敢问出路在何方？——给资深程序员的一封推荐信

      互联网发展到现在，已经不是什么新兴行业了，很多程序员已经走过人生的第一个十年，他们已经在某个技术方向上呆了很多年，年薪也突破了50万，迎来了人生的第一个瓶颈期，接下来怎么走呢？

      这是刚刚我接到的一个咨询，真是一个很不错的工程师，平常加班很多，问我们如果Miss线下的课程怎么办？我告诉他我们会录播的，而且这是我们落地上海的首期课程，本期所有学员都是享受终身免费复训的。

      技术的发展带来很多奇怪的现象，作为程序员的一员，我一直饱受着很多痛苦。

       一、IT行业出现的薪资倒挂现象

      每年不断的新鲜毕业生涌进市场，工作好几年的程序员工资还不如刚进公司的新人，这种很正常，除了心里骂一句“傻逼公司，傻逼新人，啥都不懂，吃枣药丸”，也不敢怎么样。

       我记得我毕业那会儿是14年，拿着中科院的毕业证书，随便就拿到了一个offer，当时也没有多看其他的岗位，就听领导说，我当时薪资是我们公司同一批进来的时候最高的，职位是图像算法工程师，为了节约成本，整个业务部门就我一个算法工程师，我自己写了一堆专利，自己设计了整个应用的算法，所以我经常跟别人开玩笑说，图像美颜领域，我是国内最早那批写美颜算法的博客主哈。

      到15年了，就感觉很不正常了，那时候，师弟他们毕业年薪就到了30W，当时我内心有羞愧，各种负面情绪，然后我就换到了VR、AR的方向，薪资完成了double的增长。这个事情让我学会了永远跟着技术趋势走，这样才不会被淘汰。

      15年主要是在VR AR眼镜上面做一些图像算法，手势识别啥的，现在看来也不过时哈。

      到了16年，VR AR开始遇冷，公司的项目也转入硬件，算法工程师的项目变少，公司招聘科院的博士，月薪才不到两万，这个趋势很不对劲，也不应该是这样的，然后有家美股上市公司的硅谷研究院那边伸来了橄榄枝，刚好又是我喜欢的人脸算法方向，我就去了那里，职位获得了很大的提升，开始负责研究院一个产品线的算法团队，薪资加上股票，又double了一次，也感谢当时的决定，提前踩进了AI的风口，玩的也是业内最顶尖的技术。

      后来这些技术衍生了现在很多的玩法，包括最近很火的AI换脸，其实很早就开始玩了，只不过现在普通民众对AI的接受度越来越高，最早这些技术都是用于色情网站的，还有各种直播的，你看下面的小姐姐是不是很美，但是你知道她真正脸长什么样吗？

      到了18年底，AI正在强势崛起，市面上的AI人才非常稀缺，我也不知道猎头从哪里挖到我的信息，每天电话被打爆了，推过来的职位越来越高，薪资越来越高。

 最近邮箱里面的职位已经给到了公司CTO的职位了：

   

      票圈各种吐槽，一言难尽，大家各种戾气变的很重，30多岁，上有老下有小，每个月的房贷。

      我过来人经验告诉大家，走上了这条技术的道路，永远不要安于现状，跟着趋势走，程序员是成本中心，一旦公司的业绩下降，那么动刀子的一定是程序员，你看看最近的各地裁员。最近一次跟几个公司大佬私聊，大家普遍的态度都是一致的，以后的研发部门就放到成都、重庆、贵州这些地方，降低成本，上海不留技术团队。

 第二，目前AI算法行业现状和门槛

      之前算法门槛真的很高，不是名校的不要，BAT出来的最好，现在上海公司呈现了一种饥不择食的状态，门槛在不断拉低，看到很多普通院校的学生因为有着项目经验拿到了非常不错的offer，有一种阶层逆袭的快感吧，而且上海目前AI发展是上升到国家战略性的，所以各家单位非常缺人，人员流动也很频繁，业界反应，找不到有项目经验的人，稍微有点项目经验的就开始找你要50万啥的。

      算法工程师的换工作越来越频繁，每次的工作跃迁都能带来不错的薪酬，只要你有足够的能力。而且薪资是IT行业最高的，我手上上海的JD，薪资从几十万到1千万的都有，目前还没看到ai技术人员的天花板。

 第三，这个状态是否可以被延续？

      大家都在讨论AI是否凉凉，但是我们看到的是可能有点回冷，但是市场一直保持很高的热度，大家普遍认为AI工程师不能够被短期培养出来，我之前也是这么认为的，直到后来我发现事情不对劲，一般我对行业趋势的嗅觉都很敏锐，我跟身边的朋友们说，现在想玩AI要趁早，把高端职位都占掉，后来者机会会越来越少，为什么这么说呢？

      AI是个难者不会，会者不难的事情，比如我现在开公司，我希望的是我的算法团队直接用一个大牛带着几个听话的实习生调参，洗数据就好，我要那么多名校毕业的干嘛，干掉又贵又不好用的人是公司生存的基本法则。

      做了那么久的技术，业界其实有个共识，很多所谓的ai工程师其实就是调参工程师，gitclone工程师，这种高中生就可以做，一个标榜自己是AI技术公司正常的架构就是，搞个AI研究院，找一个大牛带几个博士，发发跟公司相关的顶会paper，刷业界存在感，另外纠正业务部门的技术方向。可能我有点偏激哈，也有可能不对，但是我现在身边的朋友都在干这种事情，只有上海现在的职位比较奇怪了。

      第四，AI工程师是否可以被短期训练出来？

      很多人在问我，你们的课程那么短，是不是在骗钱（3月23日上课，3月15日之前报名早鸟价9800，之后恢复原价12800元/人），培训不到一个月，就可以拿到那么高的offer了？首先我们面向企业端的平台，8岁小朋友都可以拿来做AI模型，并且上了央视节目。

      不好意思，AI真的没有那么难，所以牛逼的模型，大牛们都已经写好了，你只需要会用就好了，有时候我们觉得AI工程师只需要高中毕业，数学和脑子不错就行了。

      但是用人单位不这么想，所以我们会设置很多题目来考察你，编程能力，逻辑能力，项目经验最重要。对于IT从业的老手了，对这种套路应该非常熟，加上你的行业经验和代码能力，加成下AI基础知识，把一个实际应用落地的AI项目讲清楚，拿到一个offer并没有那么难，祝大家早日突破50万年薪，直接向百万年薪吧。

      另外，我想说一句不想花钱就不要玩AI，AI是典型的烧算力的东西，真正学AI的谁不花个几万块钱配个带GPU台式机，更有钱的租用阿里云等搭个工作站也行呀，不然动辄，几万，十几万的数据，怎么跑得动？没有项目调参能力，面试官一眼就看穿了，呵呵，我找你干嘛？

      还有一把辛酸泪在于定制类项目，爬数据和标数据的艰辛历史，没有公开数据集，我们需要从网上爬数据，然后自己写个标注工具慢慢标注，毕竟程序员都比较勤俭持家嘛。

      还有买数据的直接找百度众包或者我们，业界带标注的数据，大概从几毛钱到几块钱不等，医疗数据更贵，我们这次课程开放了带标注的新零售数据给你们玩，所以好几个新零售公司问我数据量，估计在盘算学费和数据费用的之间的差价，呵呵。

      所以不好意思，企业学员，我们另有收费渠道哈。

    第五，关于本期课程学员受众和课程价格

      这个成本是我们线下核算的，讲师从北京请过来的发了高质量paper的技术大牛，人家还需要负责在群里给你们答疑，1000多块GPU的训练平台开放给你用，线下教育渠道会拿走我们大量的分成，还有学员管理，都9102年，你们为什么要我们亏本干这个事情？

      如果你自己跑过来报名，省掉我们的渠道费用，那我们砍掉渠道费用给你报价好啦。

      另外吐槽的同学也给到你们传送门了，我们线上课程一直保持对你们免费或者低价，线上学员已经十几万人，欢迎你们玩的开心。

对于收费学员：

      授课期间，每个学员开放我们的AutoDL训练平台，每人分配1GPU，10CPU，20G内存。我们周一到周五线上视频点播课程，随便你什么时候听，每天布置课程任务，老师线上答疑，周六周日线下课程，从早9点到晚上17点封闭式训练，手把手带你做项目，开放训练数据，训练代码，让你一次性撸过瘾，技术大牛给你一行行的讲解项目代码，遇到类似的项目怎么玩？

      另外，将我们的积攒了这么久的调参经验教给你，在实际项目中如何调参，遇到bug不要慌哈，准确率上不去，怎么优雅的回敬产品经理和你的boss？

      最后本期学员，传授现场面试技巧，还有几家公司的boss直接过来挖人，要相信我们的力量，上海做Ai公司的职位JD我都薅过来了，大概有100-200多个开放职位吧，本期学员简历直推名企。

第六、课程内容安排和介绍

课程特色

依托中科院计算所、中科视拓的讲师资源；

专家级师资团队，传授国际领先的AI理论实战；

紧扣当下热点 引领新零售技术解决方案；

精英小班教学，和技术大咖线上线下齐互动；终身学习机会；

模块化课程，工作日线上学习，周末线下实训，学业工作两不误；

高含金量证书，BAT等一线互联网巨头AI 高薪OFFER直通\实习机会；

 

课程设置

 四大核心模块

  21天开启精选实战课程

第一周：3月23日到3月29日课程安排：

3月23-24，线下实训安排

3月25，线上点播课程--数学基础（13课时）

3月26，线上点播课程--机器学习1（16课时）

3月27，线上点播课程--机器学习2（12课时）

3月28，线上点播课程--tensorflow学习（13课时）

3月29，线上点播课程--tensorflow实践（8课时）

学院考核：经过一周的学习，你需要掌握：

1、Python基础编程，作为工具语言，我们推荐教材课后学习，另外在所有的课程中，我们不断用Python去完成各种项目，读懂，修改代码，加强代码能力。

2、深度学习中的数学基础，理解神经网络为什么会出现梯度消失、函数的凹凸性等人工智能项目和面试中遇到的问题。

3、TensorFlow基础和实践，区别于纷乱繁琐的社区文档，清晰地梳理出tensorflow 学习的入门思路以及重难点，学会TensorFlow的高级玩法，会修改网络结构，多GPU模式调试。

4、机器学习基础和实践，基本上囊括了机器学习的所有基础知识，深入理解两大基础的线性回归和逻辑回归项目原理、读懂代码，学会修改代码，学会回归、分类、前向、后向传播的原理，学会熟练使用sklearn等机器学习库，独立完成机器学习任务。

第二周，3月30日到4月5日课程安排：

3月30日，31日线下实训安排

4月1，线上点播课程--深度学习基础（6课时）

4月2，线上点播课程---卷积神经网络（5课时）

4月3，线上点播课程---目前检测（4课时）

4月4-5，经典论文研读以及代码复现（ADL平台）

学院考核：经过这一周的学习，你需要掌握：

1、卷积神经网络基础，了解卷积神经网络架构(卷积层、激活层、池化层、全连接层); 深入理解CNN(CNN 的参数量、CNN 在学什么、CNN的有效性); CNN 的运行机制(详解误差反向传播、损失函数、训练方法、梯度消失问题)，穿插讲。

2、深度学习基础，了解深度学习是什么，从计算机视觉解决问题的方式变化，引出深度学习概念; 理解深度学习的意义，深度学习对计算机视觉任务的性能改善，特别是CNN 的实际应用(图像分类与检测、图像风格迁移、人脸识别);以及深度学习对经典模式识别技术方法的改变; 

3、目标检测基础和实践，在了解目标检测的基本概念与流程、评价方式的基础上，使学生可以形成清晰的概念划分，对两阶段检测器和单阶段检测器具备深刻认识，并以此为两个主干，掌握拓展学习其他分支检测方法的能力。

4、独立完成代码复现能力。

第三周，4月6日到12日课程安排：

4月6，7日，线下实训安排：

4月8-12，线上学习安排，ADL平台两大经典项目复现和模型修改。

线上课程点播-----GAN理论专题（11课时）

以上，都是小编呕心爆料，3月23日（上海）开启AI实战营，各路大神带你飞~欢迎随时骚扰

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