搞AI研究,是留在学术界还是加入产业界研究院?

原始标题:您想留在学术界还是加入行业研究机构?

当今世界正在经历前所未有的快速变化。在短短几年中,基于深度学习的人工智能技术随处可见。尽管巨大的研发需求和诱人的薪水吸引了源源不断的年轻人走上学习AI的道路,但人们逐渐发现AI领域的迭代也非常快,如何确保他们拥有坚实的基础并持续竞争力。它已成为关键。

对于那些正在学习并希望将来从事AI研究的学生来说,提高他们的技术理论水平是加入行业明星技术公司的AI研究机构,还是继续在学术界学习并成为一种选择。难题。

就人们日常的直觉理解而言,学术界和行业界线清晰。学术界负责扩大人类知识的范围,行业负责将前沿知识应用到应用程序中并创造价值。根据这种逻辑,如果您想进一步增强自己的技术实力,那么您应该首先留在学术领域,然后在成长后进入这个行业。但是,如果您进入更高年龄的行业,这可能成为您将来晋升的绊脚石。

要解决这个疑问,我们首先必须重新了解行业研究机构与学术界之间的关系。众所周知,人工智能的三个要素是算法,计算能力和数据。在这里,我们添加维度“方案”。人工智能技术的最终目标是人类,这是为人类社会发展服务的技术,因此场景是支持技术发展的关键。

根据工作的属性,学术界的人工智能本质上是在理论上扩展的,因此在尖端算法创新方面具有优势。对于行业而言,强大的资本实力和庞大的真实数据决定了人工智能在计算能力,数据和场景方面拥有绝对的发言权。因此,如果要在理论和应用上取得重大突破,则必须结合这两个领域的优势。

面对上述客观事实,许多大型人工智能公司已经与学术界达成了一系列战略合作协议,并建立了自己的研究机构。他们可以为学术界提供大量的财务资源,改善他们在实际场景中遇到的问题,将它们总结为课程以反馈给学术界,并实现生产,学习和研究资源的整体整合。因此,我们将看到微软,谷歌,谷歌DeepMind和Facebook等巨头在学术和商业领域取得重要突破。

在中国,许多优秀的人工智能公司也通过这种研究模型得到了发展。有四家公司,例如Vision,Shangtang,Yitu和Yuncon,它们被称为“ AI四小龙”。每个公司都建立了自己的研究所或研发机构,并与学术界进行了深入的合作。推动技术理论的进步。

以旷野为例,这家世界级的人工智能公司起源于清华大学耀坂,将“技术信念”作为公司的基因。由世界顶级人工智能科学家孙坚领导的核心研发机构抗争研究所,已与清华大学,西安交通大学,香港科技大学,上海科技大学建立了合资企业,等等,同时招聘全球人才。实验室,技术合作和研究资源共享。在这种模式下,鄙视和这些着名大学在应对当前AI发展中遇到的实际问题方面,在许多基本领域取得了重要突破,并在许多国际顶级期刊和学术峰会上发表了数百篇文章。学术交流论文。

可以认为进入顶级AI学校是一件好事,但同时也是加入像Vision Institute这样的行业顶级AI研究机构以及获得前沿学术信息的绝佳选择。我们可以继续照顾现实世界中的技术难点,加深我们的技术理论视野,让自己在学习中积累行业经验,并立于不败之地。

您对此有何看法?

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您想留在学术界还是加入行业研究机构?

2019-09-27 10:59

来源:驱动了中国

原始标题:您想留在学术界还是加入行业研究机构?

当今世界正在经历前所未有的快速变化。在短短几年中,基于深度学习的人工智能技术随处可见。尽管巨大的研发需求和诱人的薪水吸引了源源不断的年轻人走上学习AI的道路,但人们逐渐发现AI领域的迭代也非常快,如何确保他们拥有坚实的基础并持续竞争力。它已成为关键。

对于那些正在学习并希望将来从事AI研究的学生来说,提高他们的技术理论水平是加入行业明星技术公司的AI研究机构,还是继续在学术界学习并成为一种选择。难题。

就人们日常的直觉理解而言,学术界和行业界线清晰。学术界负责扩大人类知识的范围,行业负责将前沿知识应用到应用程序中并创造价值。根据这种逻辑,如果您想进一步增强自己的技术实力,那么您应该首先留在学术领域,然后在成长后进入这个行业。但是,如果您进入更高年龄的行业,这可能成为您将来晋升的绊脚石。

要解决这个疑问,我们首先必须重新了解行业研究机构与学术界之间的关系。众所周知,人工智能的三个要素是算法,计算能力和数据。在这里,我们添加维度“方案”。人工智能技术的最终目标是人类,这是为人类社会发展服务的技术,因此,场景是支持技术发展的关键。

根据工作的属性,学术界的人工智能本质上是在理论上扩展的,因此在尖端算法创新方面具有优势。对于行业而言,强大的资本实力和庞大的真实数据决定了人工智能在计算能力,数据和场景方面拥有绝对的发言权。因此,如果要在理论和应用上取得重大突破,则必须结合这两个领域的优势。

面对上述客观事实,许多大型人工智能公司已经与学术界达成了一系列战略合作协议,并建立了自己的研究机构。他们可以为学术界提供大量的财务资源,改善他们在实际场景中遇到的问题,将它们总结为课程以反馈给学术界,并实现生产,学习和研究资源的整体整合。因此,我们将看到微软,谷歌,谷歌DeepMind和Facebook等巨头在学术和商业领域取得重要突破。

在中国,许多优秀的人工智能公司也通过这种研究模型得到了发展。有四家公司,例如Vision,Shangtang,Yitu和Yuncon,它们被称为“ AI四小龙”。每个公司都建立了自己的研究所或研发机构,并与学术界进行了深入的合作。推动技术理论的进步。

以旷野为例,这家世界级的人工智能公司起源于清华大学耀坂,将“技术信念”作为公司的基因。由世界顶级人工智能科学家孙坚领导的核心研发机构抗争研究所,已与清华大学,西安交通大学,香港科技大学,上海科技大学建立了合资企业,等等,同时招聘全球人才。实验室,技术合作和研究资源共享。在这种模式下,鄙视和这些着名大学在应对当前AI发展中遇到的实际问题方面,在许多基本领域取得了重要突破,并在许多国际顶级期刊和学术峰会上发表了数百篇文章。学术交流论文。

可以认为进入顶级AI学校是一件好事,但同时也是加入像Vision Institute这样的行业顶级AI研究机构以及获得前沿学术信息的绝佳选择。我们可以继续照顾现实世界中的技术难点,加深我们的技术理论视野,让自己在学习中积累行业经验,并立于不败之地。

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