近几年人工智能行业的崛起除了薪资待遇高，职位需求量多以外，更大一部分原因是人们已经清楚意识到了人工智能在人们日常生活中的重要性以及不可替代性。
上图为北京人工智能岗位平均工资，可以看出，目前北京人工智能月薪已经超过21.8k，高于其他行业平均工资54.1%。
试问，谁能够对这样的高薪职业不心动呢？
展露锋芒
时间回到2016年，人工智能的第一次爆炸式闯入人们的视野：谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能机器人AlphaGo与围棋职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，此时，大众对谁赢谁输的预测还有很大分歧，最终AlphaGo以4比1的总比分获胜。
而仅在一年之后，AlphaGo又以3:0的悬殊比分战胜代表世界最高围棋水平的职业选手柯洁。第三局比赛中，柯洁甚至中途离场20分钟痛哭，连坐在十几米之外的观众都能听见他隐忍但清晰的哭声。“我感到浑身都在颤抖，真的，寒冷地颤抖。”后来柯洁这样描述自己的状态。
柯洁承认，他的失态是因为觉得机器下得太完美。
值得指出的是，人工智能从诞生到打败世界围棋冠军，只经过了六十余年的发展。
那么我们可以得出结论，在未来，人工智能的发展速度将在现在的基础上实现更大的跨越，同时，这一行业对于人才的需求量也将持续增加。
所以，还在观望的同学不要犹豫了！现在加入！就是最好的机会！
在这里，小编特以为感兴趣的同学们准备了一套人工智能入门级资料，欢迎感兴趣的同学扫描下方二维码免费领取！
这套资料是小编精心给大家整理的，希望可以帮助到大家快速入门。
获取方式
有需要的朋友请速度扫码添加微信
免费领取
加微信请备注【222】
究竟人工智能可以选择哪些岗位呢？
在这里，小编给大家做了一个各大厂岗位、薪资的汇总，各位同学可以拿来做一个参考~
人工智能课程目录
1：人工智能的时代
2：人工智能的应用(上)
3：人工智能的应用(下)
4：人工智能流程对比人类思考的过程
5：人工智能的流程与本质
6：人工智能基本概念与机器学习深度学习本质区别
7：回归和分类任务的本质
8：聚类和降维任务的本质
9：ython开发环境版本的选择及下载
10：Anaconda环境安装_Pycharm环境安装
11：Pycharm创建脚本并测试python开发环境
12：Python虚拟环境的搭建_开发环境配置
13：Python是强类型的动态脚本语言
14：Python_控制语句_单双分支
15：Python_控制语句_多分支_三元条件运算符
16：Python_控制语句_while循环
17：Python_控制语句_for循环
18：Python_控制语句_嵌套循环
19：Python_控制语句_break_continue
20：Python_切片操作
21：Python_数据类型
22：Python_集合操作_列表
23：Python_集合操作_列表的基本操作
16：Python_集合操作_列表的常用方法
17：Python_集合操作_元组
18：Python_集合操作_字典和常见操作
19：Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数
20：Python_os模块_shutil模块
21：Python_打开并读取文件_中文编码问题
22：Python_函数_定义_调用_返回值_注释
23：Python_函数_局部变量_全局变量
24：Python_函数_默认参数_可变参数
25：Python_函数_递归
26：Python_函数式编程_高阶函数
27：Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数
28：Python_函数_闭包
29：Python_函数_装饰器
30：Python_类对象_定义与实例化对象
31：Python_类对象_实例属性和方法_类属性和方法
32：Python_类对象_内置方法
33：Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数
34：Python_类对象_面向对象三大特性_类的继承
35：Python_类对象_子类复用父类构造器和方法_方法重写
36：Numpy_概述_安装_创建数组_获取shape形状
37：Numpy_array_arange
38：Numpy_random随机数生成
39：Numpy_ndarray属性_zeros_ones_like等创建数组函数
40：NumPy_reshape_切片操作_copy函数
41：Numpy_改变数组维度_数组的拼接
42：Numpy_数组的切分和转置
43：Numpy_算术运算_向上向下取整
44：Numpy_聚合函数
45：Matplotlib_概述_绘制直线图
46：Matplotlib_绘制正余弦曲线_散点图_添加图例
47：Matplotlib_绘制柱状图_画布切分多个子画布_柱状图对比
48：Matplotlib_绘制饼图_直方图_同时绘制多组数据分布
49：Matplotlib_绘制等高线图_绘制三维图像
50：Python_Pandas_Series对象创建
51：Python_Pandas_DataFrame对象创建
52：Python_Pandas_获取Series对象的值
53：Python_Pandas_获取DataFrame对象的值
54：Python_Pandas_条件过滤
55：Python_Pandas_空值的删除与填充
56：Python_Pandas_拼接和合并
57：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点
58：线性代数_概率论知识点
59：最优化知识_数学内容学习重点
60：导数的定义_左导数和右导数
61：导数的几何意义和物理意义
62：常见函数的求导公式
63：导数求解的四则运算法则
64：复合函数求导法则
65：推导激活函数的导函数
66：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值
67：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开
68：向量的意义_n维欧式空间空间
69：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除
70：向量的内积_向量运算法则
71：学习向量计算的用途举例
72：向量的范数_范数与正则项的关系
73：特殊的向量
74：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵
75：矩阵的运算_加减法_转置
76：矩阵相乘
77：矩阵的逆矩阵
78：矩阵的行列式
79：多元函数求偏导
80：高阶偏导数_梯度
81：雅可比矩阵_在神经网络中应用
82：Hessian矩阵
83：二次型
84：补充关于正定负定的理解
85：特征值和特征向量(1)
86：特征值和特征向量(2)
87：特征值分解
88：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导
89：奇异值分解定义
90：求解奇异值分解中的UΣV矩阵
91：奇异值分解性质_数据压缩
92：SVD用于PCA降维
93：SVD用于协同过滤_求逆矩阵
94：概率论_随机事件与随机事件概率
95：条件概率_贝叶斯公式
96：随机变量
97：数学期望和方差
98：常用随机变量服从的分布
99：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布
100：最大似然估计思想
101：最优化的基本概念
102：迭代求解的原因
103：梯度下降法思路
104：梯度下降法的推导
105：牛顿法公式推导以及优缺点
106：坐标下降法_数值优化面临的问题
107：凸集
108：凸函数
109：凸优化的性质_一般表达形式
110：拉格朗日函数
...后边还有更多内容，因过长所以暂时先放到这里~
获取方式
有需要的朋友请速度扫码添加微信
免费领取
加微信请备注【222】
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/10213.html
4 评论