杂的数学计算。 随着数据处理的启动，人工神经网络对数据进行筛选，从一系列正确或错误的问题中计算答案，并生成和输出。

例如，面部识别程序首先检测边缘和线条，然后识别更显着的特征，并最终识别出放在它前面的面部的整体表示。 随着程序在特定任务中训练自己，程序的准确性会随着时间的推移而增加。

深度学习的职业机会

深度学习在 21 世纪的工作场所呈上升趋势。 公司越来越多地部署这种颠覆性的数字技术来创建新的商业模式并保持领先地位。 以下是深度学习工程师的技能被证明有用的一些新兴领域：

• 医学影像分析
• 自然语言处理
• 计算机视觉
• 自动翻译
• 材料检验
• 药物设计
• 生物信息学
• 欺诈识别
• 娱乐（像素恢复、为无声电影添加声音等）

除了上述领域之外，ML 从业者还拥有电子商务、数字营销和社交媒体等领域的可转移技能。 从支持推荐引擎和提供购买建议到检测垃圾邮件和标记不适当的内容而无需人工干预，有许多用例。 阅读机器学习如何改变行业。

作为深度学习工程师或 ML 专业人士，您需要：

• 在编程语言和 ML 库的帮助下运行实验。
• 将 ML 解决方案部署到生产中。
• 优化部署的解决方案以实现更好的性能和可扩展性。
• 根据业务需求实施自定义代码。
• 分析数据以提出新颖的应用程序。
• 确保后端系统和数据库之间的良好流动。
• 与利益相关者合作，包括数据科学家、研究人员、产品经理和软件工程师。

印度的深度学习薪水

根据Payscale的数据，深度学习工程师目前的平均工资为卢比。 印度有 9,05,105 人。 高级职位的薪酬最高可达卢比。 20,00,000 取决于候选人的教育资格和多年的工作经验。 工作地点和行业等因素也会影响雇主提供的薪酬。

擅长深度学习技能的专业人士受聘于印度多家顶级公司，例如：

• 埃森哲
• 简朴
• 土坯
• 明特拉
• 美国运通
• 渣打银行
• 支付宝
• 摩比克
• 剃刀支付
• 实践
• 做我的旅行

深度学习有望在未来几年获得更广泛的认可并推动业务创新。 根据NASSCOM 的一项研究，到 2025 年，复合 AI 堆栈可以提高印度的 GDP。此外， LinkedIn 的新兴工作排名列表中，ML 工程师位居榜首。 该工作角色在五年内增长了近十倍。 这种激增肯定会在未来回升！ 阅读有关深度学习工程师薪水的更多信息。

然而，由于行业要求与专业技能不匹配，印度的 AI 和 ML 工作在很大程度上仍然人手不足。 这一差距可能会随着技术的快速进步而扩大。 深度学习和神经网络中一些独特的训练途径提供了解决这个问题的方法。 让我们探索一下。

如何成为一名深度学习工程师？

数据科学和软件工程方面的学术背景可以让你在深度学习职业中抢占先机。 在技​​能方面，您需要掌握编程语言（Python、SQL、Java、C++ 等）的工作知识，并很好地掌握 TensorFlow、R 编程、Spark 和 Hadoop、Apache Kafka 和 MATLAB 等工具。 精通系统设计和数据结构也可以让您比竞争对手更具优势。

除了发展您的技术知识外，将理论知识应用于现实生活场景至关重要。 作业和项目为此类学习提供了极好的途径，同时帮助您建立自己的作品集。 此外，拥有端到端的实施经验会让你在招聘经理眼中脱颖而出。

也就是说，有时雇主正在寻找具有深度学习和神经网络专业知识的人。 在这种情况下，机器学习和深度学习高级证书课程等在线课程可以证明是非常有帮助的。 为期六个月的计划由 IIIT-Bangalore 和 upGrad 提供，为您提供深度学习和神经网络方面的行业培训。

此外，您有机会与专家和其他学习者联系，受益于个性化的职业帮助和网络会议。 整体经验可帮助您获得高薪工作角色的适当证书，同时也为您的未来做好准备。 因此，对于那些希望从事深度学习职业的人来说，参加高级课程是合乎逻辑的一步。

在选择学习选项并进一步深入研究之前，最好对基本概念以及它们如何在一个保护伞下组合在一起有一个清晰的认识。 我们希望这个博客能帮助你做到这一点。 总之，我们讨论了什么是深度学习，并向您介绍了该领域的一些新兴职业道路。 这些见解将在 AI 和 ML 行业站稳脚跟！