中年程序员转职AI是否可行？如何着手？ -rainclear(rainclear) @费城华人论坛:费城枫下论坛 The Rolia Forum of Philadelphia

工作学习 / 学科技术 / 中年程序员转职AI是否可行？如何着手？ -rainclear(rainclear); 2018-5-11 {897} (#11527130@0) +2
大家好。

我是EE背景，工作后一直用C++开发桌面应用，都是在工程领域。主要用的都是上个世纪的技术。

人到中年（40+），觉得目前掌握的技能不足以工作到退休，近两年就一直在考虑未来的职业发展。

最初是考虑到换到Web开发，也自学了一段时间。但自己的工作经验在这个领域没什么竞争力。哪怕Java和C++再象，转职后也得重新开始，搞不好还得和年轻人竞争。尽管我个人对Web开发很感兴趣，但觉得如果作为职业发展，这个领域还是更适合年纪轻一点的时候，如果到四五十岁还没到Architect的级别还是容易被淘汰。

关于转职AI，从我的角度来看一是C++的经验还用得上，二是EE专业的数学底子还过得去。从领域来说，AI的核心技术比较倚重数学，不会象搞应用的更新迭代很快，一旦进到这个领域，可持续发展的潜力较好。缺点就是门槛比较高，入门花的时间精力比较高。

不知道我的想法对不对，请大家指点一下。我明白未来的事情谁都不敢确定，只是集思广益。

另外，要搞AI的话需要学些什么，找什么样的工作我也是一头雾水，如果有了解的敬请指点一二，感激不尽。

本人在学校时就学过AI,我可以很负责地告诉你，AI的编程和C++没有可比性 -lyft(不明真相喝水吃瓜群众); 2018-5-11 (#11527141@0)

AI这词太大了，跟IT一样。AI的编程是什么编程？ -daydayup88(daydayup); 2018-5-11 (#11527144@0)

归根结底就是成千上万行的if else语句。 -meanstack(Mean Stack); 2018-5-12 (#11527217@0)

错了，AI里就是没有很明确的逻辑，而是含糊的，AI是让机器人自己在具体情况下它能判断if else. -lyft(不明真相喝水吃瓜群众); 2018-5-12 (#11527227@0) +3

那不还是归结到if else? -meanstack(Mean Stack); 2018-5-12 (#11527255@0)

归根到底是一堆寄存器，与非门，异或门，01010 -mikesmith(老猫); 2018-5-12 (#11527259@0)

你自己写的if else. -meanstack(Mean Stack); 2018-5-12 {531} (#11527261@0)
难道今天你的程序会变成try_it() ==> try_it_2nd_time() ==> try_it_3rd_time()....?

ll.
// search for locally-correct concept
rsearch(&hypothesis,atoio,otoa,outlook,vdomains,fnex);
if(hypothesis&& !LEMPTYQ(hypothesis))
clun
atten(&hypothesis);
if(verbose>=1)
fprintf(tty
le
>le,'

Result of search is:');
clprint(hypothesis);
result=TRUE;
else
fprintf(tty
le
>le,'[No compression]');
result=FALSE;
// propagate hypothesis to other processes
for (i = 0;i<X;i++)
bspput(i,hypothesis,receive,0,sizeof(char)*MAXM

if else 是syntax层次, -mikesmith(老猫); 2018-5-12 {244} (#11527264@0) +1
楼上说的是semantics : "You can break validity down into two things: syntax and semantics. The term syntax refers to grammatical structure whereas the term semantics refers to the meaning of the vocabulary symbols arranged with that structure. "

与非，异或这些概念本身不就是if else么？if else是自然界本能。比如老虎饿了，出去狩猎还是家里赖床；狮子来袭，斑马是选择逃命还是继续吃草，这都是if else -meanstack(Mean Stack); 2018-5-12 (#11527265@0) +1

if else 是building blocks...就像英语，一共就26个字母，是与非门这个层次的；在之上字母构成语法，是syntax, if else then 是syntax 层次的；而语言的“含义” 则是更上一个层次的东西 -mikesmith(老猫); 2018-5-12 (#11527266@0)

也就是说在另外一个层次上写了另外一堆if else. -meanstack(Mean Stack); 2018-5-12 (#11527270@0)

不愧是做顾问的，说的话这么有深度。 -doji(黑胶疯); 2018-5-12 {18} (#11527507@0) +2
然而没有任何内容。

嗯，我要是就有一个锤子，我也会跟人说你的所有问题都是敲钉子的事儿... -xmlhttprequest(build5381); 2018-5-12 (#11527336@0) +2

祝贺楼上，已探索出挨踢界生存定律。 -troyd(•); 2018-5-12 (#11527354@0)

问题是有时候我跟甲方说您这房子得这么这么盖，甲方说这么复杂？讹我钱吧？内谁谁说了，就敲两钉子就成了！ -xmlhttprequest(build5381); 2018-5-12 (#11527363@0)

小平说了，白猫黑猫，抓住老鼠的就是好猫。好 IT，左手画笔，右手榔头，需要哪个用哪个。 -troyd(•); 2018-5-12 {28} (#11527375@0)
是画是砸，反正都不是你的钱。

你是看过神经网络的。 -ejbeqhouse(执手平淡品味平和); 2018-5-12 (#11527263@0)

Lisp, Prolog.让机器人推箱子，推得我想自己推了 -lyft(不明真相喝水吃瓜群众); 2018-5-12 (#11527224@0) +4

我18年前写的一个机器学习的并行算法，应用于大数据。实现语言是很次要的一环，C写的。写完后就转行做EE了。 -mikesmith(老猫); 2018-5-12 (#11527198@0) +3

王瑜？哈哈，我认识的熟人名字一样。 -retirecat(); 2018-5-12 (#11527222@0) +2
lol, u r Ricky, I know u irl. -mantis(恶俗厚黑皮皮虾); 2018-5-12 (#11527439@0) +2
18年前就这么牛了。 -walkthrough(老花镜); 2018-5-12 (#11527941@0)
快速看了一下，是ILP/Progol环境下的多处理器的基于cost的并行计算的多任务实现吧，现在的高级语言已经有支持的多线（核）库可以调用了。 -647i(though); 2018-8-6 (#11651627@0)

web 开发牵扯的东西比较杂，雇主多半会看过去有没有经验。c++ / 桌面应用转过来可能稍微难一些（经验转换值低）---- 有没有考虑硬件 device 方面？类似 iot 之类的，也会是热点。 -xmlhttprequest(build5381); 2018-5-12 (#11527334@0) +1

Embedded Systems吗？ -rainclear(rainclear); 2018-5-12 (#11527337@0)

嗯，类似那样的。不妨看一看 --- 不过这个领域最近发展非常快，很多 device 已经越过底层 c/c++ 开发方式 --- 所以不敢乱建议 --- 建议仔细 research 一下，毕竟关系到 career path... -xmlhttprequest(build5381); 2018-5-12 (#11527343@0)

能否多谈谈你了解的情况？多谢。 -rainclear(rainclear); 2018-5-12 (#11527346@0)

我了解比较多的是 iot 上了云以后的事情，对 device底层了解不多，所以说您自己做一些 research, 毕竟关系钱途 -xmlhttprequest(build5381); 2018-5-12 (#11527359@0)

那能就上了云之后的情况谈谈吗？隔行如隔山，实在不了解。多谢了。 -rainclear(rainclear); 2018-5-12 (#11527368@0)

上了云基本就是各种 data streaming pipeline, streaming analysis, data warehouse 各种云计算 bigdata... 基本和 C++ 关系不大了 -xmlhttprequest(build5381); 2018-5-12 (#11527376@0)

哦，多谢。 -rainclear(rainclear); 2018-5-12 (#11527387@0)

你这是在买买提上的吗？做IoT相关可以full stack developer。其实，与AI有关可以做research也可以硬件开发相关。做auto ai或者其他robot，现在用slam以及ROS，你可以自己学习下。楼上每一个是有AI industry expr，别理他们 -littlecarpio(_); 2018-5-12 (#11527347@0)

是的，买买提上我也发了。 -rainclear(rainclear); 2018-5-12 (#11527369@0) +1
我上一份工作就用的ROS，挺难用的啊。这个现在是热点了吗？ -rainclear(rainclear); 2018-5-12 (#11527370@0)

robot都用ROS，看你想干哪一层面的，基本就是应用开发了，research没有STEM PHD有些难。做应用开发就看机会了，你在美国还是加啊？ -littlecarpio(_); 2018-5-12 (#11527532@0)

在加拿大，多伦多。 -rainclear(rainclear); 2018-5-13 (#11528376@0)

看你在不同行业干过很多，而且是偏重底层。俺觉得可以先从machine learning学起 -littlecarpio(_); 2018-5-13 (#11528497@0)

好。多谢指点。 -rainclear(rainclear); 2018-5-14 (#11529053@0)

C++背景不如转了做嵌入式系统，智能硬件，传感器，IOT -pili(小黑); 2018-5-12 (#11527344@0)

上一份工作用的Embedded Linux，Yocto，感觉这个领域还很不稳定，一堆库依赖的问题。最后被一个循环依赖耽误了近两个月，老板很不高兴。后来就换工作走了。 -rainclear(rainclear); 2018-5-12 (#11527385@0)

C++的经验没用。AI的门槛也不高，能明白算法的解释就行了。主要工作量是数据清理，然后调用算法。 -geekcode(文心雕码); 2018-5-12 {42} (#11527371@0)
除非你想做算法的research，那只有去读博了。

跟修鞋一个道理么。 -troyd(•); 2018-5-12 (#11527378@0) +1

修鞋太复杂了。跟开车一样，并不需要懂设计发动机。 -geekcode(文心雕码); 2018-5-12 (#11527449@0)

清理数据，调用算法，不是妥妥看把鞋分成哪类，然后工具箱里找合适的工具？ -troyd(•); 2018-5-12 (#11527452@0)

加拿大本地有哪些做AI比较强的公司呀？ -letempsdescerises(百草园主); 2018-5-12 (#11527443@0)

加的很少，美国一堆startup，ai应用就是这几年，现在主要是auto ai还要一堆robot公司 -littlecarpio(_); 2018-5-12 (#11527466@0)

哦，谢谢。 -letempsdescerises(百草园主); 2018-5-12 (#11527945@0)

AI 有好几个主要方向，和BI ,数据挖掘在一起的是一个，这个在多伦多工作机会相对多一些，我最近在做这个。在图像处理上的应用也很多，不过主要机会在中国和美国。语音处理上也在本地有一些机会 -bigcatf2(ToBe); 2018-5-12 (#11527658@0)

Web的技术变得快，杂，不值钱，不建议转Web技术。关于AI, -vicky2005(孩子她爹); 2018-5-12 {473} (#11527474@0) +4
去年我花了几个月时间看了一些MIT Andrew Ng 的讲座，玩了一下免费的H2O，也参加过银行组织的讲座，感觉AI的理论和实践都是快速发展中的东西。作为二十几年前毕业的CS/EＥ土硕士，现在在做外汇交易算法Quants, 我觉得数学基础跟不上，应用起来不容易。我知道这两年银行业招的AI 人员都是近几年AI专业毕业的PhD, 我们这样的背景完全没有优势。就我个人经历而言，我觉得行业经验很重要，我一直在一个领域混，用什么技术反而不重要，我写过C++/C#,VB, Python，Streambase, 现在又开始用Java ， KDB/Scala也摸过。

唉，我换过的行业太多了。石油，矿业，管道，火车，机器人。也不是想换这么多，都是迫于当时个人或单位的情况。 -rainclear(rainclear); 2018-5-12 (#11527492@0)

都属于工业类，相通 -vicky2005(孩子她爹); 2018-5-12 (#11527521@0)
可以考虑IOT的方向发展。IOT的未来应用前景广阔，marching learning @edge 是马上就要爆发的一个方向。 -doji(黑胶疯); 2018-5-12 (#11527605@0)

多谢。machine learning @ edge是什么？ -rainclear(rainclear); 2018-5-13 (#11528379@0)

你狗一下就知道了。基本上就是把Machine learning inference 的人工智能实施到一些IoT 设备上，比如给一个监控摄像头加上人脸识别的能力。Google, AWS 都有类似的功能. -doji(黑胶疯); 2018-5-13 (#11528506@0)

孩子他爹这么猛呢！AI的R&D方面，各大科技公司招的人都是PHD级别的大拿，但是将来AI的行业应用展开的时候，需要更多的技术人员去实施具体的行业应用use cases，我觉得你应该有优势。AI is the future! -doji(黑胶疯); 2018-5-12 (#11527510@0)

真到大面积展开应用的时候，还是行业经验重要。我们刚买的一个平台，C++/C#/Java/Python API 都有 -vicky2005(孩子她爹); 2018-5-12 (#11527519@0) +1

AI应用的趋势是将实施过程封装到傻瓜式的，我们的口号是让data scientist 不用碰代码，只需要point and click 就可以快速的实施到应用。 -doji(黑胶疯); 2018-5-12 (#11527616@0)

AI 模型training是关键。行业经验让我们知道应该用哪些数据去让AI模型学习。 -vicky2005(孩子她爹); 2018-5-12 (#11527623@0)

这样做就是有问题啊。如果你专拿2016--2017数据去训练人智，那2018/02-03 不就死得很难看？阿法狗听说是专下死棋里走出仙招来的无理手。关键词，无理手。 -meanstack(Mean Stack); 2018-5-12 (#11527640@0)

大幅疯狂波动正是Market Makers 赚钱的时候。08年那年，我在某瑞士投行做股票，我们30人的指数部，一年在全球各主要市场共盈利300M。现在我做外汇，跟你说的更不一样。 -vicky2005(孩子她爹); 2018-5-12 (#11527769@0)

难道投行的ai 已经有了精确算法来测出啥时候波动率开始增大，啥时候开始转小?股市里最难回答的就是两个问题。1，会发生什么，2 如果1对了，啥时候。 -meanstack(Mean Stack); 2018-5-13 (#11528542@0)

这样做有问题啊。记得侏罗纪公园就有这样的场景。如果到时候，遇到同样电脑问题，电影里还可以重启，在你这里恐怕人智不会同意重启，结果只能出去跟大恐龙肉搏？ -meanstack(Mean Stack); 2018-5-12 (#11527646@0)

个人感觉你的背景和经验可能IoT and/or RPA更合适。转行技术上应该没什么问题，关键是如何找出来一个合适的有说服力的说辞缩小你以前工作经历和新工作的差别使之成为一个尽可能顺畅或不那么太突兀的转型。Web开发强烈不推荐，人多钱少没前途。 -renjl0810(Virtual Void); 2018-5-12 (#11527536@0) +1

多谢。RPA是Robotic process automation吗？看起啦挺有意思。大多伦多地区有做这个的公司吗？ -rainclear(rainclear); 2018-5-13 (#11528378@0)

对，就是robotics process automation.据我所知现在至少所有的大的咨询公司都有这个practice，而且大部分都还是早期阶段所以相对而言更容易进入。 -renjl0810(Virtual Void); 2018-5-13 {291} (#11528549@0)
另外，machine learning@edge，简单说就是决策在数据进入系统的边界，换言之不需要一路传输到central storage/repository，毕竟需要带宽和消耗能量。再多说一句，其实现在很多时髦的东西，比如ai/ml, big data, cloud, iot, nlp, etc,其实都是相通的或者至少是紧密联系的，只不过是强调同一事物的不同方面而已……

RPA 中很重要的一环，就是Machine Learning @ Edge，有了它，传统的robotics technologies 的工业适用范围会宽广很多，未来的全自动柔性生产线将是基于这种架构，自动驾驶技术也是基于此类的方式来实现。AWS IoT 的ML@Edge 是3/30/2018 发布的。 -doji(黑胶疯); 2018-5-13 {51} (#11528569@0)
自诩一下，我是这个产品的Technical Program Manager。

就是这个意思，根据楼主的背景和经历这个可能是最好的切入点，因为是过去经历的一种自然延伸，到机器学习、大数据，人工智能等等，而不是直接转到上述领域，相当于老新手 -renjl0810(Virtual Void); 2018-5-13 {43} (#11528592@0)
胶哥威武，做到这个级别不容易，赞一个

非常详尽，多谢。 -rainclear(rainclear); 2018-5-14 (#11529052@0)

赞一个。以前看 azure iot edge 感觉这类高档 feature 多半会出现在 field gateway 上而不是直接在 device 上，不过广义来说都算 device 吧 -xmlhttprequest(build5381); 2018-5-13 (#11528603@0)

IoT device 笼统讲分为两大类 - MPU device ，高端的IoT 设备，有CPU具备一定的运算能力， MCU device , 低端的Micro Chip Unit，比如温度传感器，只能产生基本的数据，没有本地运算能力。 ML@ Edge 是定位高端MPU device 的。 -doji(黑胶疯); 2018-5-13 (#11528614@0)

ML还是需要x86 MPU运算，可以使用CUDA平台进行parallel programming。很多终端设备还做不到这个只是收集数据，基本都是把数据传回cloud server进行运算再回传，俺去年面试一家auto ai他们就是这么实现的 -littlecarpio(_); 2018-5-13 (#11528621@0)

Auto AI ，我觉得一定要在vehicle 上安装IoT Edge devices 来实现ML 的本地实施，对LDAR, RDAR 传回的数据进行本地运算产生自动驾驶的指令来控制车辆行使。 Uplink to cloud/backend 没有SLA 保证。 -doji(黑胶疯); 2018-5-13 (#11528628@0)

但到了这个档次的 device 很有可能就不再用 c++ 可以用更高级语言了比如 pi3 python，楼主需要c++的过渡 -xmlhttprequest(build5381); 2018-5-13 (#11528632@0)

python lib强大不用自己写了呗。不过很有可能2者兼而有之 -littlecarpio(_); 2018-5-13 (#11528633@0)

学JavaScript吧，什么device都可以用,大家试试这个，看是你头摇得不好，还是ML不行。 -sxffff(lookingforjob); 2018-5-13 (#11528730@0)

能问一下这些咨询公司的名字吗？ -rainclear(rainclear); 2018-5-15 (#11531006@0)

List of RPA consulting firms: -renjl0810(Virtual Void); 2018-5-15 {194} (#11531662@0)
As you see, it's a list as of 2016 so by no means it's complete/exhausted or up to date. Also you may not agree with the ranking but you get a sense of the major players in this new battlefield.
https://www.accenture.com/t20170201T001405Z__w__/us-en/_acnmedia/PDF-41/Accenture-RPA-Full-Graphic.pdf#zoom=50

多谢。 -rainclear(rainclear); 2018-5-15 (#11532165@0)

歪下楼，one of the big 4 is growing their Data & Analytics service and seeking various level of consultants in AI/ML, data science, etc. in their Toronto downtown office. PM if you're interested. -renjl0810(Virtual Void); 2018-5-16 (#11533042@0) +1

一窝蜂赶潮流的结果将会是AI 人才供过于求。做自己最擅长的，即使是偏门。 -niceneasy(niceNeasy); 2018-5-13 (#11528785@0) +2

@Philadelphia

中年程序员转职AI是否可行？如何着手？

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