“今天人工智能处在一个什么阶段呢?作为人工智能的学者,不管大家怎么预测,我都认为,今天正是一个人工智能的黄金时代。”
——微软亚洲研究院,首席研究员,刘铁岩博士画外音:听说人工智能的应届生,都已经20K-30K起了,是不是真的?
只有几年的研发经验,能不能转型大数据与人工智能工程师?
这是很多技术同学关心的一个问题,面对市场对相关人才的大量需求与供给的严重不足,以及高薪水的诱惑,越来越多的人开始学大数据与人工智能这个方向的技术,打算转型。
如果说之前,人工智能很难,在这些技术沉淀了这么多年以后,上手门槛已经降低到,普通程序员也完全没有问题。
今天给大家薅来一份200G大数据+人工智能全套学习资料,以及人工智能学习路径,分享给大家。纯干货,全免费!资料分为四个大的部分,内容对标企业招聘,学完就能胜任相关工作岗位:
(1)Python部分
(2)数据处理部分
(3)数学部分(可选)
(4)深度学习部分
画外音:学好数学部分,对了解底层原理更有帮助;普通程序员转型,完成业务应用,另外三部分足以。
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不是昨天,不是明天,现在就是普通程序员转人工智能的最佳时机!这四部分的学习路线图,以及涉及的知识点如下,建议收藏。
一、Python部分
大数据+人工智能,语言的选择肯定是Python无疑了,Python现阶段已经成为数据科学领域最核心语言,它简单实用,学习成本不高,能快速上手。
二、数据处理部分
这一部分包含,常用数据格式的解析,对数据或图片进行标注、旋转、缩放、噪点处理等,还能熟练运用图像处理中的框架,理解框架中的底层原理,为以后开发算法框架打下基础。
三、高等数学部分(可选)
AI算法是偏数学推导的,如果想了解底层,数学底子有必要,学的越深,要求越高。
四、深度学习部分
如果不深究算法内核,只是完成业务应用,深度学习的常见模型、方法、库、工具是必须掌握的。
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提纲:
(1)人工智能,门槛为何已经比Java更低?
(2)AI项目的过程,以及运用到的技术;
(3)BAT常见AI玩法;
(4)AI学习路径与学习建议;
时间:11.7(今晚)20:00
主讲:唐老师
画外音:行业大拿,不方便说全名,如果你在这个圈子里,你一定认识。
转型不难,最难的是迈出转型这一步,Python+数据挖掘框架+数学基础+机器学习/深度学习,大数据+人工智能,这一份资料就够了!
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