关于内容

深度学习和机器学习的关系是什么？很多同学以为要先学机器学习再学深度学习是这样吗？

【回答】机器学习肯定是深度学习的基础，因为深度学习就是深度神经网络，而人工神经网络则是机器学习的一大经典模型。但是我们要认识到机器学习领域包含的算法和模型太多，因此想要专精深度学习不一定要学会其他许多的机器学习算法和理论。所以我们会在课程中安排机器学习相关的内容，只不过都是机器学习中和深度学习相关的必备基础知识。

但是如果你想要以后往算法工程师发展，去学习熟悉其他的机器学习模型也是必不可少的，只不过本门课程并没有这种要求，所有需要的机器学习知识都会在课程的前半部分详细讲解。

Caffe 框架和 TensorFlow 框架都要学吗？

【回答】首先本门课程主要应用的是 Caffe，但是同样会讲解 TensorFlow 的基本用法，并会进行简单演示。在我们的日常工作中发现 TensorFlow 是目前最强大的机器学习框架，没有之一，而且有 Google 公司的支持，有最庞大的社区，一旦有什么新模型都会有 TensorFlow 的实现可以使用（得益于 TensorFlow 的架构设计）。用 TensorFlow 来进行快速实验是非常好的选择。

但是我们也发现 TensorFlow 有两个比较大的问题，第一个问题是 TensorFlow 的单机执行效率低，尤其是和 Caffe 相比，对于资金并不是很充足的创业公司，在有一定量数据的情况下，并无法支撑一个可以快速运行 TensorFlow 训练的集群，这个时候 Caffe 以及其各种改版往往是更好的选择，而我们日常工作的实验场景就被此局限，因此更偏向于实际使用 Caffe。

第二个问题是 TensorFlow 过于庞大，实际开发产品 SDK 的时候，我们希望训练出来的模型能够直接放到产品中使用，因此训练和产品 SDK 使用的深度学习框架往往是一致或者可以互相转换的。而 TensorFlow 过于庞大复杂，还需要使用专门的构建工具，在实际产品应用集成中往往要使用能够完全掌控的工具和框架并进行修改，TensorFlow 的复杂性正和这种要求背道而驰。当然也可能是我们的工作场景和人员限制导致我们没有人力对 TensorFlow 进行深度研究、裁剪和维护，这也就是我们产品中使用 Caffe 的原因。

　　关于就业

学习了课程，掌握了这个技能，能不能找到工作，是否有匹配的岗位？

【回答】肯定可以！

不过自己平时更多地去实践是成为某一领域专家的必经之路，这门课程的最大作用之一是让你知道该去学习什么，还有学习的思路、方法，以及平时难以接触到的大型企业实际的工程经验和架构方法，这将对同学们的未来工作和职业发展提供极大帮助。

通过学习本课程，可以匹配到以下几个岗位：

这个实际岗位在很多公司中往往是算法工程师

大数据分析和处理方面的岗位

云计算应用或平台的开发工程师

机器学习或深度学习应用或平台的研发工程师

而算法工程部门的工程师一般会有两类人（除去部门负责人等高级职位）：

一类是能够较熟练运用 1 到 2 门语言（比如 Python、Java 或 C++），数学功底好，熟悉机器学习和深度学习的人，他们的任务是不断优化机器学习模型，进行训练测试，调整参数等，这个过程中也需要编写相当多的脚本来帮助自己解决各种问题。最后要能够编写实际的产品代码，不需要有非常好的架构和设计思想，关键是能够高效地实现某种算法。

一类是有好的编程功底，同时又能够基本理解机器学习和深度学习的人，他们的任务往往是负责封装改良第一类人实现的功能模块，从时间、空间和代码质量上改良模块的实现，同时负责维护完整的算法 SDK，这类 SDK 往往要求能够快速迭代更新，能够配上完整的训练和测试流程，需要开发者具有较强的工程能力还有架构、设计思维。

至于岗位问题同学应该完全不用担心，尤其现在有许多以人工智能为核心的公司如爆发式增长，以及传统 IT 企业向海量数据处理、机器学习和深度学习领域不断加大投入，对这类工程师的需求量极大。

大公司还是小公司需要这种岗位？机器学习工程师的薪资待遇如何？

现在大公司和小公司都有，尤其是以人工智能为主的公司。至于岗位问题同学应该完全不用担心，尤其现在有许多以人工智能为核心的公司如爆发式增长，以及传统 IT 企业向海量数据处理、机器学习和深度学习领域不断加大投入，对这类工程师的需求量极大。

至于薪资待遇方面，由于目前以及可预期的未来很长一段时间，这类岗位的需求和缺口都非常大，相信同学们在学习完本课程后，再加上自己对该领域的实践和工作经验，能够获得高于市场的薪酬水平。

如果你想快速掌握各方面的专业技能，不落后这个人工智能的时代，这绝对是一门你无法忽视的课程。如果你的机器学习基础非常薄弱，没有在工程实践中使用过机器学习，没有实时数据处理的经验，那么，就是它了。

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