2025-01-14 11:08:50|已浏览：21018次
国务院出台政策大力推动AI发展
保守估计，2030年的中国将成为世界主要人工智能创新中心。 AI相关产业规模达 100000亿元，你能想象吗？ 现今中国人工智能领域的投融资占全球的 60%，是规模最大的国家； 中国人工智能市场增长迅速，其市场规模达 237亿元，同比增长67％。
人工智能人才需求
统计数据表明，截止2018年年中， AI从业人员50000人，而行业需求量已经突破 1000000人， 而AI对人才的需求仍然与日俱增。 中国人工智能企业数量达数千家，位列 全球第二，北京是全球人工智能企业最集中的城市。
人工智能岗位薪资
人工智能，古老而又崭新的行业，迈进高薪近在咫尺。
人工智能高科技人才全球紧缺，需求旺盛。
技术类工程师平均 月薪2.58万，而50%的人工智能人才月薪可达3万以上。
问题：就业需求迫在眉睫，对未来充满期待和不确定，该入哪一行、选择什么职业？
解决方法：通过大量的真实项目训练，提升动手能力，增加项目实战经验。课上课下全天候训练，锻炼实战开发项目的能力。 巩固学过的数学知识，理解算法原理，增加项目动手经验的同时，为更高层次的算法解决方案打好基础。
问题：已经拥有了数据分析抓取方面工作经验的白领，技能发展遇到瓶颈，如何突破职业天花板？
解决方法：充分利用已有数据方面的经验技能，对AI算法的推导过程原理进行深度补充，在数据挖掘分析基础上进一步提升，从数据引入深度学习知识， 在数据基础上进入AI的学习，将数据分析挖掘的知识充分灵活运用，运用算法解决实际问题。
问题：aveer、PHPer、,前段er...具备了丰富的项目开发经验，职业发展进入平台期，如何迈进科技前沿行业？
解决方法：直接跳过编程基础，通过项目之间横向和纵向的对比，迅速进入AI项目的开发，在开发过程中理解AI项目的开发过程及技能， 理解深度学习开发AI项目，大大增加在算法开发方面的能力。
| 学习阶段 | 知识点 | 学习内容 |
| 人工智能初级 | 人工智能技术和应用场景的全面解析，系统化介绍人工智能技术链条 | 通过实例对人工智能的开发语言载体Python进行深入理解并掌握Python语法规则， 变量和数据类型，程序结构控制，Python的数据结构，Python中的OOP，了解-神经网络的训练方法和流程，学习主流机器学习、 深度学习框架环境的搭建，TensorFlow、Keras、Caffe等。 |
| 人工智能中级 | 本模块重点在于算法的开发实现方面，学习人工智能中的识别技术 | 通过数字识别和人脸识别、自然语言处理等这些应用极为广泛的项目开发，深入介绍深度学习的概念，激活函数以及神经网络基础， 对CNN、RNN进行原理方法和原理学习，卷积层和池化层，图像特征提取与识别，经典LeNet模型， LSTM，Encoder-Decoder Model等，同时引入自然语言处理方面的内容，包括分词、题干提取建模等，为不同方向的技术学习构建完整的技能知识图谱。 |
| 人工智能高级 | 从本阶段开始，我们的学习重点转向高级的模型优化算法上 | 在项目开发实现的基础上进行调优处理，通过学习过程的优化、数据预处理方法、超参数、学习率优化、 Batch-Normalization等方法，实现开发算法的优化，完善提升神经网络的效率和质量，进一步理解算法实现与设计，实现开发工程师提升到算法专家之路。 |
| 数据分析初级 | 使用Python处理工作场景中的简单数据分析 | 基于CDBD（中国历代人物传记资料库）数据集开发课程案例，介绍数据分析的基本流程和方法， 涉及的数据建模方法主要是聚类和决策树，学完之后能够使用Python处理工作场景中的简单数据分析。 |
| 数据分析中级 | 成为具有一定分析思维的数据分析师 | 基于真实企业数据库开发案例，重点介绍K-近邻、凝聚与分裂（层次聚类算法）、线性回归、 朴素贝叶斯等数据建模方法，最终成为具有一定分析思维的数据分析师，满足就业需求。 |
| 数据分析高级 | 成长为一名高级数据分析师，并获得算法工程师的相关技能 | 基于前两个阶段学员学习数据开发的在线学习数据分析案例，通过完全贴近真实情境的数据分析工作，学会处理各种数据分析中的复杂问题， 所使用的建模方法有支持向量机、DBSCAN、逻辑回归和反向传播神经网络，最终成长为一名高级数据分析师，并获得算法工程师的相关技能，能做出直接跟系统交互的仪表盘。 |
| Python初级 | 数据可视化 | 在大量数据的情况下，如何让数据能够更直观，更高效的输出有用的信息就需要借助于数据可视化技术。通过项目实战完全掌握 Matplotlib实现简单直观的数据可视化、Echarts实现更丰富的交互需求，在此基础上认识更多的数据可视化库并灵活运用。 |
| Python中级 | 数据抓取与采集 | 互联网上存在着海量的数据信息，通过爬虫可以快速高效的获取这些数据。Scrapy爬虫框架是当前非常流行的一款爬虫框架。 Scrapy使用Python作为开发语言，并且提供了非常丰富扩展功能，数量掌握Scrapy爬虫框架的使用能够实现高效获取互联网数据的目标。 |
| Python高级 | 数据清洗与挖掘 | 本阶段主要完成数据处理方面的学习，利用Python实现数据清洗与存储相关技能。数据被正式应用于AI核心算法前， 需要经过迁移、清洗、分片等多种转换处理，利用Python的numpy、pandas模块有效处理源数据中的空缺值、噪声数据、不一致数据、 重复数据等。数据来源、存储环境是多样的，分别来自于JSON、CSV文件，MySQL、Redis、MongoDB数据库，HDFS文件系统等等。 利用Python的json、csv、pymysql、redis、pymongo、pyhdfs模块很好地解决了数据存储问题。 |
金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求，银行使用协助顾客服务系统；帮助核对帐目，发行信用卡和恢复密码等。
在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。全世界日本是利用和生产机器人的先进国；1999年世界范围使用1,700,000台机器人。
人工智能是自动上线的好助手，可减少操作，使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中心的回答机器也用类似技术，如语言识别软件。
技术常会影晌音乐的进步，科学家想用人工智能技术尽量赶上音乐家的活动；现正集中在研究作曲，演奏，音乐理论，声加工等。
