| huozm32831 |
2021-02-24 21:18 |
为什么人工智能行业的工资那么高？
无论是科研院所，商业巨头还是初创企业，各行各业都在大力开发或者引进人工智能，由于储备不足，导致人工智能人才现在出现缺口，而且非常巨大。
据领英最近发布的全球AI领域技术人才分布图显示，中国目前的AI人才缺口超过5万人。 人才供不应求，导致领域岗位的薪资也自然水涨船高。
很多人，尤其是应届毕业生和刚参加工作的程序员们，都想在这股 AI 热潮中，凭借实力和简历脱颖而出。然而，很多人在第一关就被 HR 刷掉了，更别说技术面了。
想必大家都知道原因。
目前的人工智能，对于本科生来说并没有深入的AI专业，毕竟这些方向属于高层次的知识，需要一定的基础。虽然由于现在AI热还有工业界对于这方面人才的强烈需求，开始有大学专门开设了AI和数据科学专业， 但是，这些学生毕业出来后所拥有的技能和企业所需的人才标准却是不对等的。
像BAT的人工智能部门；高校人工智能研究相关工作；明星创业公司，比如四小龙，商汤，矿世，科大等。如果你只学过计算机专业，想进入这些公司或者机构并没那么简单，因为你没有实操的项目，你对人工智能没有整体性和深度性的把控和学习。
而且如果你的学校背景不强硬（清华北大中科大等），就更别指望这些公司的offer了。
但这是不是就意味着你没机会了？
不。至少你还拥有学习的权利和能力。
你可以自学，也可以跟着这方面的专家导师学。
对于入门人工智能这个问题，不少同学跃跃欲试，其实人工智能的核心就是机器学习（Machine Learning）和深度学习。而它们的基础，就是编程（Python/c++等）和数学（高等数学/线性代数/概率论等）。
另外，AI是逻辑算法的执行，底层架构是大数据。所以人工智能如何变厉害？就要喂它“吃”大数据。大数据就像人工智能的食物，跟人类一样，吃进去的食物愈新鲜、愈干净，人工智能就愈健康。
所以你想要进入这个领域，需要至少经过以下五个阶段的学习。
高等数学：AI必备数学基础
Python入门：数据分析+爬取信息
神经网络：RNN实际案列分享
机器学习：KNN算法简单应用
深度学习：用PyTorch测试CNN
几百个课时的学习是基本，但若想真正学明白，至少需要一些时间，当然根据每个人基础不同会有所差异，也不能排除你很短时间就能搞定。
如果你想投入 AI 的怀抱，但却苦于不知如何下手。而当你准备自学机器学习和深度学习时，又被外面那些贵的要命的培训课程吓得不行时，你还可以选择成为本次万门人工智能专业的学员。
划重点：纯免费
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本次培训我们设置了300个课时，完全覆盖以上五个阶段。
专业课程特色：
（1）重基础／系统化
（2）从最小例子出发循序渐进的阐述
（3）具体课件代码逻辑清晰，内容详尽
（4）注重与前沿应用和科技的接轨，整合了很多人工智能研究者的心得
我们将一步步教你如何从基础小白进军AI，直接免去大几千几万的培训费。
由于课程开发精力有限，所以本次课程我们只招收300名学员。
如果你按照我们的课程步骤一步步扎实学习的话，相信你最终一定在人工智能方面小有成就，学完找到这类工作也会容易得多，而且 薪水不会低。
为什么我们有信心开设这次人工智能专业学习课程？
一切归属于强大的导师团。为了开设人工智能课程，我们专门挖来了巴黎高师、以色列理工大学的资深大咖来教授这门专业课程。
数学：
童哲：万门创始人。高中以物理竞赛福建省第一名成绩保送北京大学物理学院，大三暑假考上法国巴黎高等师范学校，留法攻读物理。 获得巴黎高师本科+巴黎高师硕士M1学位后回国创建了万门。
Python及人工智能：
许铁:以色列理工学院机器学习在读博士、巴黎高师理论物理与复杂系统硕士、cruiser创始人 , 在知名神经科学期刊著有论文。
要知道，在人工智能培训中，最困难的是找到合适的数据，课程中我们巧妙的利用各类公开数据和自己生成创造的数据解决了数据不足的问题。算力不好解决，但我们会使用了简单生产的基础数据，让同学可以开头绕过算力的问题，领会机器学习和深度学习的核心，之后可以再配合更强的算力轻易上手解决更难的问题。 |
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