文末有福利，錯過哭一年……

隨著AI產業快速突破，機器學習在各行各業開始嶄露頭角。各大公司在AI領域的人才動向也在引起極大關注，對技術熟練、知識淵博的研究人員和開發人員的需求將變得相當大。這就解釋了為什麼六位數的薪水成為越來越普遍的標準。那麼如何學習人工智慧知識，並在 AI 領域獲得一份不錯的工作？答案很簡單，如果你能按照以下路線學習的話。此外，文末準備了福利，新的一年福氣滿滿喲。

補齊基礎短板

學習程式設計

所謂萬丈高樓平地起，搞資料科學、機器學習或深度學習，一開始至少得學會跟計算機打交道吧，怎麼跟計算機打交道呢？程式設計。

雖然計算機體系很龐大（語言、資料機構、演算法之外，計算機體系結構、作業系統、網路、資料庫等等），但不管怎樣，學習如何編寫程式碼、如何程式設計是必需的

掌握Python

在過去幾年中，Python已經成為機器學習和AI的主要開發語言。而且廣泛應用於金融、電商等領域的大資料分析，也非常適合資料工作者利用它處理資料，所以Python是AI從業者必須掌握的能力之一。

紮實數學和演算法

數學是搞資料科學的必備基礎，數學不紮實，機器學習裡很多原理、推導、公式便無法理解透徹，比如單單一個SVM就涉及到求導、凸優化等數學知識。如果數學忘了，很有必要複習並重新紮實數學基礎。

機器學習進階

開始學習機器學習

機器學習技術在很多領域應用廣泛，包括在資料探勘、搜尋、推薦、廣告、自然語言處理等等中。所以學好機器學習，是搞更多應用領域的前提條件。此外，學習機器學習，不單單只是學習一個個模型、演算法就足夠，因為實際的機器學習工作中，分析問題、處理資料、處理特徵佔絕大部分工作。所以不要以為看到一個課程涵蓋許許多多的模型/演算法就以為撿到了寶，看一個ML課程有沒有工業實戰，最快速的判斷標準之一就是看它講不講以及是否能講好特徵工程、模型調優等工程點。

再進一步之學習深度學習

得益於計算機越發強大的計算能力，深度學習越發火熱，從AlphaGo、無人駕駛再到最近的AlphaGo 2.0橫掃中日韓頂級棋手，深度學習可謂出盡了風頭。在機器學習演算法的基礎上，通過常用的深度學習框架如tensorflow,Keras等入門深度學習，掌握CNN、RNN、LSTM多種模型及其應用，掌握物體檢測與目標識別(這是無人駕駛的關鍵技術之一，更是通向無人駕駛的必經之路) ，完成自然語言生成建模，時間序列預測建模等實戰案例，GAN影象生成等最新案例，全面上手深度學習。 

做實驗及上kaggle實戰

紙上得來終覺淺、絕知此事要躬行。理論學習再多最終還是要實戰。為降低門檻起見，你可以從做一個一個有趣的深度學習實驗開始，比如學梵高作畫、自動玩flappy bird等等。然後，在kaggle上多刷刷一些資料競賽專案。

獲取專案經驗或證書

在現實當中，大多數公司會選擇有專案經驗的求職者。大部分應聘者都是從資料分析員、實習生、專員等做起的。如果你沒有這方面的機會，選擇一個提供實戰專案的教育機構或許是不錯的選擇。例如對資料分析來說，40% 的資料科學家參加過線上教育課程。另外，平均每人獲得 3.33 個證書。

為面試做好準備

不要忘了花點時間為面試做準備。不管你的技術有多強，面試官總有辦法用一些你不知道的問題把你掃地出門。在面試中，面試官有可能問各種各樣的問題，要求候選人具備非常強的技術功底、很強的抗壓能力、創造性思維以及很好的溝通能力。面試官會通過各種方式來考察你的你的知識、程式設計技能和資料建模技能，所以提前做好準備是成功應聘的關鍵。

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（七月線上2018超級年會員課程節選）

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（部分截圖）

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