从原理到实战，你和资深 Coder 到底差在哪儿？

前一段时间，美国顶级律师和人工智能进行了一场比赛。

在这比赛中，人类律师的平均准确率在 85% 左右，而 AI 准确率高达 95%。人类律师完成任务平均时间在 92 分钟，AI 人工智能仅仅只用了 26 秒。准确率上 AI 也表现惊人，高达 100%，人类只有 97%。

人工智能表现优异，但是往往在 toB 项目中，要求会更加严苛。比如，机器人目前的问答过程每次执行一秒钟需要 5 秒，但实际需求是低于 0.5 秒，这让程序员陷入了沉思。

以往的程序员一直有一个误解，就是：写代码就是能把代码写出来，能跑通就行是最低最低的要求。这是极为错误的思想，每个程序员都应该要朝着成为一位卓越的算法工程师前进。

那么如何才能更加高效的加快速度，让自己成为优秀人才呢？

身为资深工程师的我，建议你应该在三方面下功夫：

不仅如此，你还要提升自己的 coding，实践能力。如何提升呢，我推荐你来上一下这门公开课，对你的算法模型落地实战部署有一定的提升。《机器学习算法落地与代码实战》课程是由前 IBM 中国总部数据科学家讲授的，量化、剪枝、知识蒸馏均有涉猎，很不错，推荐你来学习。

5 月 24 日 晚 19 点 30 分

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高民权老师是开课吧 AI 学科创始人，也是前 IBM 中国总部数据科学家。

他从 2018 年至今，培养过诸多 AI 算法工程师，如果只算 BAT、滴滴、字节跳动、微博、美团点评这些全国一线的企业，他的学生有超过 50 名就职在这些公司的算法岗位。入职后几乎很少有人跳槽或者被优化的，不少人现在也做到了技术 leader 这个级别。

本次公开课将对深度学习模型压缩、量化、剪枝、知识蒸馏均有涉猎，并且教你机器学习在企业中落地，结合大数据进行机器学习实践能力强化。并带你攻克机器学习五座大山。

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