如何进入人工智能行业，适用于初入门的学生、转行或有经验的小伙伴
如果你不是想从事人工智能这个行业，或者是软件开发的行业，那么久没有必要往下看了，没有必要把时间浪费在你不想做的事情上，如果你还想继续往下看，那么说明你还是希望自己能够从事这个行业，这篇文章写想要在人工智能行业有自己的一份事业或者转行的小伙伴。
现在人工智能可以说是非常的火热，很多同学也想学习。但是刚开始时候总是会觉得比较迷茫，不知道如何开始学，也担心人工智能太难，自己可能学不会。其实不用太担心，因为人工智能入门其实并不难。这篇文章对如何去学习人工智能，给出一些建议。
学习AI的大致步骤：
（1）了解人工智能的一些背景知识；
（2）补充数学或编程知识；
（3）熟悉机器学习工具库；
（4）系统的学习AI知识；
（5）动手去做一些AI应用；
1了解人工智能的背景知识人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间自然也就清楚这些概念具体代表什么了。
人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。
2补充数学或编程知识对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。
很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。
Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用最多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。
3熟悉机器学习工具库现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。
刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。
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4系统的学习人工智能这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。
机器学习知识主要有三大块：
（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。
（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。
（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。
在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。
传统机器学习算法的种类非常多，有些算法会有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。
5动手去做一些AI应用学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。
对于一些还在学校读书的同学，时间比较多，可以多去学习各学科的知识。有足够的知识积累，对于以后的发展是非常有好处的。
有空的时候可以刷下B站up“人工智能-Saber”的视频，上面收集的内容是我见过的最全的，从基础编程基础、数学、机器学习算法到系统的NLP、机器视觉、深度学习方向都有相关课程，一些我们常会用到的数据工具库和框架都有详细教程，真心希望大家能够在学习和提升自己技能的同时，让自己的职业生涯不留遗憾！
AI 入行那些事儿（13）人工智能的三类技术岗位
2021巨献——系列文章《AI 入行那些事儿》，为您讲述：
人工智能的基础原理、发展历程、当前应用
成为AI技术人员所需的入门技能和学习途径
以及求职、面试的全过程
人工智能技术人才的学术背景
人工智能能够不断发展，人才的支撑是不可或缺的。现在，人工智能的发展水平已经今非昔比，在这样一个背景下，这个行业需要怎样的人才呢？
人工智能行业招揽人才时主要瞄准计算机科学和软件工程专业背景，同时还会涉及数学、信息与计算科学、统计学、电子工程、自动化、控制工程这些和计算机有很深联系的专业。
此外物理学这个看上去似乎不太对口的专业也是人工智能行业招聘时的考察专业之一，这是因为在物理研究中，有很多基于数据进行建模的需求，所以物理专业人才转做机器学习的相关工作是比较容易的。
从学历分布来看，博士的比例只有不到4%，而学士和硕士的比例超过了95%。其实对于大企业来说，它们更加希望能够延揽到博士人才，但由于博士数量有限，因此实际上真正被企业招募到的人工智能人才仍然以硕士和学士为主。
这些博士、硕士和学士又主要来自清华大学、北京大学、北京航空航天大学等名校。
目前在人工智能领域，算法人才可谓供不应求，但算法研究的门槛很高，不是相关专业的博士基本上没有入行的可能。大量的学术研究人才从科研院所涌向企业，这一现象在中美两国都很普遍。
在人工智能领域，美国在学术研究和实际应用两方面取得的成就都是全球最先进、最前沿的，但中国也在迅速崛起，这也是毫无争议的事实。
人工智能的三类技术
人工智能领域的技术工种大体可以分为做算法、做工程和做数据三种：
做算法
做算法的人就是我们通常所说的算法科学家。他们最主要的工作内容就是查询和阅读学术论文，并把最新学术成果转化成一个现实产品的原型。他们不一定要自己写代码，但需要能够指导其他人写出代码。
另外，在使用开源工具的时候，有可能出现将数据导入工具，却完全无法运行的情况，这时就需要算法工程师出手，找到问题，并找到解决办法。因此，对算法科学家的要求非常高，必须既有科研能力，又有创新能力，能将理论运用于实践，解决现实中的问题，才是合格的算法科学家。
现在，算法科学家的学历以博士为主，他们要么有海外留学背景，要么是国内名校毕业。在企业内，他们的职衔一般是“科学家”，薪资也相当高。
做工程
做工程的工作分为两种，一种是做与模型和算法有一定关联的工作，另一种是做底层知识系统的工作，所谓底层知识系统就是能够让人工智能产品运行的框架或平台。
在现实中，从事第一种工作的人可以算是算法专家的助手，他们的工作是运用已有的算法，利用内部业务数据训练、测试和改进具体的工作模型。
他们也可以被看作人工智能领域的程序员，需要一定的编程能力和基础的算法能力，另外还需要在机器学习和深度学习方面有一定的理论积累，以及一些数据分析和处理的能力。
从事这种工作的人主要是计算机和相关专业的硕士和学士，目前人工智能领域中，这个岗位设置得最多。这个岗位有一种很典型的职衔称为算法工程师或者机器学习工程师，薪资也很高。
从事第二类工作的人是为算法科学家、算法工程师提供基础工具，他们是为工具和架构提供支持的程序员，具体来说是为模型、训练、预测和在线服务提供基础设施。
这一类岗位是典型的后端开发，这类人才并不需要太多的人工智能专业工作背景，做过交易网站的程序员转而从事这种工作也是可以胜任的。目前这类人员也主要是计算机和相关专业的硕士和学士，薪资水平和第一类做工程的岗位相差不多。
做数据
做数据的岗位算是人工智能行业的劳动密集型岗位，需要大量的人力。这个岗位对学历的要求不高，只需要一定的理解、表达和读写能力就可以胜任。这类岗位的职衔一般是“数据运营”，薪资水平相对较低。
对比了这三种岗位，显然难度越高的工作薪资越高，看上去越“酷”，难度越低的工作越繁琐，薪资也越低。像做数据这种工作，每天面对的都是各种零碎的事情，也很难有什么激动人心的重大发现。
"AI 入行那些事儿"系列
AI 入行那些事儿（1）人工智能简史
AI入行那些事儿（2）人工智能的应用和技术
AI入行那些事儿（3）机器是如何学习的？
AI入行那些事儿（4）最简单的机器学习模型：线性回归
AI入行那些事儿（5）以模型为驱动学习机器学习AI入行那些事儿（6）深度学习之神经网络
AI入行那些事儿（7）深度神经网络的发展及其应用
AI入行那些事儿（8）人工智能vs人类智能
AI入行那些事儿（9）人工智能对人类社会的影响
AI入行那些事儿（10）人工智能的应用领域
AI入行那些事儿（11）人工智能浪潮中的企业与人才
AI入行那些事儿（12）人工智能的行业趋势和人才需求
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人工智能入行实战：从校园到职场
本书主要讲解人工智能的技术发展和行业现状，旨在帮助读者掌握进入人工智能行业工作的知识和方法。本书首先介绍人工智能的技术概况、人工智能对人们的生活和工作的影响，以及人工智能的三大技术--机器学习、深度学习和大数据的基本原理与应用。其次，本书介绍人工智能从业者所需要的专业技术，并提供相应的学习方法。接着，本书介绍人工智能的行业概况，并将人工智能行业的岗位分为算法岗、工程岗、数据岗和产品岗，详细介绍各岗位的工作内容、能力要求、发展方向等。随后，本书讲解在人工智能行业求职的方法，包括求职前的准备工作和求职过程中的注意事项。最后，本书通过3位人工智能行业新人的入行经历，以及对5位有一定工作经验的人工智能从业者的采访，帮助读者切实了解人工智能行业，并为读者树立求职信心。本书可作为想要入行人工智能领域的高校学生或在职人士的就业指导，亦可作为人工智能行业的人力资源师、猎头、行业分析师等的参考图书。
入行人工智能3年，我的收入是室友的十倍
今年是我入行人工智能的第三个年头，回顾当初在宿舍里和我那帮“好大儿”憧憬未来的时光，想起他们对于人工智能行业未来不确定性的嗤之以鼻，再看看我们收入的差距，非常庆幸毕业后选择从事AI领域的工作。
有一句话我一直深以为然，进入了这个行之后才更能体会：
“不要选择与机器竞争的事业，人工智能一定会方兴未艾，过几年你再和机器去竞争，你根本不是它的对手。我们要考虑，还有什么样的工作，是机器承担不了的。”
AI无处不在，未来必将是AI的天下：
事实上如果细心观察，也可以发现人工智能一开始只是在互联网行业有所应用，最实用也是最常见的便是网络安全。国外的IBM、谷歌、亚马逊等巨头，凭借其长期以来的技术积累，利用AI技术自动分析威胁，可通过接受多来源警报，实现了合规性自动化迅速检测、响应，帮助内部网络安全团队管理和排除潜在风险。而国内腾讯阿里等大厂，也在奋力追赶。
而近几年，人工智能在传统行业的应用日益增多，制造、家居、金融、交通、安防、医疗、物流。人工智能不断的进行技术迭代，与各领域之间交互升级，便利了社会生活的同时，也使得AI行业人才缺口逐渐增加。
AI人才缺口与大厂的“争夺战”：
人工智能的兴起是大势所趋，未来3年，人工智能人才缺口将高达“200万”。到2030年，我国人工智能人才缺口将超过500万人。
因此，国内一线大厂在对于人工智能领域人才的争夺上进入了白热化的阶段，只能开出高价来吸引相关人才。甚至于出现《百万年薪留不住AI大牛，纷纷回高校当教授》的新闻。
人工智能虽然前景好，但入行门槛不低：
想从事AI相关行业，打算学习人工智能的朋友很多，其中无从下手的比比皆是。人工智能是一个跨学科、跨领域的杂交学科，知识点比较杂乱，学习思路也难以明确。盲目学习，达到大型企业上岗水平岂不是天方夜谭。
免费分享一些我整理的人工智能学习资料给大家，整理了很久，非常全面。包括一些AI常用框架实战视频、图像识别、OpenCV、NLQ、机器学习、pytorch、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、课件源码、国内外知名精华资源、AI热门论文、行业报告等。
为了更好的系统学习AI，推荐大家收藏一份。
下面是部分截图，文末附免费下载方式。一、人工智能必读书籍
二、人工智能免费视频课程和项目
三、人工智能论文合集
四、人工智能行业报告
学好人工智能，要多看书，多动手，多实践，要想提高自己的水平，一定要学会沉下心来慢慢的系统学习，最终才能有所收获。
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