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摘要：前言作為一名在本科期間做過前端，研究生期間研究了深度學習，目前是一名前端開發工程師的我，應該說一下我作為前端開發工程師在人工智能浪潮里該做些什么。
前言
作為一名在本科期間做過前端，研究生期間研究了深度學習，目前是一名前端開發工程師的我，應該說一下我作為前端開發工程師在人工智能浪潮里該做些什么。
如何看待人工智能本人是深度學習方向探索過三年的研究生，在老師的洗腦下對深度學習和整個人工智能方向是非常看好的。我認為深度學習有能力實現真正的強人工智能，產生一次新的技術革命，我稱之為智能化革命。未來會有大量的崗位被人工智能所取代。當然也可能包括軟件工程師。
深度學習給前端的挑戰與機遇相信很多人都知道了pix2code這個研究成果，lstm曾在自然語言處理上有很大的成功，現在開始了對編程語言的挑戰。對于很多前端開發工程師來說可以說是百感交集，未來有了機器人幫自己工作，似乎可以擺脫一些繁瑣的頁面樣式工作，但也可能會為自己的未來感到擔憂。
這里我大膽的猜想一下，三年后類似pix2code的東西在科研層面將會非常成熟，具體的就是識別速度大大加快，識別率大大提升。為什么這么說呢，是基于一個經驗和一個事實。經驗就是，在深度學習領域如此轟動的成果必然會有很多科研人員加入這個方向的研究，另一個事實就是目前識別率不高的很大問題在于訓練樣本集太小。
假設幾年后前端開發工程師已經是可以在深度學習產出后的代碼上直接工作了，那么很多前端工程師的職能一定會有很大的變化。深度學習的大發展也讓前端工程師有了新的分支——數據可視化工程師。百度的Echarts就是一個很好的例子。
學習深度人工智能算是一個大坑，所以在這塊的認知可以根據實際情況對應學習。
基礎認知
作為一名工程師了解深度學習，機器學習究竟是什么，他們可以處理什么樣的問題是很有必要的，就算在長時間內可能不會去處理類似的問題。另外可以關注一下深度學習的一些突破性進展。
實踐探索
這里如果是對python沒有基礎也不想學習的，可以去使用js的一些庫，推薦keras.js。這個庫可以將keras的訓練后的模型直接在瀏覽器端做一個識別也可以進行網絡可視化。
谷歌推出的瀏覽器端的機器學習庫deeplearn.js.
node的machine_learn
python黨例如tensorflow，keras都是很好的庫。
如果需要實踐可以在github上找一些小項目理解一下運行的流程，網絡的結構即可。一開始如果就嘗試啃公式和論文會很痛苦。
深入原理
首先先申明一點，學習算法的到深處都是滿滿的數學公式，所以如果有需要可以對例如svm，梯度下降，神經網絡的數學模型進行學習，甚至推導。基礎的知識我推薦http://ufldl.stanford.edu/wik...。
其他知名算法的數學模型網上也比較多。
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