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    让我们开始上课。工匠张南:知识转移能力是职业发展的敲门砖

    发布日期:2021-02-03 23:59 实践论文

    [名师介绍】该班专家实践讲师张南,原百度高级算法工程师,《深度学习自然语言处理实战》书作者,从事自然语言处理多年,对自然语言处理技术在To B、To C领域的应用有着丰富的理解和经验。

    2013年,进入第一次爆炸阶段的是人工智能。当时很多人并不知道深度学习、自然语言处理等晦涩难懂的单词。张南刚,毕业于北京化工大学,硕士学位,进入职场,正在摸索自己工作中感兴趣的领域。2016年,人工智能进入第二次爆发阶段。张南在百度做过人工智能的算法工程师,开始在教育界开发应用相关项目。张南偶然接触了这个班。在了解了班级对数字人才的感受后,他感同身受,决定加入班级。他也正式从互联网行业转到了在线教育行业。

    起初,张南不是讲师,而是人工智能项目的技术人员。公司无意中发现了他在教学上的潜力,开始发掘和培养他的能力,让他有更多的机会展示自己。张南通常有整理工作经验的习惯,表达清晰,内容实用,因此很快受到学生的喜爱。张南的课程没有冗长的理论、公式和定理,更多的是创造一个实用的技术场景,与学生一起实践和创新,这也是学生对他的普遍印象。事实上,张南不仅是一位讲师,还是一位慷慨的技术分享者。他将代表班吧参加各种公开课、通识教育课、技术行业分享。2020年11月,张南还在中国计算机联盟技术前沿期间发表了关于人工智能和前端智能的主题演讲。此外,张南认为他的优势在于他不从老师的角度看待教学。多重身份和多元化视角将使他能够掌握更全面的信息趋势。

    张南认为教育是一件非常有意义的事情。《孟子尽心上》对教育有着独特的解读,“汇聚世界各地的人才来教育他们”是张南认同的一点。如果你自己掌握了人工智能的技术,可能价值不大,但是通过你的讲解和分享,一批有才华的人掌握了知识,推动了理论的发展,技术的迭代,甚至应用的创新,这些都是很有价值的。“作为一个教育工作者,一棵树摇另一棵树,一朵云推另一朵云,这是一个人自身能量的分离和跨越,也是一个人自身能量的最大化,”张南解释道。

    长期以来,张南在开班坝所属的后厂工学院担任专家实践导师。工厂班是一种独创的开班教学模式,通过线上线下相结合的沉浸式实践教学模式,全面培养数字化高端人才。与百度、滴滴、阿里巴巴云、微软、创新工场人工智能研究所等一线互联网企事业单位达成战略合作,共同开发人工智能、大数据、云计算、边缘计算等前沿实践性系统课程。如果把AI学院的课程类比为本科,那么工厂课程的推进就类比为大学的研究生阶段。

    给张南留下深刻印象的一个经验是,在工厂类项目中,工厂类会设定一个特定的背景,比如技术竞争和产品开发。当时他带领一群学生进行了一个为期两个月的实践项目,最终的结果是产生代码和解决方案。当初有好几种算法。张南带学生分解成一组逻辑算法迭代,纯粹的代码练习让学生思考问题的解决方案。它不仅提高了学生的数字技能,而且对知识点有了更深的理解。然后张南将指出问题和不足,学生们将再次学习迭代策略。南很重视学生的独立思考能力,他希望学生的思维是百花齐放,而不是算法工程师。做出实实在在的成绩,会大大提高学生的自信心和成就感。学生通常会结合工厂班的项目,把自己的发展经历写在简历上。当时有两三个学生在课程结束前得到了华为、新浪、百度的录取通知,有几个是在课程结束后得到的录取通知。南非常高兴和自豪。

    此外,张南坚持在教学过程中贯穿开放和创新的极客精神,为学生未来的职业发展铺平道路。比如在人工智能的核心课程中,他曾经在GitHub上建立了一个组织,他自己的代码和学生作业都是开源的,每个时期学生的加入使得它的代码越来越丰富。之后,同学们会自发地在社区里分享自己的学习经历,梳理成电子笔记。这样,张南的课程可以不断迭代,从学生的作业和表现中找到优化教学方法的空间。有了这样的小设定,师生就可以并肩战斗完成一个有趣的任务,师生关系得到了进一步的升华。许多学生仍然与张南保持联系,并成为彼此的好老师和朋友。

    随着人工智能的概念广为人知,越来越多的人想学习AI,进入AI行业。张南发现越来越多的学生来学习人工智能课程,但他们的基础越来越薄弱。他们想进大厂却没有经验和框架,和几年前对进阶职业的需求大相径庭。现在的学生普遍存在两种问题,一种是知识结构松散,缺乏系统的理论和技术学习;另一方面,他们对一项关键技术很扎实,但不能理解基本理论,导致与实践脱节,学习和使用困难。不同州的学生可以根据实际情况选择不同的课程。对于前者,AI学院有专门的理论课程,帮助学生打好基础,为新手亮起来带路,对于后者,也有实践性很强的进阶课程,结合大厂一线项目,可以让学生快速成长。

    掌握Python,夯实数据基础。在你想交流之前,你必须学会如何与机器交流,这是第一步。另外需要掌握一定的数学基础,线性代数、微积分、数据统计等基础理论需要扎实。当你达到更高的水平时,数学是区分人的能力的一个非常重要的因素。如果不了解很多数学理论,就很难越走越远。

    花时间接触行业一线信息。AI还是一门新兴学科,知识更新很快。每天全世界都有AI相关的论文和技术发表。如果你不学习,你很快就会落后。在时间允许的情况下,每天可以把20%-30%的工作/学习时间花在访问社区、博客、期刊网站上。

    逐步掌握筛选优质信息的能力。只有不断关注世界上的这些前沿研究,才能更好地指导我们的工作和学习,并从中产生新的灵感。AI一级学科是计算机,要关注顶级期刊和相关行业会议,国际会议可以关注ACL、AAAI、NIPS等等。

    论文总会觉得肤浅,从来不知道这件事去实践。计算机语言很容易纸上谈兵,停留在理论层面。学生要多按,多打代码,多思考。这就是所谓的知识转移。把知识转移到具体的应用问题上,把问题拆解成详细的优化任务。这个领域的能力越强,你就越能在工作和面试中脱颖而出。

    张南老师说:“人工智能这门学科方兴未艾,还有很多阶段需要展示。但也要求从业者对新技术、新知识保持高度的热情。老师和学生都要保持好奇心和好奇心,养成边打代码边思考的习惯。”


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