随着全球市场的饱和,以及模式创新的用尽,传统的互联网产业已经进入成熟阶段,不会再有突飞猛进的发展。
(文末送读者福利)
接下来,是人工智能和大数据展露锋芒的时候了,它们在未来 10 年一定会快速增长,形成规模。能够在这两个赛道深耕的读者,一定会厚积薄发,赚取超额收入。
我自己一直在负责 VIP 会员的答疑工作,经常会有初学者问我应该选择哪个编程方向,我的答案基本都是确定的,就是人工智能和大数据。
选择大于努力,机遇大于选择,各位小伙伴一定要把握住时代的风口。
为了让大家能够快速切入一个陌生领域,咱们已经发布了两套大数据学习路线,分别是:
大数据开发学习路线
(文末送读者福利)
今天咱们再发布一套《Python 人工智能学习路线》,基本就算把坑填上了,哈哈。
人工智能的主要实现方式就是机器学习,所以这套学习路线其实就是在谈机器学习。
这是目前最难产最吐血,同时也是最干货最给力的一套学习路线,它 100% 原创,通篇超过 1.7W 字。
机器学习涉及到的知识板块非常繁杂,而且包含了不同的细分方向,所以创作过程非常漫长,需要作者保持耐心和毅力,一旦心情急躁,或者遭遇坎坷,就容易产生厌烦心理。
从规划大纲,到创作初稿,到二次迭代,这套学习路线花费了两个多月的时间。期间为了给小伙伴加油打气,我自己还扮演了一个新的角色,就是程序员鼓励师。
嗯,画大饼、讲故事、说笑话、买零食,这些创业者常干的事,我一个也没落下。
当然,创作期间我们也遇到了障碍,有一些细节问题无法敲定,而且搜遍全网也没有详细资料,所以我们不得不去请教更加专业的大佬。
经过一番折腾,我们最终联系到了机器学习领域内的一位博士生导师,同时也是某 985 大学的副教授。
他的头衔多达几十个,我就不一一列举了,这里只说几个比较重要的:
在控制与优化领域,发表 SCI/EI 论文 110 余篇;
授权专利 5 项;
软件著作 25 项;
多个国际期刊审稿人;
中国自动化学会无人飞行器自主控制专业委员会委员;
清华大学智能无人系统产学研联盟成员。
人工智能简称 AI,它是 Artificial Intelligence 的缩写。
AI 不仅仅是一门计算机技术,在实践过程中还需要融合很多其它学科的知识,比如数学、控制学、空气动力学、神经学、心理学等。
AI 通过模拟人的思维和意识,让机器像人一样思考,具备人的“智慧”,从而代替人类完成一部分“高级”工作。
现在的 AI 已经融入了多个行业,比如智能家居、自动驾驶、智慧养殖、虚拟主播等。AI 正在催生出一批颠覆性技术,引发新一轮的科技爆发和产业变革。
由于人才紧缺,门槛较高,AI 工程师的待遇非常吓人,新入职大厂/独角兽的应届生,年包基本都在 40W 以上,有些 NB 的应届生甚至可以拿到 60W。
总之,现在入局人工智能领域,无论是“前景”还是“钱景”都非常不错。
这是一套非常详细的人工智能学习路线,它坚持实用主义,追求前沿技术,不但为初学者规划了具体的学习步骤,还为初学者拆解了不同的细分方向。
这套人工智能学习路线将为您解决以下几个问题:
AI 工程师需要掌握哪些技能,每种技能都需要掌握到什么程度?
先学什么,再学什么,具体的学习顺序是怎样的?
人工智能有哪些主要的细分方向,不同方向需要掌握哪些不同技能?
人工智能是一个比较宏大的领域,涉及到太多算法和模块,以及其它学科的交叉知识,初学者不可能在短期内全部掌握,我的建议是挑选一个自己感兴趣的方向,然后深入研究,以后如果有余力/有需要的话,再回来探索其它方向也不迟。
这套学习路线就肩负了这个使命,它首先列出了所有 AI 工程师都需要掌握的通用技能,然后又针对不同方向进行了专门剖析,让你知道如何选择,避免折腾和踩坑。
读者福利:知道你对Python感兴趣,便准备了这套python学习资料,
对于0基础小白入门:
如果你是零基础小白,想快速入门Python是可以考虑的。
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观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
检查学习结果。
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