演算法能火多久

Ⅰ 短視頻這個風口，還能火多久

短視頻還能火個10年左右，因為這個行業一旦運營成熟，就會限制一些人的加入，進而就沒了後面的風口。

Ⅱ 百度「驚雷演算法」來了，刷點擊排名的還能存活多久

回產生一定的影響，但是不會說完全沒用，網路每年互出很多演算法，可以用分布式IP點擊。

Ⅲ 當下炙手可熱的人工智慧，到底能火多久

人工智慧會一直火下去，但是時期不同會有波動。要知道，人工智慧已不算新鮮事物。自上世紀60年代這個概念提出至今，歷史上已出現過兩次大的高潮，但基本上是「熱5年、冷10年」，短暫的熱潮之後就是更長時期的寒潮。

人工智慧之所以會反復出現這種現象，一個很重要的原因，就是當初熱過頭了。一方面，無論是學術界還是商業界，都低估了相關基礎理論和核心關鍵技術的復雜 性和難度，導致後續研發無法支撐其向前推進；與此同時，新技術往往意味著新的投資機會，乘機炒作、騙取資本在所難免，炒得越熱，潛在的泡沫就越大。

對於人工智慧的過熱現象，中外有識之士已發出警告。華人科學家、美國斯坦福大學人工智慧實驗室與視覺實驗室主任李飛飛認為，人工智慧是一個「真貨」，卻 也在許多隨意和缺乏嚴謹性的交流或展示中被強烈地誇大了；這種隨意和誇大之詞影響到每個人，從企業家到投資者，從大公司到政府，從科研資助機構到基礎研究 機構。這位人工智慧頂尖專家認為：「目前需要將雙倍的精力投入到人工智慧的基礎性研究中去。」

科學家的告誡值得傾聽。盡管我國在整合資源、垂直應用等方面有一定優勢，但在基礎演算法、核心硬體和關鍵技術、領軍人才等方面的軟肋也是不爭的事實，終端產品的性能、可靠性和用戶體驗等也需要進一步提高。

展望未來，集合了多種前沿分支技術的人工智慧，確實會產生鏈式反應，給我們的生活、生產帶來巨大的改變。天上不會掉餡餅，前景越美好，越需要清醒客觀的判斷和扎扎實實的努力；如果一擁而上、盲目跟風、投機取巧，恐怕熱潮很快就會變成寒潮。

Ⅳ 演算法工程師 到底會火多久 知乎

知乎超越網路，是說超越網路知道嗎。感覺知乎上的答案都挺不錯的，不過用知乎的人畢竟不是大多數，我感覺網路知道就是一些小問題，便利的問題。知乎討論的稍微有點專業性。感覺是可以互補的。沒什麼特別沖突，感覺。

Ⅳ 演算法工程師多久學會

一般主要看個人的悟性了，普通人的話需要6個月到一年左右應該就可以入門了。

Ⅵ 演算法工程師能火多少年

持續到人類滅絕，就像你問數學為人類還能服務幾年一樣，看個人能力能否吃這碗飯。比如可以嘗試挑戰ACM，做一些演算法題，國內的也可以做一下藍橋杯，當然這個簡單一些，更高處走就學一下神經網路演算法和一些機器學習演算法都可以。估計要閉關7--10年，或者你從小學起。

比如我剛剛搜到的一個中學生做演算法的網站，你如果基礎弱一點就可以去試試網頁鏈接，這個應該很容易，稍微上一個層次可以去藍橋杯網站注冊做題網頁鏈接，牛客網也有一些經典ACM試題分析，你可以去做一下網頁鏈接，當然也可以去POJ官網做題。如果這些題目你都能夠解決，那麼演算法工程師這個職位很適合你。演算法工程師算是人類目前工資最高的職位，憑本事拿錢的，更高的就是人工智慧的演算法工程師。

Ⅶ 為什麼深度學習在最近幾年才開始火起來

機器學習發展早期，限於計算機計算能力、樣本量等因素，很多演算法無法實現。而近些年來，計算機的計算能力和存儲能力都有了很大的提高，數據發掘引領了大數據時代的到來，使得原來復雜度很高的演算法能夠實現，得到的結果也更為精細。
處理大量的數據，需要大量的運算能力，而近十幾年裡計算機硬體性能的快速提升、雲計算、分布式計算系統的發展為深度學習提供了足夠的運算能力。所以深度學習的發展離不開高效的運算環境的支持。
如果想了解深度學習課程的，可以了解一下U就業和中科院的合作項目，課程由中科院自動化所人工智慧專家傾力研發，將從實際的科研工程項目中，截取6個典型任務，帶領學員體驗系統架構設計、關鍵演算法選取、核心模塊開發、識別效果測試等實際項目建設的全流程，並重點掌握核心AI模塊的開發環節，還是比較適合學習的。

Ⅷ 演算法工程師是青春飯嗎以後的發展路線是怎樣的

演算法工程師不是青春飯。

在入職的年齡中，演算法工程師的入職年份越多，就有越多的公司要你。由於演算法工程師對於知識結構的要求比較豐富，同時演算法工程師崗位主要以研發為主，需要從業者具備一定的創新能力，所以要想從事演算法工程師崗位往往需要讀一下研究生，目前不少大型科技企業對於演算法工程師的相關崗位也有一定的學歷要求。

提到人工智慧，就不得不提人工智慧領域最炙手可熱的演算法工程師。演算法即一系列解決問題的清晰指令，演算法工程師就是利用演算法處理事物的人。演算法工程師主要根據業務進行細分，常見的有廣告演算法工程師、推薦演算法工程師、圖像演算法工程師等等。

但作為熱門領域和人才供不應求的人工智慧，開出的薪資依舊讓人羨慕眼紅。獵頭Jony表示「人工智慧科班出身的博士，50萬年薪僅僅是起步價，優秀的開到80萬、100萬都不一定能搶到。」

Ⅸ 大數據還能火多久

我感覺很多朋友，對「大數據」、「機器學習」、「深度學習」等概念挺暈的，沒有感官的認識，這里，我簡單說一下：「大數據」、「人工智慧」、「機器學習」、「神經網路」、「深度學習」。這幾個詞往往摻雜在一起，讓人不知所雲，這里我簡單說一下，不求細節上100%准確，只求能給各位一個感官上的印象，明白說起這幾詞時，通常都是說什麼。首先，「人工智慧」這個詞。大家說，什麼是人工智慧？每個人在自己心裡，都有一個特定的人工智慧定義。有人認為，老版《星際迷航》里「Datas上校」這個東西叫人工智慧；有人認為《機器公敵》里機器人應該叫人工智慧；

有人認為電影異形里的「大衛」，這么個東西叫人工智慧。近一點的，有人認為谷歌開發的下圍棋的系統「AlphaGo」，很吊，這玩意是人工智慧；谷歌大腦能通過自己看視頻，自動識別出貓，這就人工智慧了；還有公司，我們通過「人工智慧」幹了XXXX。。。。。。因此，可以看出，這個詞大的沒邊，因此，真追究起來，誰要說這個詞，除裝逼外，你就當他什麼都沒說就行了。當前，「大數據」這個詞，也跟「人工智慧」這個詞一樣，大的沒邊，虛無飄渺的沒邊，誰要是說這個詞而不說具體的東西，你也就當他什麼都沒說就好了。針對數據利用、處理，也是普通簡單演算法范圍，如統計一下數據，出一些Top榜什麼的。。。。後來，有了積累了多數據、更多資源了，我們有什麼理由不把跟牛逼的策略、演算法搬出來，對數據挖的更深、利用的更好呢。。。。從中可以看出，這些概念火起來，是計算力的進步，是人類收集、存儲、加工、處理、利用信息能力的進步。

Ⅹ 演算法從入門到精通一般要學習多久

HTML5入門到精通可以分為3個階段：了解HTML5、熟練掌握HTML5、精通HTML5；

HTML5此處指的是HTML、CSS、JavaScript以及HTML5和CSS3（新增的）

首先了解HTML5

需要去了解HTML5是什麼，HTML5能夠做什麼以及HTML5行業的狀況，然後在已了解的基礎上發掘自己是否喜歡HTML5這個職業，才去決定自己是否學習HTML5。

大概時間：2~3天

其次熟練掌握HTML5

先學習HTML與CSS

在一些機構培訓當中，全日制，每天學8個小時，也需要學習1~1.5個月，而且學不完整不扎實

自學的情況下，折算相應時間即可，另外需要注意，自學時選擇合適的書籍進行學習，會相對高效一些。

選擇好的學習資源（主要看知識邏輯、表達方式等），才能夠更好的去吸收知識，學習時間成本也會低一些。

資源推薦：

HTML+CSS方面的可以去看《HTML5布局之路》

JavaScript方面的可以去看《JavaScript權威指南》、《JavaScript高級程序設計》

此後是JavaScript，原生JS、AJAX、jQuery，差不多也得需要2~3個月（每天8小時）

至於說精通~~~對HTML5技術領域有深刻的研究與認知，能夠根據自身的開發經驗與項目經驗構建自己的前端框架或者工具。最起碼3~5年甚至更長，其前提還是不斷深入研究，而非「工具式」的使用。