价值6亿美刀的代码量是多少?

如果一个工程师写代码要赚6亿美元,那他大概需要写多少代码呢?

前段时间,Google工程师RaymondFarias在社交媒体说道,一名高效的谷歌工程师每天大概会写 100-150行代码。

倘若以这个谷歌工程师为例,全年无休不间断写代码,一年时间写的代码量预估为54750。而据领英数据统计,谷歌工程师薪酬一般在20万-100万美元不等。倘若这个工程师是100万美元年薪,要赚到6亿美元,那他需要不间断写600年,共计3285万行代码。

谷歌的高级工程师都如此,那其他工程师就更甚了。

然而,互联网时代是创造奇迹的时代。

6亿美元的代码不需要写600年,也不需要写几千万行,或几万行。

只需要区区200行左右的代码,就卖了足足6亿美刀,可以说一字千金!

这个买代码的冤大头就是我们熟知的国际巨头——谷歌!

谷歌的人工智能AlphaGo,它很多的升级灵感就托生于这两百行代码。

代码的出处是一篇论文名字叫“Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”的论文,翻译出来就是:用深度学习玩雅加达游戏。

下图是一个曾经因为难到变态而爆红网络的小游戏,但是通过这两百行代码产生的智能程序操控,已经能将这个游戏无限玩下去了。

(游戏效果展示 )

 

虽然这200行代码的作用,只是进行游戏辅助,但是它涉及到的技术,却是深度学习中的强化学习内容。

所以谷歌看到了论文和代码以及它主人的价值和潜力,谷歌最终以6亿美金的价格收购了论文以及作者所在公司——Deep mind。而Deep mind,也没有让谷歌失望,成为了目前人工智能领域最强的公司之一。

(部分代码展示,全部代码可识别文末二维码获取)

6亿美金,对于人工智能的发展来说只是一个开始。目前人工智能的发展已经迅速蔓延到全球,成为各国科技竞争的下一个高地。

最近有对领英搜索的调查发现,总共有 36524 人自报告为 AI 专家。相比去年,这个数字增长了 66%。相对于全球500万AI人才的缺口,目前从业的人数显得十分渺小。

就像前段时间的华为一样,从全球招募了8位博士,其中有7位是人工智能相关的,年薪达到200万的那位赫然在列。可以说,各国的企业对于人工智能人才的竞争是不择手段的,而高薪就是华为的阳谋。

AI对程序员来说是“升级”而不是转行

 

未来只有两种公司,一种是不赚钱的,另一种是人工智能公司!所以目前正是加入人工智能领域的最好时机。

但是,很多人都认为从事人工智能就相当于转行,其实这个观点是错误的。

首先,学人工智能不是转行。AI仅仅是一个算法模型,如果要做出产品,必须要和软件结合起来。

你们用的还是软件,只不过这个软件封装了一个智能算法模型,它的作用就是帮助我们完成以往的软件所做不了的事情。对于AI而言,它的核心就是算法模型,但是你再厉害的算法模型,你也必须要通过计算机去执行它。

所以对于我们这些本身从事编程开发的程序员来说,人工智能的发展就是我们未来职业发展的一条崭新的路,我们有编程开发经验,有项目实战和项目对接的经验。进入人工智能,我们缺的只是一个入门的系统学习路线。

咕泡学院2.0系统课程无疑是最好的选择

1.更加详细的基础知识讲解,帮助我们快速入门!

很多学员都会担心基础以及门槛的问题,所以我们将知识点进行了细化,从Python基础到数学基础知识体系进行了系统、科学的整理,确保学员掌握人工智能学习所需要的基础理论知识。

 

2.更加全面的深度学习理论内容,配套实战项目加深知识理解。

相对于上一期课程,本期我们新加入了神经网络设计、算法模型评估,这些内容都是主讲老师们结合多年一线工作经验整理得出。同时,每个知识点都配备练手项目进行代码实操,帮助学员完成技术落地!

(理论部分节选)

 

3.从行业主流需求着手,实战项目挑战大厂高薪

课程就业路线包括七大项目实战,不论是面试CV算法工程师,还是NLP算法工程师都能让你秒杀面试官!

(项目部分节选)

4.更加人性化的课程服务,保障学习效果

程序员都避免不了加班和开会,所以本次课程采取直播为主和录播为辅的方式,将老师的直播课程进行录制,对应的源码笔记、课件、数据集都会给到学员,同时授课老师随时在线答疑,保证了同学的课程疑问能及时进行解答。

5.强大的内推人脉圈,学员就业无忧

很多人都知道人工智能门槛高,具体就高在基础和就业,但是这些在我们咕泡强大的内推人脉圈面前就显得微不足道了。我们在各大城市都有固定的合作内推企业,不论是一线大厂,还是AI新贵都能帮你安排内推!

(部分内推展示)

 

只要课程学的好,高薪工作会主动来找你

6.谷歌大牛直播教学

课程主讲老师秦院长,是国内第一批从事人工智能工作的研究人员,是我们从谷歌专门聘请到的行业资深大牛,而我们主讲老师和其他机构最不同的地方就是,他在授课之余自己也在做研究,而且研究的方向是强化学习方向的通用人工智能,所以我们这边的教学内容都是行业最新,最刚需的技术。

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