谷歌中国2018校招年薪56万，Jeff Dean李飞飞李佳等清华研讨现场-低调大师

谷歌中国2018校招年薪56万，Jeff Dean李飞飞李佳等清华研讨现场

2018-06-28 856

【新智元导读】清华-谷歌AI学术研讨会，Jeff Dean、李飞飞、李佳等22位大牛齐聚，探讨机器学习、强化学习、NLP、计算机视觉最新进展。最近一张展示谷歌中国2018校招年薪56万的图片广为流传。谷歌的学术交流对中国AI来说无疑是好事，但或许这也将令国内本就激烈的AI人才争夺战进一步加剧。

在清华大学人工智能研究院的成立仪式上，清华-谷歌AI学术研讨会也揭开帷幕。这场研讨会是清华大学人工智能研究院打造人工智能高端交流平台的首次尝试，阵容豪华。在为期两天的时间表上，密集出现了多位数得过名字的大牛，以及众多有意思的主题：

Jeff Dean：深度学习解决世界难题

李飞飞：朝向AI辅助健康医疗的环境智能

李佳：企业AI：现实世界研究的新前线

Quoc Le：AutoML：使用机器学习自动化机器学习

Bill Freeman：用看来听：用视觉促进

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优秀的算法工程师都是不用深度学习的

前几天面试了一个C9应届硕士生，模式识别专业，连续问好几个专业问题都没能答上来。尴尬之余，我问他：「你没有什么理想吗？你现在最渴望的事情是什么？」他转悠着大眼睛，不假思索道：「将kaiming大大的Resnet扩展到10万层，把kitti,COCO数据库检测识别任务提升20个点以上」真没想到在面试中居然还有这种操作。我问为什么这能成为现阶段最渴望的事情，他反问「你难道不为LeCun、Bengio和Hinton的执着精神所感动么？你难道不羡慕ILSVRC2012 AlexNet大放异彩么？你难道不被googlenet，Resnet的深邃思想所折服么？」好有道理我竟无法反驳。这么了解市场的工程师，一定是个不可多得的人才！于是，我决定：不录取他。这几年，深度学习在CV领域大行其道，不论是detection，segmentation，classification，还是stereo matching，pose estimation，深度学习把之前传统各种state of the art方法爆出翔。现今，算法工程师不知道经典网络，流行框架都不好意思和别人打招呼。此现象仅仅局限于刚...

2018-06-29

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随着学习的进行，深度学习的学习速率逐步下降为什么比固定的学习速率得到的结果更加准确？如上图所示，曲线代表损失值，小球一开始位于(1)处，假设学习速率设置为 △ v，那么根据梯度下降，损失值将在(1) (2)之间来回移动，无法到达最小值(3)处。要想到达(3)，只能降低学习速率。 keras中实现方法： learning_rate_reduction = ReduceLROnPlateau(monitor='val_acc', patience=3, verbose=1, factor=0.5, min_lr=0.00001)#并且作为callbacks进入generator,开始训练history = model.fit_generator(datagen.flow(X_train,Y_train, batch_size=batch_size), epochs = epochs, validation_data = (X_val,Y_val), verbose = 2, steps_per_epoch=X_train.sh...

2018-07-01

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