終身學習，應對人工智能時代

給大家看一組最新數據。

2019年最新數據：人工智能、大數據算法、Python相關崗位平均薪資表

為什么人工智能行業的工資那么高？

無論是科研院所，商業巨頭還是初創企業，各行各業都在大力開發或者引進人工智能，由于儲備不足，導致人工智能人才現在出現缺口，而且非常巨大。

據領英今日發布的全球AI領域技術人才分布圖顯示，中國目前的AI人才缺口超過5萬人。?人才供不應求，導致領域崗位的薪資也自然水漲船高。

很多人，尤其是應屆畢業生和剛參加工作的程序員們，都想在這股?AI?熱潮中，憑借實力和簡歷脫穎而出。然而，很多人在第一關就被?HR?刷掉了，更別說技術面了。

想必大家都知道原因。

目前的人工智能，對于本科生來說并沒有深入的AI專業，畢竟這些方向屬于高層次的知識，需要一定的基礎。雖然由于現在AI熱還有工業界對于這方面人才的強烈需求，開始有大學專門開設了AI和數據科學專業，但是，這些學生畢業出來后所擁有的技能和企業所需的人才標準卻是不對等的。

像BAT的人工智能部門；高校人工智能研究相關工作；明星創業公司，比如四小龍，商湯，礦世，科大等。如果你只學過計算機專業，想進入這些公司或者機構并沒那么簡單，因為你沒有實操的項目，你對人工智能沒有整體性和深度性的把控和學習。

但這是不是就意味著你沒機會了？

不。至少你還擁有學習的權利和能力。

你可以自學，也可以跟著這方面的專家導師學。

對于入門人工智能這個問題，不少同學躍躍欲試，其實人工智能的核心就是機器學習（Machine?Learning）和深度學習。而它們的基礎，就是編程（Python/c++等）和數學（高等數學/線性代數/概率論等）。

另外，AI是邏輯算法的執行，底層架構是大數據。所以人工智能如何變厲害？就要喂它“吃”大數據。大數據就像人工智能的食物，跟人類一樣，吃進去的食物愈新鮮、愈干凈，人工智能就愈健康。

所以你想要進入這個領域，需要至少經過以下五個階段的學習。

第一階段：數學

高等數學／線性代數／概率論

第二階段：編程

Python工具庫實戰／Python網絡爬蟲

第三階段：機器學習

機器學習入門／機器學習提升

第四階段：數據挖掘實戰

數據挖掘入門／數據分析實戰

第五階段：深度學習

深度學習網絡與框架／深度學習項目實戰

陳曉理老師的線下課“人滿為患”

要知道，在人工智能培訓中，最困難的是找到合適的數據，課程中我們巧妙的利用各類公開數據和自己生成創造的數據解決了數據不足的問題。算力不好解決，但我們會使用了簡單生產的基礎數據，讓同學可以開頭繞過算力的問題，領會機器學習和深度學習的核心，之后可以再配合更強的算力輕易上手解決更難的問題。

這就是這些導師的魅力。

他們在人工智能和大數據領域算得上是前1%了，如果你能全程學習下來，你還有機會獲得我們的大廠內推機會。豐田華為等大廠均有一定名額。我們之前的很多學員來自大廠，你也有機會和他們勾搭交流。