說起現在搞什麼最掙錢，10 人裡 11 個都要回答人工智慧！

早在幾年前，華為就開出

百萬年薪

招聘 AI 專家

，當是很多人認為噱頭大於實際價值。

但如果今天還有誰質疑

人工智慧

的前景，

那顯然已經和時代脫軌了~

資料探勘、影象演算法、NLP、人工智慧產品經理、自動駕駛演算法研發者……各種高薪的 AI 崗位層出不窮，屢次登上行業平均薪資榜首，妥妥的用實力代言。

阿里集團的調研資料顯示，預計到2022年，

人工智慧國內外相關從業人數有望達到 500 萬

！

而 AI 相關的崗位自然也是越來越多，看看這些大廠的 JD 你就更有感知了：

然而，在前景明朗、國家明確推動人工智慧發展的背景下，AI 整體從業人數，還是遠跟不上行業人才缺口……

說白了，大家都覺得人工智慧太難了！踮起腳尖也夠不到！

很多開發工程師和職場人都認為

人工智慧很難、很複雜，我想說這可大錯特錯了！

說實話，人工智慧方向的上限確實高，可很多初中級崗位，與其他行業並沒有什麼區別。

人工智慧涉及的技術聽著高大上，但在對人工智慧系統，有一個相對系統的認知後，你會發現其包含的主要是以下幾個部分：

人工智慧必備的數學基礎分為哪幾塊？

如何理解人工網路神經系統的前世今生？

機器學習、深度學習的本質究竟是什麼？

人工智慧的典型應用場景有哪些？

零基礎入門人工智慧並不困難，但對於大多數新手來說，

如何建立對人工智慧技術的底層認知，該從什麼方向入手學習是關鍵所在

。

我曾對比過很多人工智慧課程的授課內容，真正能把你從零基礎教會、教透的，這門

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