人工智能還會火多久？答案顯然是：會一直火下去。人工智能專業人才薪情越來越看俏。

高考結束了，對於考生而言，接下去最重要的事情是在五花八門的專業中，選擇一個喜歡的專業度過大學四年。

值得關注的是，今年隨著國家政策的大力支持，眾多高校紛紛在人工智能這一專業上發力。前幾日，教育部公佈了35所高校獲批人工智能專業。隨後，清華大學成立人工智能學堂班、北京大學啟動機器人本科生培養、浙江大學設立竺可楨學院圖靈班。

部分開設人工智能專業的學校，來源《教育部關於公佈2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知》。

從這一系列動作不難看出，高校對於人工智能專業的重視程度之高，而這種重視程度也將帶動考生對這一專業的報考。今年，人工智能專業或將成為“爆款”。

其實，早在2017人工智能開始大火，國家支持，頂級高薪吸引，讓甚至許多不是計算機出身的小白，都按捺不住，投身“學海”。

據全球最大職業社交網站LinkedIn發佈的《全球人工智能領域人才報告》，人工智能領域的人才需求在過去3年間增長了8倍。國內互聯網三巨頭BAT、科大訊飛等科技公司正在積極佈局人工智能領域，大量招募AI高端人才，2019年的AI開發者發展究竟如何呢？

以北京/上海AI工程師平均工資為例：

數據來源：職友集2019.06.20數據

其實近幾年AI領域人才搶奪大戰愈演愈烈，有的公司去年給應屆生的年薪近百萬加期權，都是程序員，不同技術崗不同待遇區別。

那AI要怎麼學習，如何轉型呢？

在回答這個問題之前，我想我們需要清楚地明白，AI學習是一個相對系統工程，其所需的基礎包括數學、邏輯、概率、機器學習、神經網絡等眾多知識，同時還要掌握AI需要的技術棧，如大數據、存儲、數據分析等工具，及TensorFlow、Caffe等框架。

但是轉型人工智能有那麼難嗎？其實沒那麼難！

下面是如何學習人工智能的12個階段！

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第一階段：Python語言基礎與補充數學知識

本階段旨在幫助大家快速掌握數據領域最常用的語言和工具包使用方法，講解語言及數據領域模塊全程實戰，並且補充一些基礎數學知識，為後面階段更好的學習機器學習打好基礎，最後引入機器學習及算法的介紹，給下一階段做個鋪墊。

第二階段：經典機器學習算法與案例實戰

本階段注重機器學習算法原理推導，從零開始講解每一個複雜的機器學習算法，基於真實數據集進行案例實戰！本階段從線性模型開始講起，再到由線性模型引申出來的相關算法，幫助大家快速、透徹的理解機器學習算法的原理、推導、實現、優化，並且使用真實數據集進行算法調用，對模型訓練、模型評估與選擇、模型使用手把手實戰。

第三階段：其它機器學習算法與案例實戰

基於上一階段算法講解一些優化提升算法，和一些更復雜的機器學習算法，同樣進行算法原理推導，基於真實數據集進行案例實戰！本階段基於上一階段的學習後，幫助大家對算法的優化，進行深入講解，達到知其然並知其 所以然，本階段還會進入一些更加複雜的機器學習算法的講解，理解難度上比上一階段會有 所提升

第四階段：海量數據挖掘與實戰

本階段從神經網絡基礎開始講起逐步進軍AI高級網絡架構，結合深度學習最主流框架tensorflow與keras進行案例實戰。從神經網絡算法到深度學習原理與框架，再到當前流行的深度學習模型的學習，AI人工智能的發展與火熱，離不開深度學習的飛速進步，現在企業中各種各樣的項目都不斷的往深度學習領域進發

第五階段：深度學習原理架構與實戰

本階段包含當前 AI 領域熱門。三領域實戰項目 推薦系統、自動聊天機器人、醫療圖像識別。本階段幫助大家綜合運用前面學到的知識，更加貼合企業業務需求，並且補充一些項目相關知識，手把手從項目需求、數據分析、架構設計、集群安裝、代碼實現深入詳細的講解清楚

第六階段：項目-Recommend推薦系統

第六階段--人工智能項目--Recommend推薦系統

第七階段：項目-NLP自然語言處理

第七階段--人工智能項目--NLP自然語言處理

第八階段：項目-Image圖像識別

第八階段--人工智能項目--Image圖像識別

第九階段：項目-GAN對抗生成網絡及用戶畫像

第九階段--人工智能項目--GAN對抗生成網絡及用戶畫像

第十階段：面試和成功求職的祕技

本階段是求職面試的“淬火”階段。前面的修行結束了，我們即將進入戰場。如何更好、更快的適應求職面試？如何少走彎路，抓住每一個機會？本階段都會有詳細的講解。面對求職的你，這是必看的內容！！！

第十一階段：入職後快速成長到CTO

大家都擔心就業問題，其實大家最後也都就業了。實際上，更多的人是被“職場溫水煮青蛙殺死了”，失去了發展的衝勁和機會。如何在職場上走的更好？如何像那些大神一樣，在短短几年就達到了CTO 的級別？本階段給大家講解這些疑惑，也真心希望大家按照老師傳授的“職場軟實力”理論往前走的更好。

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