呆板学习博士竞争力对比：该不应读，在那里读，怎样读，读了之后身价多少？ ...
编者按：本文由微信公众号”新智元“（ID：AI_era）编译，泉源：80000Hours，作者：Richard Batty，编译：闻菲；36氪经授权发布。要不要读呆板学习博士？根据美国教诲职业咨询网站 80000Hours 的分析，答案是肯定的。假如你得当这份职业，攻读呆板学习博士大概是你对社会产生影响力的最佳方式。退一万步说，呆板学习博士学位有很大的大概让你获取高薪，而获取高薪后，你不是有时机做许多事变了吗？岂论你是否决定读博，这篇文章都有参考代价。
现在，每个人都想学呆板学习；近几年来，这已经成了炙手可热的范畴。
那么，盛誉之下，呆板学习名副实在吗？从某种水平上说，确实云云，呆板学习的乐成表现了它的气力。
以是，假如你有理工科配景（不肯定要学盘算机科学专业），想为这个天下做点事变，那么读取呆板学习博士学位不失为一个好的选择。呆板学习 PhD 能让你拥有利用和塑造这项造福全人类技能的本领。退一万步说，ML 博士证书也能为你敲开很多高薪职位的大门。
接下来，这篇文章将表明为什么呆板学习有这么大影响力，你要怎样才气学好呆板学习，怎么样、往那里申请相干的博士学位。这个简介中的大部门信息来自与几位呆板学习博士的攀谈，包罗 DeepMind 的研究科学家，一家呆板人创业公司的团结首创人（也是盘算机视觉博士），以及顶尖大学的博士生。 别的，我们也大量参考了这份盘算机科学博士学位的在线指南，指南的作者是 CMU 盘算机科学系传授 Mor Harchol-Balter，末了更新于 2014 年。
焦点要旨（太长不看版）
呆板学习 PhD 会将你置于一个对全人类发展至关紧张的范畴。你能用学到的技能对人工智能的发展产生积极影响，利用呆板学习技能办理亟待办理的环球性题目。退一万步说，你能挣许多钱，未来募捐给慈善奇迹。凡是拥有理工科配景的人（本科不肯定学盘算机）都能读呆板学习的博士。
长处
[*]研究潜力巨大
[*]把握可以说是将来十年最紧张的一项技能
[*]结业后极有大概得到高收进
[*]与有本领的同事举行头脑智力比武
缺点
[*]必要 4-6 年，工资相对较低
[*]必要大量的工作，没有多少反馈，这使很多人失往信心
[*]有泡沫存在的风险，这导致未来更难找到工作
综合评分
[*]职业影响力 ★★★★☆
[*]工作影响力 ★★★★☆
[*]收进程度 ★☆☆☆☆
[*]社会影响力 ★★★☆☆
[*]困难水平 ★☆☆☆☆
[*]岗位满足度 ★★★☆☆
职业形貌：呆板学习博士是做什么的
一样平常而言，我们必须明白告诉盘算秘密做什么。但是，对于那些很难预先给出确切步调的使命，如许做就行不通了。相比之下，在呆板学习范畴，步伐员订定软件“学习”的“规则”，也就是算法，而不是直接对软件编程。这意味着我们可以构建可以或许主动改进体验的体系。
在攻读呆板学习博士学位的过程中，你将学习怎样计划和实现这些算法。你的博士研究可以涵盖这些课题：创建可以标志视频内容的步伐；改进技能，相识呆板学习体系怎样做出猜测；分析在线文本以相识交际举动过程，好比在线俚语怎样流传。
你可以检察高校网站（比方斯坦福大学）和从前的论文列表（比方多伦多大学和卡内基梅隆大学的网站），找到更多的研究项目例子。
呆板学习是盘算机科学的一个子范畴，与统计学密切相干。统计学和呆板学习的目标是从数据中学习，很多概念和数学工具都是共通的。
但是，与统计学差别，呆板学习更注意构建软件举行猜测，通常应用于较大的数据集，对于数据及其网络方式的假设也更少。
读呆板学习 PhD 的一样平常是怎么样的
在美国，博士通常连续 5-6 年。头两年你会上课，在剩下的几年里做研究。英国的博士学位较短（通常为 4 年），只做研究。与美国的博士差别，英国通常要求你完成硕士课程，但这取决于详细的大学。
对于研究，你必要撰写论文，论文就是对特定课题举行恒久深进的探索，大概相干主题的论文集（在美国更为常见）。你的研究将履历几个阶段，从美满你将要探索的主题开始，然后从事相干研究项目，末了编写论文。
你将花大部门时间编程，做数学题，阅读论文，思索，并与互助者讨论你的想法。
为什么要读呆板学习 PhD：优缺点分析
5 大长处——未来大概高薪、自主性强、担当智力挑衅、相识紧张技能、推动人工智能发展
1. 相识将来十年最紧张的技能
得益于理论突破、数据可用性和投资的增长，另有处置惩罚本领的进步，呆板学习在已往十年中取得了飞速发展。呆板学习已经乐成应用于很多从前未办理的使命，包罗主动驾驶、图说天生、游戏、操控直升机、合成语音和影戏保举。
贸易长处爆炸式增长，推动了公司对技能型员工的需求和大型企业在收购呆板学习初创公司方面的爱好。2014 年以来被收购的大部门呆板学习团队，收购方为每位员工所付出的均匀代价为每人 250 万美元，有一家乃至出到了每位 1000 万美元。
技能不停改进，我们将能使越来越多的人力劳动主动化，并办理从前难以办理的题目。终极，我们可以制造出在大多数使命中比人类更有本领的软件。
这种进步将从根本上改变社会，其效果可好可坏。我们可以看到主动驾驶汽车的出现使交通变乱殒命人数急剧降落，医疗诊断用度更自制、医疗诊断更为正确，伤害或枯燥工作由呆板代庖。
同时，也大概出现主动化武器，社会广泛赋闲，政治和经济权利会合在少数人手中。更令人担心的是，假如我们开辟的软件具有高度智能，但有违人类的长处，那么这大概会产生劫难性的结果。
由于这些缘故原由，我们以为呆板学习是将来几十年中最紧张的范畴之一。只管近期众人对呆板学习爱好有所增长，但这一技能仍旧只把握在相对较少的人手中。
2. 积极塑造人工智能的发展
根据我们的观察 ，积极塑造人工智能的发展是对将来人类社会影响最大的题目范畴，必要更多的呆板学习专家到场，因此我们以为，从事这方面的工作是呆板学习博士的最佳选择。（假如你在另一个高优先级题目范畴有紧张的履历，大概差别意我们对此紧张性的评估，则不实用。）
拥有呆板学习博士学位能给你精良的技能配景和信誉。在这个方向，重要有两条路可走。
1）技能安全研究
当前，人工智能技能研究职员存在短缺。呆板学习博士可以为此做好预备。
2）政策与战略研究
AI 政策有助于当局、公司和非营利构造等机构的决议者计划和实行有助于塑造 AI 将来的政策。政策相干的工作岗位包罗订定政策选择的研究职员和提倡和实行政策的从业职员。
3. 将呆板学习应用于其他紧张的社会题目
在美国，败血症和败血症休克占全部重症监护病历的 10％，全部医院殒命人数的 20-30％。约翰霍普金斯大学的科学家开辟了一个名为 TREWScore 的呆板学习体系来办理这个题目。相比尺度的筛选方法，TREWScore 可以提前几个小时检测发生脓毒性休克的高风险患者，从而加快治疗。
呆板学习可以用来办理有许多紧急的题目，包罗：
[*]康健医疗：改善诊断，猜测登革热疫情，淘汰不得当的抗生素利用
[*]环球贫苦：利用呆板学习推算得当利用太阳能的家庭用户，利用卫星图像找出得当举行现金转账的乡村
[*]动物福利：猜测哪些植物卵白质最得当制作植物性肉类
要从事如许的工作，你必要相识那些能将你的技能学以致用的社会题目。要得到如许的知识，你可以在公司或研究项目中练习，与其他工作职员交换。你可以在一家成熟的公司工作，开创本身的公司，或举行学术研究。
4. 得到高薪
市场对呆板学习专业的需求使相干的职位都属于高薪范围：
http://img.36krcdn.com/20200409/v2_6ff746543337488bbbac98dd69bb46f2_img_000?x-oss-process=image/format,jpg这些数字包罗仅必要硕士或学士学位的岗位，我们预计博士学位的收进将处于上述范围的高端。
如许的薪水可以让你赢利，然后捐赠贡献社会。固然，这只是备选，比起捐赠，呆板学习博士可以有其他更多的方式对社会做出更大的贡献。
由于呆板学习的快速发展，相干技能能办理各种题目，相干的职业收益潜力很高（我们预计将来十年将连续保持高位）。然而，由于很多人有爱好进进这一范畴，也会有薪资降落的风险。
呆板学习技能在技能创业公司中很有效，近来呆板学习初创公司也在不停涌现。Y Combinator 前不久初次为 AI 创业公司增加了专门的渠道。大型公司比年来不停在收购 AI 创业公司，这些收购的代价通常取决于初创团队职员构成，而不是更常见的收进指标。自 2014 年以来，被收购的 AI 初创团队，每位员工的均匀身价是 250 万美元，有一家乃至到达了 1000 万美元。
有业内人士告诉我们，呆板学习博士学位很轻易能在对冲基金范畴能找到高薪工作。
5. 从事极富挑衅、自主性高的工作
你会与一些地球上最有本领的人一起，从事头脑上极具挑衅的工作，你会对呆板学习拥有深刻的明白。你有自由选择做什么，以及在什么时间做。
3 大缺点——倒霉于生理康健、花很长时间、未来竞争风险大概升高
1. 对生理康健是个挑衅
固然你在读博士的过程中做的工作令你很有成绩感，但读博士也是众所周知的一场生理斗争。这通常是由于孤独，另有很难往顺应高度自主的工作：“做研究可以让人感觉非常好，也可以感觉非常糟。大多数门生将读研称为过山车，峰值特殊高，谷底特殊低。”
2. 会花很长时间
读博士必要很长时间（4-6 年），在此期间你的薪酬相对较低。假如退学，你不光得不到博士学位（也丧失读博的大部门代价），终极效果大概还不如当初选择其他薪酬更低但回报快的职业。
3. 呆板学习大概会变得更有竞争力
呆板学习如今是许多人都想要进进的热门范畴，以是也有许多风险，由于许多人聚集在这个专业，就业就变得更加困难。比方，MIT 呆板学习导论课程近来有 700 人注册，学院不得不别的找人多的课堂上课，还故意出很难的标题，让门生尽早挂科。另一方面，假如呆板学习的发展速率比预期慢，没有到达炒作的水平，那么就业人数也大概会缩水。
怎样申请并被登科？能不能做好研究是关键
要被登科，你必要有很强的理工科技能，通常本科学盘算机科学、数学、工程、定量经济学或物理学来得到。最最少，你应该学过概率和统计、多变量微积分和线性代数。
我们也知道一些没有理工科配景，被呆板学习硕士研究生项目登科的人，但这非常稀有。这必要你在其他地方（好比 MOOC）自学相干的数学课程。
在英国和欧洲其他地域，要读呆板学习博士你一样平常必要先读呆板学习硕士学位或盘算机科学、数学等相干课程，但这取决于详细的大学。在美国、加拿大和澳大利亚，则通常没有这个须要，不外把握这些尽对没有弊端。
不必要硕士学位的课程通常长于 1-2 年。假如你计划读硕士课程，那么两年制学位更好，由于你有更多的时间往做研究，而做研究是进进顶尖博士课程的关键。
根据在线指南和我们与业内人士交换的效果，是否被登科险些完全取决于你能不能做好研究。
怎样才气体现出你能做好研究？
起首，你必要做过研究。假如你照旧本科生，最好随着你大学的老师做研究，大概申请一个暑期研究职位。很多研究小组都有本科生暑期研究职位，此中还一些是会付工资的（好比 REU）。
假如你要读呆板学习硕士，选择一个有很强研究构成部门的项目，并尽快开始做研究。抱负环境下，你应该在完成学位前先发表 1-2 篇论文。最不济，你至少应该完成了一篇研究论文，哪怕没有发表——研讨会论文、检察中的论文，照旧上传到 Arxiv（任何人都可以提交），这些都管用。完成研究论文非常紧张，假如没有把这件事做完，我们不发起你完成学位。
其次，你必要好的保举信，抱负环境下这封保举信来自于范畴着名学者，而且是你要申请的导师熟悉的人。保举信要可以或许突出你做研究的潜力，而不但仅是你学习本领强。
第三，你必要写一篇文章，先容你的研究履历和你想要研究的事变。
第四，除非你计划做纯理论研究，你必要展示你编程的本领。证实这一点的最好办法是上过编程课程，或在工作或练习中有贸易编程履历。
固然不是必须，但对开源呆板学习项目做出贡献，撰写有关呆板学习本领的博客文章，或到场 Kaggle 等比赛也可以写进来。
假如申请美国大学，结果（和 GRE 结果）比研究履历和保举信更紧张。根据上述指南和我们交换过的专家，你的均匀结果（假如往美国大学）至少应该 3.6。不外，3.6 以上的分数并不会改变你没有研究履历的究竟。有 3.6 之后就看研究履历了。
你的团体 GRE 一样平常应在 TOP 10% 或更高。理工部门的分数比口语和散文分数更紧张，目的应在 165 分以上（≥95%），理工分数和总分 ≥90%（位于前 10%）。
近几年呆板学习博士学位越来越热，很多院校本年的申请数目都创下汗青新高。这大概会在将来几年增参加学要求的程度。另一方面，由于财产资助，更多的高校大概开设呆板学习博士造就项目。
怎样选择研究组和机构？
根据在线指南和我们实地交换的业内人士履历，最紧张的尺度是：
1. 研究组的声看。这个研究组应该是一个连续在顶级呆板学习集会发表论文的团队。热门集会有哪些呢？
[*]重要：ICML，NIPS，COLT，AAAI，UAI，IJCAI，AAMAS，ICLR
[*]次要：AISTATS，ECAI，ECML，ALT
[*]应用：ICCV，CVPR（盘算机视觉），ICASSP（语音），ICRA（呆板人），EMNLP，ACL（NLP）
2. 你的导师：不要只看大学或学院的名声——你的导师对你的乐成至关紧张。
[*]选择一个能和你一起工作并支持你的导师。你可以跟他如今的门生谈谈，看他们是否对你目的导师满足。
[*]确保你导师的研究爱好和你的爱好同等。
[*]假如前两个尺度都符合，那么请往申请乐成的，有声看的导师。负责大型实行室的闻名研究职员通常拥有更好的资金和人脉，但是每每太忙而无法对你的工作实时反馈，因此大概比力难以处置惩罚。选择一位不那么著名但能实时提供资助的导师大概会更好。大概，你可以在大学里同时选择多名顾问/导师。假如你在感爱好的范畴有多名顾问/导师也很有资助。
3. 导师和实行室的稳固性和资源。你应该找一个稳固、资金富足的实行室和导师。大概，你申请到奖学金（如 NSF 和 NSERC 的奖学金），那么你可以和资金较少的导师互助。同时，记得检察你的目的导师是否在思量在你读博期间换实行室。读博中途导师脱离对你来说大概是劫难性的，由于你大概很难找到另一位符合的导师。
讲授负担：有些部分要求你做许多的讲授工作，淘汰你做研究的时间。
4. 实行室氛围和兼容性：你会与其他门生和博士后互助并一起学习。因此，实行室的氛围是很紧张的，假如大概，你最好能到场实行室的研讨会，或与如今的门生交换一下。
5. 选一个你开心的地方：在人生地不熟的地方读博是很困难的，选一个至少让你开心的地方吧。
6. 有高影响力的研究工作：比方，假如你想从事人工智能安全方面的工作，那么在大学里有人工智能安全研究小组是非常有效的，你可以在你的博士期间从事相干的工作，而且与范畴内的其他研究职员创建接洽。
加分项：
与本地财产的接洽：假如你想相识在博士后期间做什么，那么你可以思量与本地财产的接洽。因此，假如你对创业公司或大型科技公司感爱好，旧金山湾区的大学，好比斯坦福大学和加州大学伯克利分校是优选；为了更好地与 DeepMind 创建接洽，你应该能往英国读大学。
团体项目标声看：假如要读呆板学习专业，那么呆板学习专业强的研究组比整个大学的名气要紧张得多。
举例来说，假如你想攻读 AI 安全相干的博士学位，下面是一份不完全列表：
[*]伯克利（Stuart Russell）
[*]剑桥（Zoubin Ghahramani）
[*]蒙特利尔大学（MILA）
[*]阿尔伯塔大学（RLAI 研究组）
[*]伦敦帝国学院（Murray Shanahan）
[*]牛津大学（Michael Osborne）
[*]麦吉尔大学（RLLAB）
[*]澳大利亚国立大学（Marcus Hutter）
[*]阿姆斯特丹大学（Max Welling）
[*]斯坦福（Percy Liang）
[*]Stanford（Emma Brunskill）
[*]多伦多大学
[*]IDSIA（Jürgen Schmidhuber）
[*]哈佛（HIPS）
[*]麻省理工学院（Joshua Tenenbaum）
[*]Google DeepMind
[*]谷歌大脑
[*]FAIR
[*]OpenAI
选择什么研究课题：深度学习
以下是最有盼望的一些课题：
深度学习
固然差别的呆板学习方法对差别的应用都是有效的，但是深度学习在已往10年末取得了令人瞩目标乐成。深度学习是受人类大脑网络布局开导的一种方法，只管二者之间差别很大。
深度学习资助我们办理了很多从前的人工智能技能无法办理的题目，包罗在图像辨认题目上的乐成，以及“猜测潜伏的药物分子的活性，分析粒子加快器数据，重修大脑回路，猜测非编码DNA突变对基因表达和疾病的影响。”
由于深度学习取得的很多乐成，深度学习的专业知识不管对在呆板学习前沿工作的公司，照旧积极促进AI发展的研究者来说都是很有代价的。
强化学习
使用强化学习，软件根据其情况接纳举措，以最大化地得到编程界说的嘉奖。比方，下面的视频展示了 DeepMind 的玩 Atari 游戏的软件。它的目标是得到最高的分数，并通过往返移动拍子接纳举措。
强化学习很紧张，由于它是一种创建可以实行多个差别的使命的AI的有前程的方法，而当前大多数呆板学习体系的实用性非常窄。
鉴于深度学习如今非常热门，学强化学习方向的博士大概不像深度学习那么困难。你也可以同时学这两个方向，即深度强化学习。
应用
假如要实现呆板学习的某种应用，比方视觉辨认或语音辨认，那么必要思量的有几件事变。只要你具有底子的呆板学习方法，选择什么应用区别不大。但是，选择在什么应用工作仍旧必要思量。
抱负的工作是已经取得一些进步但仍有提拔的空间的范畴。
在读博期间得到财产练习履历
在企业练习可以成为读博的有益增补，能让你相识行业的工作原理，得到实践履历（好比谷歌的底子办法），另有工作时机，引发你新的研究方向。从呆板学习社区的荣誉来看，企业机构分为几等：
[*]顶级：DeepMind，OpenAI，Google Brain，Facebook AI Lab（FAIR）
[*]第二梯队：百度，微软，亚马逊，Twitter，苹果，IBM
[*]第三梯队：深度学习初创公司（点击下图，检察 CB Insights 总结的 60 家值得关注的 DL 初创公司），呆板学习公司（点击下图，检察呆板智能 3.0 市场图景），以及造就博士生结业生将其技能应用于行业的公司
CB Insights 总结的 60 家值得关注的 DL 初创公司
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【彭博研究巨献】呆板智能 3.0 市场图景
http://img.36krcdn.com/20200409/v2_9aa6bfb33e3b4229b0a780a6cb91bc63_img_000?x-oss-process=image/format,jpg本年的 3.0 版生态全景图，比两年前的初版增长了三分之一的公司，而且更加具体、只管全面，但它也只触及了这个范畴无穷活力的外貌。呆板智能堆栈的“一站式服务”（one stop shop）第一次进进人们的视野——只管它正式化必要一至两年。这种堆栈的成熟或能表明，为什么越来越多的闻名公司更加专注于创建正当化的呆板智能。任何对此时候保持头脑苏醒的人可以或许做出初期的发展和购买决定，以是我们以为尽早实验结构这些技能比不实验更好。【继承阅读】
读其他博士学位期间得到呆板学习财产练习履历
在你读其他理工科博士学位时，好比应用数学，统计学或物理学，也可以举行呆板学习研究。假如你想实验这种大概性，起首要在大学呆板学习实行室举行谈判，到场研究小组集会。然后，你可以看看是否能与那边的研究职员一起工作（一样平常都可以如许做，不必要转专业或换导师），大概安排对研究组举行几个月的访问交换。
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