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为什么人工智能工程师被戏称为“调参侠”

对一般的机器学习模型而言，都有一个或多个参数需要选定。这里面既有离散型的超参数，也有连续型的超参数，甚至还有条件型的超参数。

离散型的超参数是指那些取值个数有限的超参数，连续型的超参数是指那些取值连续的超参数，而条件型超参数则是指那些需要在设定其他某个超参数为某个特定值后才可以进行设定的超参数。

例如，决策树的超参数不纯度就是一个离散型超参数，它可以是gini指数、熵或者方差中的一种。而逻辑回归的超参数学习率则是连续型，因为其取值范围是大于0.0的任意数值。相比之下，条件型超参数不那么常见，只在少数模型中存在，例如sklearn的SVC里，超参数degree仅在kernel为poly时起作用，而在其他时候无效。

如果将深度学习考虑进来，那么条件型超参数就不那么特别了。例如，对于一个深度神经网络来说，第4层隐藏层上所对应的所有超参数（比如神经元个数和激活函数类型）都有一个存在的前提，那就是隐藏层的数量大于等于4。

正因为有这么多的超参数需要调整，而且某些超参数可能会对最终结果产生巨大的影响，所以初级的机器学习从业人员也被戏称（或自称）为“调参侠”，可见调参的重要性及其所需的巨大时间消耗。

做人工智能的人，基本都和数据模型打交道，数据模型除了数据外，还有一个就是模型参数，参数是可调节的，我们通常说的超参数就是要进行调节，去适应数据，当然调参也需要数学功底，对算法的理解，所以，简单的说人家是调参也不太礼貌，人家能做的，你未必能做到。

调参侠其实和写程序所说的码农差不多的意味，是对从事这个行业人员的调侃。比如写程序的，刚开始都会接触增删改查的业务，做多了都会说curd一样。从事人工智能还有许多的其他名称，比如调包侠，指标奴。

人工智能的技术和知识还是很广泛的，并不只是调参。还有数据和特征工程，数学算法知识等。

算法工程师这个岗位覆盖面很广。举例说，在有些偏业务的部门里，比如推荐组下面，会有专门团队负责待推荐文章质量的衡量，需要设计模型对文章质量打分，这就要求算法工程师要充分理解业务，制定标准、样本富集流程，特征设计，模型离线评估，数据流建设，模型上线，case分析，迭代……，在这种场景下，往往模型的调参并非最关键的，可能分析过更多的badcase后，通过对业务的深刻理解，调整下样本或者添加几条预处理规则给模型带来的提升就比把参数调来调去大得多。

当然也有一些做算法输出的平台部门或者研究院部门，考核目标就是发paper，或者持续优化特定模型效果，开发成通用算子提供给其他业务部门。相应团队的算法工程师并不直接面对产品业务，那么在模型优化的过程中调参的时间可能占比更多些。

所以说算法工程师是“调参侠“并不合适。

真的数学模型不是一个人两个人努力几个月就搞出来的，现在大部分的工程师能做到会用数学模型就不错了。

所以大部分的工程师就是调参，训练看效果，然后再调参训练看效果，往复循环，

其实调参侠好歹还会调参，标准的那些人呢，那不是更是啥都不会。

人工智能组成模块

人工智能包括五大核心技术：计算机视觉，机器学习，自然语言处理，机器人技术，生物识别技术。

1、计算机视觉：

计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

 2、机器学习：

机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。 

3、自然语言处理：

对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。 

4、机器人技术：

近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。 

5、生物识别技术：

生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。

全国人工智能研究院排名

1、中科大 北大 清华 哈工大 南京理工 等。 2、上海中科智谷人工智能工业研究院是以中国科学院自动化所复旦大学为核心力量发起的从事人工智能及相关产业领域的研发产学研转化及传统企业转型升级的独立研究组织做好与各类人工智能院校的对接。 3、其中中国科学院自动化研究所自建所伊始就在工业自动化智能设备控制模式识别智能信息处理等领域享誉国内外号称中国人工智能领域的黄埔军校其培养的学生业已遍及全球顶尖的高校学术研究机构和IT巨头。

我国新一代人工智能发展的重点任务三建设什么的智能社会

我国新一代人工智能发展的重点任务三：建设安全便捷的智能社会。

根据《新一代人工智能发展规划》提出六个方面重点任务：

一是构建开放协同的人工智能科技创新体系，从前沿基础理论、关键共性技术、创新平台、高端人才队伍等方面强化部署。

二是培育高端高效的智能经济，发展人工智能新兴产业，推进产业智能化升级，打造人工智能创新高地。

三是建设安全便捷的智能社会，发展高效智能服务，提高社会治理智能化水平，利用人工智能提升公共安全保障能力，促进社会交往的共享互信。

四是加强人工智能领域军民融合，促进人工智能技术军民双向转化、军民创新资源共建共享。

五是构建泛在安全高效的智能化基础设施体系，加强网络、大数据、高效能计算等基础设施的建设升级。

六是前瞻布局重大科技项目，针对新一代人工智能特有的重大基础理论和共性关键技术瓶颈，加强整体统筹，形成以新一代人工智能重大科技项目为核心、统筹当前和未来研发任务布局的人工智能项目群。

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