什麼是深度學習？ 它是如何工作的，職業機會，薪水 [2022]

人工智能和機器學習技術正在推動和塑造下一代計算。 儘管“智能”機器圍繞著我們，但它們仍然需要人類專業知識才能有效運行。 這就是為什麼軟件工程師，特別是那些具有深度學習和神經網絡高級知識的工程師，在各個行業都有很高的需求。 在本博客中，我們將揭示這些技術的基本原理，並闡明一些有利可圖的職業道路。

如果您已經擁有計算機科學、IT 工程、數學、統計學和相關領域的學位，請繼續閱讀以了解如何在深度學習領域取得成功。 但在開始之前，讓我們先帶您了解深度學習的定義和構建模塊。

什麼是深度學習？

人工智能 (AI)、機器學習 (ML) 和深度學習是經常互換使用的技術流行語。 以下是它們的確切含義的摘要：

• 人工智能允許機器在面對特定問題時像人類一樣推理、分析和行動。
• ML 是 AI 的一部分，它研究計算機算法並使用數據使機器能夠從經驗中學習。
• 深度學習是基於 ML 的子集，可與人工神經網絡（旨在模仿人類行為）一起使用。 它允許計算機模型直接從文本、圖像或聲音中對數據進行分類，並自行改進。

如今，深度學習和神經網絡非常準確，以至於它們可以在人類水平上表現出色。 一些例子包括：

• 無人駕駛汽車技術可以將行人與燈柱區分開來，並檢測停車標誌和交通信號燈。
• 先進的顯微鏡產生高維數據集，用於訓練識別癌細胞的深度學習應用。
• 工廠中的自動檢測機制確保人員和物體與重型設備保持安全距離。
• 由深度學習應用程序驅動的家庭輔助設備，可自動聽到、翻譯和響應您的聲音。
• 基於人工智能的移動應用程序能夠識別圖像並為其生成智能字幕。

如您所見，深度學習有一系列應用，從醫療診斷到消費設備。 現在讓我們看看幕後發生了什麼。

深度學習是如何工作的？

就像人腦有相互連接的神經元來收集信號一樣，智能機器也有接收外部輸入的神經網絡（節點層）。 隨著層數的增加，網絡不斷變深。 隨著大數據分析等領域的出現，更大、更複雜的神經網絡脫穎而出。

深度學習技術根據這種先進的網絡檢查計算機算法，幫助計算機比人類更快地觀察、學習和反應。 這涉及以下任務：

• 圖像分類
• 翻譯語言
• 識別語音和
• 識別模式。

深度學習系統需要強大的硬件來處理大量數據並執行複雜的數學計算。 隨著數據處理的啟動，人工神經網絡對數據進行篩選，從一系列正確或錯誤的問題中計算答案，並生成和輸出。

例如，面部識別程序首先檢測邊緣和線條，然後識別更顯著的特徵，並最終識別出放在它前面的面部的整體表示。 隨著程序在特定任務中訓練自己，程序的準確性會隨著時間的推移而增加。

深度學習的職業機會

深度學習在 21 世紀的工作場所呈上升趨勢。 公司越來越多地部署這種顛覆性的數字技術來創建新的商業模式並保持領先地位。 以下是深度學習工程師的技能被證明有用的一些新興領域：

• 醫學影像分析
• 自然語言處理
• 計算機視覺
• 自動翻譯
• 材料檢驗
• 藥物設計
• 生物信息學
• 欺詐識別
• 娛樂（像素恢復、為無聲電影添加聲音等）

除了上述領域之外，ML 從業者還擁有電子商務、數字營銷和社交媒體等領域的可轉移技能。 從支持推薦引擎和提供購買建議到檢測垃圾郵件和標記不適當的內容而無需人工干預，有許多用例。 閱讀機器學習如何改變行業。

作為深度學習工程師或 ML 專業人士，您需要：

• 在編程語言和 ML 庫的幫助下運行實驗。
• 將 ML 解決方案部署到生產中。
• 優化部署的解決方案以實現更好的性能和可擴展性。
• 根據業務需求實施自定義代碼。
• 分析數據以提出新穎的應用程序。
• 確保後端系統和數據庫之間的良好流動。
• 與利益相關者合作，包括數據科學家、研究人員、產品經理和軟件工程師。

印度的深度學習薪水

根據Payscale的數據，深度學習工程師目前的平均工資為盧比。 印度有 9,05,105 人。 高級職位的薪酬最高可達盧比。 20,00,000 取決於候選人的教育資格和多年的工作經驗。 工作地點和行業等因素也會影響雇主提供的薪酬。

擅長深度學習技能的專業人士受聘於印度多家頂級公司，例如：

• 埃森哲
• 簡樸
• 土坯
• 明特拉
• 美國運通
• 渣打銀行
• 支付寶
• 摩比克
• 剃刀支付
• 實踐
• 做我的旅行

深度學習有望在未來幾年獲得更廣泛的認可並推動業務創新。 根據NASSCOM 的一項研究，到 2025 年，複合 AI 堆棧可以提高印度的 GDP。此外， LinkedIn 的新興工作排名列表中，ML 工程師位居榜首。 該工作角色在五年內增長了近十倍。 這種激增肯定會在未來回升！ 閱讀有關深度學習工程師薪水的更多信息。

然而，由於行業要求與專業技能不匹配，印度的 AI 和 ML 工作在很大程度上仍然人手不足。 這一差距可能會隨著技術的快速進步而擴大。 深度學習和神經網絡中一些獨特的訓練途徑提供了解決這個問題的方法。 讓我們探索一下。

如何成為一名深度學習工程師？

數據科學和軟件工程方面的學術背景可以讓你在深度學習職業中搶占先機。 在技​​能方面，您需要掌握編程語言（Python、SQL、Java、C++ 等）的工作知識，並很好地掌握 TensorFlow、R 編程、Spark 和 Hadoop、Apache Kafka 和 MATLAB 等工具。 精通系統設計和數據結構也可以讓您比競爭對手更具優勢。

除了發展您的技術知識外，將理論知識應用於現實生活場景至關重要。 作業和項目為此類學習提供了極好的途徑，同時幫助您建立自己的作品集。 此外，擁有端到端的實施經驗會讓你在招聘經理眼中脫穎而出。

也就是說，有時雇主正在尋找具有深度學習和神經網絡專業知識的人。 在這種情況下，機器學習和深度學習高級證書課程等在線課程可以證明是非常有幫助的。 為期六個月的計劃由 IIIT-Bangalore 和 upGrad 提供，為您提供深度學習和神經網絡方面的行業培訓。

此外，您有機會與專家和其他學習者聯繫，受益於個性化的職業幫助和網絡會議。 整體經驗可幫助您獲得高薪工作角色的適當證書，同時也為您的未來做好準備。 因此，對於那些希望從事深度學習職業的人來說，參加高級課程是合乎邏輯的一步。

在選擇學習選項並進一步深入研究之前，最好對基本概念以及它們如何在一個保護傘下組合在一起有一個清晰的認識。 我們希望這個博客能幫助你做到這一點。 總之，我們討論了什麼是深度學習，並向您介紹了該領域的一些新興職業道路。 這些見解將在 AI 和 ML 行業站穩腳跟！