人工智能深度学习，100天掌握所有人工智能深度学习 –第一章： 初学者完整指南（持续更新）

它涉及开发可以自动从数据中学习模式和见解的算法，而无需显式编程。近年来，随着企业发现机器学习在推动创新、改进决策和获得竞争优势方面的潜力，机器学习变得越来越受欢迎。

就业行业中的机器学习

如果您有兴趣从事机器学习职业，您可能想知道您可以选择的薪水和职业选择。机器学习专业人士的需求量很大，并且可以获得有竞争力的薪水。根据 Glassdoor 的数据，美国机器学习工程师的平均基本工资约为每年 114,000 美元，其中一些人的年收入远远超过 150,000 美元。该领域还提供多种职业道路，包括数据科学家、机器学习工程师和人工智能研究员等角色。

当谈到寻找机器学习领域的工作时，一些公司比其他公司更积极地招聘。该领域的一些顶尖公司包括谷歌、微软、亚马逊、IBM和Facebook。这些公司以其对机器学习和人工智能的创新应用而闻名，并为那些希望提升职业生涯的人提供令人兴奋的机会。

无论您是刚刚开始探索机器学习，还是已经精通该主题，都有许多资源可以帮助您在这个令人兴奋的领域学习和成长。本指南旨在作为您的旅程的路线图，提供基础知识概述并为您指明更高级的主题和资源的方向。

第 1 – 10 天：线性代数

机器学习之旅的前 10 天应该侧重于理解线性代数的基础知识。您应该首先学习不同类型的线性方程、矩阵、数学运算及其应用。您还应该熟悉线性代数中使用的关键概念和术语。以下是线性代数中要涵盖的关键主题：

• 线性方程组